pastel系统(青花瓷英语作文)
资讯
2023-11-22
130
1. pastel系统,青花瓷英语作文?
Jingdezhen porcelain is famous for its white porcelain.
(景德镇瓷器以白瓷为闻名。)
Known as "white as jade, bright as mirror, thin as paper, sound like qing" said.
(素有“白如玉,明如镜,薄如纸,声如磬”之称。)
The variety is complete, once reached more than 3000 kinds of name.
(品种齐全,曾达三千多种品名。)
Excellent porcelain, lightweight modeling, decorative diversity.
(瓷质优良,造型轻巧,装饰多样。)
In the decoration of blue and white, glaze red, ancient color, pastel, bucket color, new color and so on.
(在装饰方面有青花、釉里红、古彩、粉彩、斗彩、新彩等。)
Among them especially to blue and white, powder color products for the bulk, color glaze for famous production.
(其中尤以青花、粉彩产品为大宗,颜色釉为名产。)
There are many varieties of glaze, such as green, blue, red, yellow, black and so on.
(釉色品种很多,有青、蓝、红、黄、黑等类。)
Only red glaze system, that is, jun red, lang kiln red, ji red and rose purple, etc.
(仅红釉系统,即有钧红、郎窑红、霁红和玫瑰紫等。)
The products are well known in the world and are one of the outstanding representatives of ancient ceramic art.
![pastel系统(青花瓷英语作文)](/static/artimg/20231116/6555f97f91fd9.jpg)
2. 如何使用matplotlib进行图像处理?
全文共2153字,预计学习时长4分钟或更长
用Matplotlib模拟雨
动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时,与静态图相比,动画更能说明问题。因为,从动画中,我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。
上图是模拟雨的图像。此图由Matplotlib绘图库绘制而成,该绘图库常常被认为是python可视化数据包的原始数据组。Matplotlib通过50个分散点的比例和不透明度来模拟雨滴落在平面上的情景。如今,Plotly、Bokeh、Altair等一系列可视化工具均为Python中强大的可视化工具。这些库可实现最先进的动画和交互动作。但是,本文重点在于研究数据库的一个方面——动画。同时,我们也将关注实现动画的方法。
概述Matplotlib是一个 Python 的 2D绘图库,也是Python中最受欢迎的绘图数据库。大多数人在踏上数据可视化之旅时,都是首选Matplotlib。这是因为它可简单地生成绘图,直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。不仅如此,它还无缝连接了Pandas、Seaborn等数据库,甚至创建出更为复杂的可视化数据。
Matplotlib有几大优点:
· 其构造和MATLAB(矩阵实验室)类似,所以两者间易于切换
· 包含许多后端渲染
· 可以快速生成绘图
· 已存在数十年以上,因此,有大量的用户基础
但是,Matplotlib除了这些优点之外,也有许多不足之处:
· Matplotlib常常不可避免地存在冗繁的API(应用程序编程接口)
· 有时默认样式设计不如人意
· 对web和交互式图表的支持较低
· 处理大型及复杂的数据时速度常常较慢
对于进修者来说,Datacamp中有关于Matplotlib的必备知识可以帮助提高基础知识。
动画Matplotlib的动画基类负责处理动画部分。其可提供构建动画功能的框架。有两个主要接口来实现此功能:
FuncAnimation:通过反复触发func.功能创建动画。
ArtistAnimation:利用已定义的Artist对象创建动画。
但是,在上述两种接口中,FuncAnimation更为方便。我们专注于FuncAnimation工具的研究。
要求
· 安装numpy和matplotlib模块。
· 安装符合要求的 ffmpeg 或imagemagick方可将动画以mp4或gif的形式储存。
一切准备就绪,就可以开始在JupyterNotebooks中制作第一个基本动画了。本文的访问密码可在GithubRepository中获取。
基本动画:移动的正弦波
在电脑中,利用FuncAnimation创建正弦波的基本动画。动画源代码可在Matplotlib动画教程中获取。先来看看输出代码,然后将其破译,并了解其中奥妙。
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationplt.style.use('seaborn-pastel')fig = plt.figure()ax = plt.axes(xlim=(0, 4), ylim=(-2, 2))line, = ax.plot([], [], lw=3)def init(): line.set_data([], []) return line,def animate(i): x = np.linspace(0, 4, 1000) y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i)) line.set_data(x, y) return line,anim = FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=True)anim.save('sine_wave.gif', writer='imagemagick')· 在第7行到第9行,简单地创建一个图形窗口,图中只有一个轴。然后,创建无内容的行对象,其本质上是在动画中可修改的对象。稍后用数据来填充行对象。
· 在第11行到13行,创建init函数,触发动画发生。此函数初始化数据,并限定轴范围。
· 最后,在第14行到第18行,定义动画函数,该函数以帧数(i)作为参数,并创建一个正弦波(或任意其他的动画),而其移动取决于i的值。此函数返回一个已修改的plot对象的元组,告知动画框架plot中哪些部分需要动画化。
· 在第20 行,创建实际的动画对象。Blit参数确保只重新绘制已更改的部分。
· 这是在Matplolib中创建动画的基本知识。只需对代码稍作调整,就可以创建出一些有趣的可视化。接下来看看其中一些可视化的例子吧。
一个不断扩大的线圈同样,在GreeksforGreeks中,有一个创建图形的好例子。我们一起在animation模块的帮助下创造一个缓慢展开的活动线圈。该代码和正弦波图极为相似,只有一些小调整。
