是的,绘制二部图的分区通常比绘制整个图的时间要长得多。这是因为绘制整个图只需要考虑节点和边的布局,而绘制二部图的分区还需要考虑将节点分成两个独立的集合,并确保边只连接两个集合之间的节点。
绘制二部图的分区通常涉及以下步骤:
本文介绍基于Visio软件绘制时间轴、日程安排图、时间进度图等的方法。 ...在很多学习、工作场合中,我们往往需要绘制如下所示的一些带有具体时间进度的日程安排、工作流程、项目进展等可视化图表。 而基于Visio软件,我们就可以非常轻松地绘制出这样的图案。...本文就详细介绍一下用Visio软件绘制这类可视化图表的方法。此外,如果大家需要绘制流程图、技术路线图等等,则可以查看Visio绘制论文技术路线图。 ...如果我们想要调整整个时间轴的配色,可以在“设计”中选择“颜色”,从而选择合适的配色方案。 例如,我们可以将时间轴设置为蓝色系。 ...并将其添加到合适的地方,调整好时间范围、样式即可。 综上,我们就可以用Visio软件绘制出好看的时间轴图了。
时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。...另外,绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用,请自行挖掘和探索。...plot_acf(data).show() # 绘制偏自相关图 plot_pacf(data).show() 某次运行得到的随机数据为: 营业额 2017-06-...从时序图来看,有明显的增长趋势,原始数据属于不平稳序列。 相应的自相关图为: ? 从自相关图来看,呈现三角对称形式,不存在截尾或拖尾,属于单调序列的典型表现形式,原始数据属于不平稳序列。...相应的偏自相关图为: ? 从偏自相关图形来看,也不存在截尾或拖尾,属于不平稳序列。 对于不平稳序列而言,要获得平稳序列的方法之一就是进行差分运算,请参考“相关阅读”第一条。
本文介绍基于Python中的gdal模块,对大量长时间序列的栅格遥感影像文件,绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。 ...在之前的文章Python GDAL绘制遥感影像时间序列曲线中,我们就已经介绍过基于gdal模块,对大量多时相栅格图像,批量绘制像元时间序列折线图的方法。...现在我们希望,在遥感影像覆盖的区域内,随机选取若干的像元,基于这些像元,我们绘制其随时间变化的曲线图。...其中,image_folder为包含多个.tif格式的影像文件的文件夹路径,pic_folder是保存生成的时间序列图像的文件夹路径,而num_pixels则指定了随机选择的像素数量,用于绘制时间序列图...随后,我们即可绘制两个时间序列图,分别表示2个波段在不同影像日期上的数值。最后,我们将图像保存到指定的文件夹pic_folder中,命名规则为x_y,其中x与y分别代表像素的横、纵坐标。
NET:代表了请求的顺序以及花费的时间。颜色越深,优先级越高。它对应着第二部分中的network中的数据,在第二部分中可以查看更具体的顺序和耗时。 HEAP:代表JS堆内存大小。...第二部分 这部分数据较多,最上面仍然是时间线。在这里有不同颜色的虚线。含义如下: 蓝色:DOM加载完的时间点。 绿色:绘制开始的时间点。 红色:页面加载完成的时间点。...图的上面时间包含下面的时间。要看懂这个倒也不复杂,只要写过代码的就可以理解,父调用时间会有两个部分:自身时间和子调用时间。...还有一点重要的是,倒立火焰图越平坦,则消耗时间越长,如果都是尖尖的样子,同时父调用的时间又长,则是因为子调用过多,需要优化掉子调用。 其他线程: 要了解这一部分,建议去看看blink的架构。...第四部分 这部分给出了摘要图和树状图,可以看到每个函数消耗的时间,以及函数所在代码的行号。可以直接点击并跳转到相应的行号上,以便定位。
,拥有先进的建模技术以及广泛的模块来提高产品的质量和性能,让设计师能够大大缩短产品的设计时间,让产品可以更加快速、高效的投向市场,也让厂商能够快速得应有的利润,并节省大量的成本。...B、进入求解器计算界面,可进行网格数量,迭代次数,剩余计算时间等的查看,也可对目 标参数进行实时数据查验,还可对感兴趣的参数进行更直观的实时预览。...第三部分:SolidWorks安装下载图文教程 1、首先,打开Solidworks软件,在三维设计界面绘制好零件图。 点击输入图片描述(最多30字) 2、点击“文件”,选择“从零件制作工程图”。...点击输入图片描述(最多30字) solidworks 2023怎么画螺纹孔 1、打开软件,进入工作界面,新建一个零件,进入绘图界面; 点击输入图片描述(最多30字) 2、利用草图工具-矩形,绘制一个长*...,点击要放置的孔的平面; 点击输入图片描述(最多30字) 5、然后会看到一个圆孔,但无螺纹,下一步把螺纹显示出来,右键选择状态栏的注解--细节,打开注解属性,勾选“上色的装饰螺纹线”; 点击输入图片描述
金融数据通常以日本蜡烛图(即K线图)的形式绘制,这种图表最早在18世纪由日本米市商人命名。matplotlib可以绘制这样的图表,但操作起来比较复杂。...之后,我们可能还想看看如何根据一些指标,如移动均线,来绘制金融商品。对于这种情况,你最好使用折线图而不是蜡烛图。(如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱?)...在下面的代码中,我获取了一些其他科技公司的股票数据,并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ? 这张图有什么问题?...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多,这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度;一种尺度用于苹果和微软的股票,另一种尺度用于谷歌股票。 ?...比如,我们可以通过比较第t天与第t+1天的价格来绘制股票增长的百分比,公式如下: ? 但是这种变化也可以通过如下公式定义: ?
