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2024年12月25日
manim边学边做--同伦变换
摘要: 在Manim中,移动一个元素除了之前介绍的方法之外,还可以通过同伦运算来移动一个元素。 与普通的移动元素方式相比,使用同伦运算移动一个元素时,实际上是在考虑整个空间的连续变形过程中元素的相应变化。 这种移动不是孤立地看待元素的位置改变,而是将元素置于空间的整体结构中,通过连续变形的方式实现元素的 “
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posted @ 2024-12-25 08:39 wang_yb
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2024年12月24日
『玩转Streamlit』--集成Plotly
摘要: 之前介绍了如何在Streamlit App中使用Matplotlib库来绘图。 本篇介绍 Steamlit结合Poltly的方法,相比于Matplotlib,Poltly的交互性更强, 更适合在Web应用中做为可视化的工具。 1. st.plotly_chart函数 st.plotly_chart函
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posted @ 2024-12-24 09:50 wang_yb
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2024年12月23日
manim边学边做--移动动画
摘要: 在Manim中,其实直线移动的动画非常简单,每个Mobject对象都有animate属性, 通过obj.animate.shift()或者obj.animate.move_to()很容易将对象从一个位置移往另一个位置。 不过,如果要更复杂的移动路线,那么animate属性的移动方法就无法满足了。 本
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posted @ 2024-12-23 12:51 wang_yb
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2024年12月22日
解锁 Git Log 更多实用技巧
摘要: 目前,在软件开发的协作中,Git 无疑是版本控制的王者。 而其中的 git log 命令,犹如一把强大的历史探寻之剑,能够帮助我们深入洞察项目的演进历程。 本篇将为大家整理解读几个实用的 git Log 技巧,让你的项目管理和代码审查工作如虎添翼。 1. 挖掘代码深处的历史变更 git log 具备
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posted @ 2024-12-22 10:22 wang_yb
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2024年12月20日
manim边学边做--旋转
摘要: 本篇介绍Manim中的两个旋转类的动画,名称差不多,分别是Rotate和Rotating。 Rotate类主要用于对图形对象进行指定角度、围绕特定点的精确旋转,适用于几何图形演示、物理模拟和机械运动展示等场景; Rotating类则侧重于创建让对象围绕指定轴或点持续旋转的动画,用于动态图标、天体运动
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posted @ 2024-12-20 13:12 wang_yb
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2024年12月19日
从混沌到秩序:Python的依赖管理工具分析
摘要: Python 的依赖管理工具一直没有标准化,原因主要包括: 历史发展的随意性:Python发展早期对于依赖管理的重视程度不足,缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识 社区的分散性:Python社区庞大且分散,众多开发者和团队各自为政,根据自己的需求和偏好开发工具,缺乏统一的协调和整合机制 多样化的使
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posted @ 2024-12-19 16:15 wang_yb
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2024年12月18日
manim边学边做--突出显示
摘要: 本篇介绍Manim中用于突出显示某些内容的动画类,主要包括: ApplyWave:让图形或文字产生连续波浪式变形的动画类,用于展示波动效果,参数可调节 Circumscribe:用于在几何场景中展示图形与其外接图形的关系,动画围绕对象生成外接图形 Flash:通过快速改变对象视觉属性产生闪烁效果,用
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posted @ 2024-12-18 16:40 wang_yb
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2024年12月17日
『玩转Streamlit』--集成Matplotlib
摘要: Steamlit虽然也自带了一些绘图组件(比如折线图,柱状图和散点图等等),但是都比较简单, 和Python传统的可视化库比起来,功能上差了很多。 本篇介绍如何在Streamlit App中使用Matplotlib库来绘图。 1. st.pyplot函数 st.pyplot函数专门用于在Steaml
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posted @ 2024-12-17 22:03 wang_yb
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manim边学边做--渐变生长
摘要: 本篇介绍Manim中的渐变生长类的动画。 这类动画的特点是可以清晰地展示图形的生成过程、物体的运动变化,帮助我们更好地理解抽象概念和复杂结构。 渐变生长类的动画的主要有: GrowArrow:让箭头从起始点按设定路径(如直线或弧线)和速度动态生长 GrowFromCenter:使对象以自身中心为起点
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posted @ 2024-12-17 08:33 wang_yb
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2024年12月16日
从静态到动态:Matplotlib与Plotly的对比
摘要: 数据可视化是数据科学和分析的关键要素,可以增强对复杂数据的理解和交流。 Python的数据可视化库有很多,目前使用广泛的主要有两个,一个是老牌的Matplotlib,一个是新秀Plotly。 Matplotlib通常被认为是Python数据可视化的基础库,自2003年以来一直是数据科学家,分析师和研
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posted @ 2024-12-16 12:11 wang_yb
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