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import numpy as np plt.style.use('dark_background')fig = plt.figure() ax = plt.axes(xlim=(-50, 50), ylim=(-50, 50)) line, = ax.plot([], [], lw=2) # initialization function def init(): # creating an empty plot/frame line.set_data([], []) return line, # lists to store x and y axis points xdata, ydata = [], [] # animation function def animate(i): # t is a parameter t = 0.1*i # x, y values to be plotted x = t*np.sin(t) y = t*np.cos(t) # appending new points to x, y axes points list xdata.append(x) ydata.append(y) line.set_data(xdata, ydata) return line, # setting a title for the plot plt.title('Creating a growing coil with matplotlib!') # hiding the axis details plt.axis('off') # call the animator anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=500, interval=20, blit=True) # save the animation as mp4 video file anim.save('coil.gif',writer='imagemagick') 实时更新图绘制股票数据、传感器数据等其他与时间相关的动态数据时,实时更新图就会派上用场。我们绘制一个基图,在更多的数据被输入系统后,基图就会自动更新。现在,来绘制某假定公司某月内的股价图。
#importing librariesimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animationfig = plt.figure()#creating a subplot ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)def animate(i): data = open('stock.txt','r').read() lines = data.split('\n') xs = [] ys = [] for line in lines: x, y = line.split(',') # Delimiter is comma xs.append(float(x)) ys.append(float(y)) ax1.clear() ax1.plot(xs, ys) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title('Live graph with matplotlib')ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=1000) plt.show()现在,打开终端并运行python文件,可以得到如下所示可自动更新的图表:
其更新的时间间隔是1000毫秒或一秒。
3D图中的动画创建3D图形十分常见,但是如果可以将这些图形视角动画化呢?其方法是,在改变相机视图后,利用生成后的所有图像来创建动画。而在PythonGraph Gallery(Python图形库)中有个专门的部分可以完成这类工作。
首先创建一个名为volcano的文件夹,放在与记事本相同的目录中。然后,将所有会用于动画化的图形储存在该文件夹中。
# libraryfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport seaborn as sns# Get the data (csv file is hosted on the web)url = 'https://python-graph-gallery.com/wp-content/uploads/volcano.csv'data = pd.read_csv(url)# Transform it to a long formatdf=data.unstack().reset_index()df.columns=["X","Y","Z"]# And transform the old column name in something numericdf['X']=pd.Categorical(df['X'])df['X']=df['X'].cat.codes# We are going to do 20 plots, for 20 different anglesfor angle in range(70,210,2):# Make the plot fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') ax.plot_trisurf(df['Y'], df['X'], df['Z'], cmap=plt.cm.viridis, linewidth=0.2) ax.view_init(30,angle) filename='Volcano/Volcano_step'+str(angle)+'.png' plt.savefig(filename, dpi=96) plt.gca()这样就可以在Volcano文件夹中创建多个PNG文件。接着,利用ImageMagick(一个创建、编辑、合成图片的软件)将这些PNG文件转化成动画。打开终端并导向Volcano文件夹,输入以下指令:
convert -delay 10 Volcano*.pnganimated_volcano.gif 利用Celluloid模块动画化Celluloid是python中的一个模块,其在matplotlib中可简化创建动画的进程。这个库创建一个matplotlib图并从中创建相机。然后,重新启用该图,并在创建每帧动画后,用上述相机拍快照。最后,利用所有捕捉到的帧创建动画。
安装
pip install celluloid下面是利用Celluloid模块的例子:
极小值
from matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig = plt.figure()camera = Camera(fig)for i in range(10): plt.plot([i] * 10) camera.snap()animation = camera.animate()animation.save('celluloid_minimal.gif', writer = 'imagemagick')子图
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig, axes = plt.subplots(2)camera = Camera(fig)t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 128, endpoint=False)for i in t: axes[0].plot(t, np.sin(t + i), color='blue') axes[1].plot(t, np.sin(t - i), color='blue') camera.snap()animation = camera.animate() animation.save('celluloid_subplots.gif', writer = 'imagemagick')图例
import matplotlibfrom matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig = plt.figure()camera = Camera(fig)for i in range(20): t = plt.plot(range(i, i + 5)) plt.legend(t, [f'line {i}']) camera.snap()animation = camera.animate()animation.save('celluloid_legends.gif', writer = 'imagemagick')留言 点赞 关注
我们一起分享AI学习与发展的干货
欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”
3. 有没有好玩的换装游戏?
奇迹暖暖
还有很多套装,还可以装扮自己的小屋,上面的几个套装请原谅我背景错误
上面两张是我的小屋,第一张是2楼,第二张是3楼,我还没有解锁4楼,原谅我1楼的图片没有保存
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!
1. pastel系统,青花瓷英语作文?