金融数据通常以日本蜡烛图(即K线图)的形式绘制,这种图表最早在18世纪由日本米市商人命名。matplotlib可以绘制这样的图表,但操作起来比较复杂。...我实现了一个函数,你可以更容易地在pandas数据框架中创建蜡烛图,并使用它绘制我们的股票数据。...在下面的代码中,我获取了一些其他科技公司的股票数据,并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ? ? 这张图有什么问题?...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多,这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度;一种尺度用于苹果和微软的股票,另一种尺度用于谷歌股票。 ?...比如,我们可以通过比较第t天与第t+1天的价格来绘制股票增长的百分比,公式如下: ? 但是这种变化也可以通过如下公式定义: ?
"Y轴") # 显示图表 plt.show() 这里的方块是因为没有安装字体的缘故,在下一篇第六部分会讲到的 第二部分:图表样式与修饰 2.1 修改图表样式 我们可以通过设置不同的参数来修改图表的样式...) # 显示图表 plt.show() 3.3 饼图 (Pie Chart) 饼图展示各分类数据的占比。...它定义了显示百分比的格式: %1.1f%% 表示在图中显示百分比,1.1f 意味着保留一位小数,%% 是百分比符号。这里是让每一部分的百分比在饼图上显示为 1 位小数的格式。...例如,如果某个部分占整个饼图的 25%,则在图中显示 25.0%。...示例:创建 2x1 的子图布局 假设我们要展示两组销售数据,但希望它们在上下两个子图中显示。
而 SVG 则弥补了这方面的不足,让不规则图形的绘制变得更简单了。因此,用 SVG 绘图比用 HTML 和 CSS 要便利得多。...因此单纯绘图的话,Canvas 比 HTML/CSS 和 SVG 要快得多。...而同样的功能在 Canvas 上就比较难实现了,因为对于 Canvas 来说,绘制整个柱状图的过程就是一系列指令的执行过程,其中并没有区分“A 柱子”、“B 柱子”,这让我们很难单独对 Canvas 绘图的局部进行控制...WebGLWebGL 绘制比前三种方式要复杂一些,因为 WebGL 是基于 OpenGL ES 规范的浏览器实现的,API 相对更底层,使用起来不如前三种那么简单直接。...而节点数量多,就会大大增加 DOM 树渲染和重绘所需要的时间。就比如说,在绘制如上的层次关系图时,我们只需要绘制数十个节点。
作者:小F | 来源:法纳斯特 / 01 / 篮球场 从网上找的篮球场尺寸图,如下。 其中单位为英尺,NBA的球场尺寸为94英尺长,50英尺宽。...下图是我用CAD绘制半场尺寸图,本次绘图就是按照下面这个尺寸来的。 有了尺寸,接下来就可以使用matplotlib进行绘制篮球场了。 主要是绘制矩形、圆形以及圆弧。 具体代码如下。...来和官网的图对比一下。 看起来还不错,匹配度还是蛮高的。 下面绘制投篮热力图,通过seaborn绘制,代码如下。...还是来看一下官网的图。 两个效果都不错,不过边框我没调好,显得没那么好看。 库里投篮最密集的区域,篮下和三分线。 最后看一下于小F而言,印象比较深的球员,「科比」和「霍华德」。...「科比」的ID为977,职业生涯时间为1996年到2012年。 全线开花,不少负角度投篮,甚至还有超远三分。 「霍华德」的ID为2730,职业生涯时间为2004年到2019年。
,同时原始底图纹理传入Fragment Shader做混合,这两种不同的混合场景下,不管混合区域是全图还是部分区域,都需要申请一块额外的底图大小的纹理存储(空白或复制底图),另外部分区域混合时还需要一次额外的渲染...(复制底图),混合所需要的空间和时间都有额外开销。...这种方法对全图和部分区域的混合同样适用,都不用额外申请纹理存储空间,渲染时不用切换FBO,只需渲染一次,渲染的效率比在Fragment Shader里手动实现混合算法要高。...在启用深度测试的情况下,如果将要绘制的像素比原来的像素更近,则像素将被绘制。否则,像素就会被忽略掉,不进行绘制。...在进行三维物体绘制和混合时,绘制的顺序十分重要,不仅要考虑源因子和目标因子,还应该考虑深度缓冲区。必须先绘制所有不透明的物体,再绘制半透明的物体。
