lattice 作图 举例

强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 在此介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介绍可以操作和控制各

php基础教程:图像函数举例(3) 例二: 阴阳图 <?php $width=400; $height=400; $image=imagecreatetruecolor($width,$height); //提取颜色 $color_black=imagecolorallocate($image,0,2,0);// $color_white=imagecolorallocate($image,255,255,255);//白色 $color_blue=imagecolorallocate($ima

凡是和数据无关的图形设置内容理论上都可以归为主题类,但考虑到一些内容(如坐标轴)的特殊性,可以允许例外的情况.主题的设置相当繁琐,很容易就占用了 大量的作图时间,应尽量把这些东西简化,把注意力主要放在数据分析上.基于这种考虑,ggplot2主题设置的内容虽然相当多,本文仅在总体上作一简单介 绍. 1 theme函数及其参数 让使用者在数据分析阶段能专注于数据而不是图形细节,这是数据可视化分析工具是否合格的标准之一.某些作图软件(或自以为有作图能力的软件)给出的初始图 形简直惨不忍睹,不花时间修改

package com.btp.t2; /* * 接口应用的举例 */ public class TestUSB { public static void main(String[] args) { new Computer().doWork(new Printer()); new Computer().doWork(new Flash()); //实现接口的匿名类的对象 USB phone=new USB(){ @Override public void start() { // TODO 自

这次来介绍计数组合学里面一个经典的问题:Dimer Lattice Model.问题是这样的:一个有 64 个方格的国际象棋棋盘,有多少种不同的多米诺骨牌覆盖?这里的覆盖是指不重复不遗漏地盖住整个棋盘. 下图是一种可能的覆盖方式(图片来自 Wiki 百科): 这个问题的答案是 12988816,非常大的一个数字,绝对不是一个一个数出来的.1961 年德国物理学家 Kasteleyn 借助于线性代数中的一个结论首先解决了这个问题,我们接下来就介绍他的方法. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

veridata实验举例(3)验证veridata查找出insert操作导致的不同步现象 续接:<veridata实验举例(2)验证表BONUS与表SALGRADE两节点同步情况>,地址:点击打开链接 环境: Item Source System Target System Platform Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 Hostname gc1 g

上一篇虚继承举例:http://10638473.blog.51cto.com/10628473/1964414 本文将A类中的show()函数前加上virtual关键字. //多重继承 #include <iostream> using namespace std; class A { public:     int a;     A(int a=0):a(a)     {         cout<<"A基类A::A()"<<endl;     

局部变量: 在函数内部声明的变量为局部变量,局部变量的意思即该变量只存活在该函数中,假如该函数调用结束,那么该变量的寿命也结束了. 举例: #include<iostream> using namespace std; void swap(int ,int );//两个参数变量可以省略 int main() { int x=3,y=4; cout<<"在main函数中,调用swap函数之前,x的值为"<<x<<",y的值为:&q

今天尝试使用jupyter notebook作图像展示工具时,发现用matplotlib所作的图像会自动启动一个图像展示窗口,无法显示在网页上,而我的初衷是使用jupyter notebook做图像即时呈现及存储(有点类似PPT作图). 随机生成一批正弦数据: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(10) y=np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.show() 使用%matplotlib命令