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2025年3月17日
『Plotly实战指南』--折线图绘制基础篇
摘要: 在数据分析的世界中,折线图是一种不可或缺的可视化工具。 它能够清晰地展示数据随时间或其他变量的变化趋势,帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常。 无论是金融市场分析、气象数据监测,还是业务增长趋势预测,折线图都能以直观的方式呈现关键信息。 本文将从基础开始,介绍如何使用Plotly库来绘制折线图,
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posted @ 2025-03-17 08:34 wang_yb
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2025年3月16日
manim边学边做--三维图形的场景类
摘要: 在Manim中,ThreeDScene是一个专门为三维场景设计的类。 它通过配置三维相机、支持复杂的相机运动以及管理物体与相机的交互关系,为科学可视化、工程仿真、数学教育等领域提供了强大的工具。 典型应用场景包括: 三维几何图形的动态演示(如旋转立方体、莫比乌斯环) 物理过程的三维可视化(如分子运动
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posted @ 2025-03-16 09:21 wang_yb
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2025年3月15日
『Plotly实战指南』--绘图初体验
摘要: 今天,打算通过绘制一个简单的散点图,来开启我们 Plotly 绘图的初次尝试。 本文目的不是介绍如何绘制散点图,而是通过散点图来介绍Plotly 绘图的基础步骤。 1. 绘制散点图:初探 Plotly 散点图是展示变量关系的基础图表,在Plotly中,绘制散点图非常简单。 以下是一个示例代码: im
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posted @ 2025-03-15 10:35 wang_yb
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2025年3月14日
manim边学边做--移动相机的场景类
摘要: Manim作为强大的数学动画引擎,其核心功能之一是实现复杂的镜头运动控制。 MovingCameraScene类正是为满足这种需求而设计的专业场景类。 与基础Scene类相比,它通过以下特性拓展了镜头控制能力: 支持实时镜头移动、缩放和旋转 提供更灵活的动画组合方式 优化多对象运动时的镜头同步 本文
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posted @ 2025-03-14 16:52 wang_yb
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2025年3月13日
『Plotly实战指南』--架构与设计理念
摘要: 在数据科学和数据分析领域,数据可视化是理解数据和传达信息的关键环节。 Python 作为最受欢迎的编程语言之一,拥有众多强大的可视化库,而 Plotly 无疑是其中的佼佼者。 本文将深入介绍 Plotly 的架构与设计理念,并详细介绍如何在不同操作系统上安装 Plotly,以及安装过程中可能遇到的问
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posted @ 2025-03-13 11:02 wang_yb
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2025年3月10日
manim边学边做--线性变换的场景类
摘要: 在数学可视化领域,Manim的LinearTransformationScene类为线性代数教学提供了强大的工具。 这个专门设计的场景类继承自VectorScene,通过内置的变换动画和坐标系管理,能够直观展示线性变换的几何意义。 其核心功能包括: 自动管理坐标系和基向量的变换 支持矩阵变换、逆变换
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posted @ 2025-03-10 10:28 wang_yb
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2025年3月8日
manim边学边做--向量相关的场景类
摘要: VectorScene是Manim动画库中专门用于向量空间可视化的场景类,继承自基础 Scene 类。 它通过封装一系列向量操作方法,使数学教育、物理模拟等领域的动画制作更加高效。 本文主要介绍VectorScene的作用、主要参数和方法,并通过示例动画来展示其特点。 1. VectorScene概
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posted @ 2025-03-08 16:16 wang_yb
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2025年3月7日
manim边学边做--局部缩放的场景类
摘要: 在动画制作中,尤其是数学和科学可视化领域,有时我们需要将观众的注意力集中在场景的某个特定部分。 Manim提供了一个强大的工具 ZoomedScene,它允许我们在场景中创建一个独立的缩放视图,从而实现对局部细节的深入展示。 本文将详细介绍ZoomedScene的作用、参数、方法,并通过实际示例展示
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posted @ 2025-03-07 18:01 wang_yb
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2025年3月6日
『Python底层原理』--GIL对多线程的影响
摘要: 在 Python 多线程编程中,全局解释器锁(Global Interpreter Lock,简称 GIL)是一个绕不开的话题。 GIL是CPython解释器的一个机制,它限制了同一时刻只有一个线程可以执行 Python 字节码。 尽管多线程在某些场景下可以显著提升程序性能,但 GIL 的存在却让
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posted @ 2025-03-06 15:27 wang_yb
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2025年3月5日
『Python底层原理』--异步机制(async/await)
摘要: 在现代编程中,并发是提高程序效率的关键技术之一,它允许程序同时执行多个任务,充分利用系统资源。 本文将深入探讨 Python 中的async/await机制,从并发编程基础讲起,逐步剖析其工作原理和实现方式。 1. 并发编程基础 计算机程序的执行方式主要有两种:顺序执行和并发执行。 顺序执行是按代码
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posted @ 2025-03-05 16:55 wang_yb
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