/ 01 / 篮球场 从网上找的篮球场尺寸图,如下。 其中单位为英尺,NBA的球场尺寸为94英尺长,50英尺宽。 下图是我用CAD绘制半场尺寸图,本次绘图就是按照下面这个尺寸来的。...color=color, fill=False) # 将rec添加进ax ax.add_patch(outer_rec) # 绘制2分区的内框线,尺寸为(120,190)...来和官网的图对比一下。 看起来还不错,匹配度还是蛮高的。 下面绘制投篮热力图,通过seaborn绘制,代码如下。...还是来看一下官网的图。 两个效果都不错,不过边框我没调好,显得没那么好看。 库里投篮最密集的区域,篮下和三分线。 最后看一下于小F而言,印象比较深的球员,「科比」和「霍华德」。...「科比」的ID为977,职业生涯时间为1996年到2012年。 全线开花,不少负角度投篮,甚至还有超远三分。 「霍华德」的ID为2730,职业生涯时间为2004年到2019年。
上篇博客《iOS可视化动态绘制八种排序过程》可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西。在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如《图的物理存储结构与深搜、广搜》。...第三部分则是第二部分的升级,再第二部分的基础上我们稍作改进,此部分我们使用的是DispatchSourceTimer来让每个点进行运动的。...一、图的绘制 在本篇博客的第一部分我们要按照要求先把图给绘制出来,我们会随机的生成几个坐标点,然后在这些坐标点上添加上View,然后再将这些坐标点使用Bezier进行连接。...当相应的图绘制好后,我们需要为每个点添加上Move事件,在对每个点进行拖动时,我们会及时的重新绘制整个图的关系。下方就是我们本部分要实现内容的运行效果,如下所示: ?...我们整个图的关系是存储在邻接矩阵中的,所以我们要对邻接矩阵进行创建,在重绘时要对该邻接矩阵进行初始化。
,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否。...因为经度不变的情况下,纬度每变化1单位因为是对固定弧长的映射,所以真实距离是固定不变的,纬度变化1度的真实距离恒等于: 地球极半径千米 可是经度每变化1单位对应的真实距离要随着纬度的变化而变化,经度变化...但实际情况中没有在整个地球表面都能“三全其美”的投影坐标系,有些投影坐标系优化形状上的失真,有些投影坐标系优化距离上的失真,有些投影坐标系专门针对面积失真进行优化,而有些投影坐标系可以对局部区域进行三个方面上的优化...,但并不是所有CRS都有分区,且在Proj4中区号加S才为南半球分区如11S,否则默认为北半球分区) datum=WGS84:声明基准面为WGS84(基准面是椭球体用来逼近某地区用的,因此各个国家都有各自的基准面...查看其crs属性即为其对应CRS,为WGS84对应的EPSG:4326,在当前的CRS下将其绘制出来: 图19 利用to_crs()将其再投影到EPSG:2381并进行绘制: 图20 通过比较可以发现
中的数据结构展开了较为全面的学习,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否。 ...2.1.2 投影坐标系 地理坐标系虽然解决了我们在地球球面上定位的问题,但纬度和经度位置没有使用统一的测量单位,因为经度不变的情况下,纬度每变化1单位因为是对固定弧长的映射,所以真实距离是固定不变的...,纬度变化1度的真实距离恒等于: \[ 2\pi\cdot地球极半径/360\approx110.95(千米) \] 可是经度每变化1单位对应的真实距离要随着纬度的变化而变化,经度变化1度的真实距离为...,但并不是所有CRS都有分区,且在Proj4中区号加S才为南半球分区如11S,否则默认为北半球分区) datum=WGS84:声明基准面为WGS84(基准面是椭球体用来逼近某地区用的,因此各个国家都有各自的基准面... 查看其crs属性即为其对应CRS,为WGS84对应的EPSG:4326,在当前的CRS下将其绘制出来: 图18 利用to_crs()将其再投影到EPSG:2381并进行绘制:
与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。 二、重造轮子是重复创造一个已经存在的基本方法或者被其他人优化。它在软件开发和其他工程领域被人们广泛使用。...分级统计图法可反映布满整个区域的现象(如地貌切割密度)、呈点状分布的现象(如居民点的密度)或线状分布的现象(如河流密度或道路网密度),但较多的是反映呈面状但属分散分布的现象,如反映人口密度、某农作物播种面积的比...连接图还可以通过连接的分布或连接在地图上的集中程度来显示空间模式。 17.控制图 控制图是用于研究过程如何随时间变化的图形。数据按时间顺序绘制。...这种类型的图表在识别组织销售流程中的潜在问题方面也很有用。漏斗图类似于堆积百分比条形图。...例如,如果我们要显示一年的数据,我们可以在图表上为每个月指定一种颜色。 48.流图 这种类型的可视化是堆叠面积图的一种变体,它不是针对固定的直轴绘制值,而是围绕变化的中心基线移动值。
要指定第一个边角并让 imagesc 确定另一个,请将 x 和 y 设为标量值。图像将根据需要进行拉伸和定向。 imagesc是将三维数据绘制到2-D曲面上。...这个函数最初用于图像数据,是绘制2-D矩阵的一个很好的工具。imagesc与图像函数的不同之处在于,数据会自动缩放以适应色彩图的范围。这个特性使得用imagesc表示矩阵比用image容易得多。...第二个图是通过输入以下命令创建的: set(gca,'Clim',[0 3000]) 现在,图的中心显示了更多的细节,但当矩阵值为3000或更高时,图就饱和了。...第三个图显示了将颜色轴限制设置为3000到10000的结果。图中央的低值被设置为色彩图的最低值,而图的边缘比原始图显示了更多的细节。...这并不影响图的大小,而只是改变了坐标轴上的标签。imagesc很容易使用,在从二维矩阵绘制数据时,它具有很大的通用性。
如果我们能够直接量化每个模型在测试集中的图像、类和不同置信阈值下的表现,那就太好了。要理解平均精度均值,我们必须花一些时间来研究精度-召回曲线。 精确-召回曲线 精确是“模型猜测它正确猜测的次数?”...AUC 和 AP 都捕获了精确-召回曲线的整个形状,选择一个或另一个进行目标检测是一个选择问题,研究界已经将注意力集中在AP 的可解释性上。...我们真正绘制的 mAP 精确召回曲线图 在上图中,红色绘制的是对 IoU 的最高要求(可能是 90%),橙色线绘制的是对 IoU 的最低要求(可能是 10%),要绘制的线数通常由挑战设置。...由我们真正按对象类别划分的 mAP 图 该指标在所有 IoU 阈值上单独计算每个类的平均精度 (AP),然后该指标对所有类别的 mAP 进行平均以得出最终估计值。...我们还将注意该指标是按对象类划分的,这告诉我们,白细胞比血小板和红细胞更容易检测,这是有道理的,因为它们比其他细胞大得多,并且不同。
当我们对这两半进行分区(然后对这两半的四半进行分区,再进行更多递归的quicksort()调用,依此类推),整个数组最终会被排序。...图 5-6:要相乘的整数x和y被分成一半a、b、c和d。...,使用 Python 的@lru_cache()装饰器要简单得多。...由于循环的代码比递归函数简单得多,应该在任何可以使用尾调用优化的地方使用循环。 此外,即使实现了尾调用优化,也可能存在潜在问题。...然而,尾调用优化仍然比简单使用%模运算符确定奇偶性要慢得多。 如果您认为递归,无论是否有尾递归,是确定正整数是否为奇数的一种极其低效的方法,那么您是完全正确的。
没有太多的登场时间。...在前面的章节中,我们看到了一个散点图的例子,我们看了两个经典小说的时间段和角色数量。 Table的scatter方法绘制一个散点图,由表格的每一行组成。...如果你要手动绘制条形图,则可以做出完全不同的选择,并且仍然会是完全正确的条形图,前提是你使用相同宽度绘制了所有条形,并使所有间隔保持相同。 最重要的是,条形可以以任何顺序绘制。...答:因为高度代表桶里每单位空间的密度,而不是桶里的电影数量。 [450,1500)的桶中的电影确实比[400,450)的桶多,但它也是一个大桶。 所以它不那么拥挤。 其中的电影密度要低得多。...似乎很清楚的是,美国所有人和美国儿童的种族分布比任何其他列都更相似,但是一次比较一对要容易得多。 首先比较美国和加利福尼亚的整个人口。
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