Jingdezhen porcelain is famous for its white porcelain.
(景德镇瓷器以白瓷为闻名。)
Known as "white as jade, bright as mirror, thin as paper, sound like qing" said.
(素有“白如玉,明如镜,薄如纸,声如磬”之称。)
The variety is complete, once reached more than 3000 kinds of name.
(品种齐全,曾达三千多种品名。)
Excellent porcelain, lightweight modeling, decorative diversity.
(瓷质优良,造型轻巧,装饰多样。)
In the decoration of blue and white, glaze red, ancient color, pastel, bucket color, new color and so on.
(在装饰方面有青花、釉里红、古彩、粉彩、斗彩、新彩等。)
Among them especially to blue and white, powder color products for the bulk, color glaze for famous production.
(其中尤以青花、粉彩产品为大宗,颜色釉为名产。)
There are many varieties of glaze, such as green, blue, red, yellow, black and so on.
(釉色品种很多,有青、蓝、红、黄、黑等类。)
Only red glaze system, that is, jun red, lang kiln red, ji red and rose purple, etc.
(仅红釉系统,即有钧红、郎窑红、霁红和玫瑰紫等。)
The products are well known in the world and are one of the outstanding representatives of ancient ceramic art.
2. 如何使用matplotlib进行图像处理?
全文共2153字,预计学习时长4分钟或更长
用Matplotlib模拟雨
动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时,与静态图相比,动画更能说明问题。因为,从动画中,我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。
上图是模拟雨的图像。此图由Matplotlib绘图库绘制而成,该绘图库常常被认为是python可视化数据包的原始数据组。Matplotlib通过50个分散点的比例和不透明度来模拟雨滴落在平面上的情景。如今,Plotly、Bokeh、Altair等一系列可视化工具均为Python中强大的可视化工具。这些库可实现最先进的动画和交互动作。但是,本文重点在于研究数据库的一个方面——动画。同时,我们也将关注实现动画的方法。
概述Matplotlib是一个 Python 的 2D绘图库,也是Python中最受欢迎的绘图数据库。大多数人在踏上数据可视化之旅时,都是首选Matplotlib。这是因为它可简单地生成绘图,直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。不仅如此,它还无缝连接了Pandas、Seaborn等数据库,甚至创建出更为复杂的可视化数据。
Matplotlib有几大优点:
· 其构造和MATLAB(矩阵实验室)类似,所以两者间易于切换
· 包含许多后端渲染
· 可以快速生成绘图
· 已存在数十年以上,因此,有大量的用户基础
但是,Matplotlib除了这些优点之外,也有许多不足之处:
· Matplotlib常常不可避免地存在冗繁的API(应用程序编程接口)
· 有时默认样式设计不如人意
· 对web和交互式图表的支持较低
· 处理大型及复杂的数据时速度常常较慢
对于进修者来说,Datacamp中有关于Matplotlib的必备知识可以帮助提高基础知识。
动画Matplotlib的动画基类负责处理动画部分。其可提供构建动画功能的框架。有两个主要接口来实现此功能:
FuncAnimation:通过反复触发func.功能创建动画。
ArtistAnimation:利用已定义的Artist对象创建动画。
但是,在上述两种接口中,FuncAnimation更为方便。我们专注于FuncAnimation工具的研究。
要求
· 安装numpy和matplotlib模块。
· 安装符合要求的 ffmpeg 或imagemagick方可将动画以mp4或gif的形式储存。
一切准备就绪,就可以开始在JupyterNotebooks中制作第一个基本动画了。本文的访问密码可在GithubRepository中获取。
基本动画:移动的正弦波
在电脑中,利用FuncAnimation创建正弦波的基本动画。动画源代码可在Matplotlib动画教程中获取。先来看看输出代码,然后将其破译,并了解其中奥妙。
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationplt.style.use('seaborn-pastel')fig = plt.figure()ax = plt.axes(xlim=(0, 4), ylim=(-2, 2))line, = ax.plot([], [], lw=3)def init(): line.set_data([], []) return line,def animate(i): x = np.linspace(0, 4, 1000) y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i)) line.set_data(x, y) return line,anim = FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=True)anim.save('sine_wave.gif', writer='imagemagick')· 在第7行到第9行,简单地创建一个图形窗口,图中只有一个轴。然后,创建无内容的行对象,其本质上是在动画中可修改的对象。稍后用数据来填充行对象。
· 在第11行到13行,创建init函数,触发动画发生。此函数初始化数据,并限定轴范围。
· 最后,在第14行到第18行,定义动画函数,该函数以帧数(i)作为参数,并创建一个正弦波(或任意其他的动画),而其移动取决于i的值。此函数返回一个已修改的plot对象的元组,告知动画框架plot中哪些部分需要动画化。
· 在第20 行,创建实际的动画对象。Blit参数确保只重新绘制已更改的部分。
· 这是在Matplolib中创建动画的基本知识。只需对代码稍作调整,就可以创建出一些有趣的可视化。接下来看看其中一些可视化的例子吧。
一个不断扩大的线圈同样,在GreeksforGreeks中,有一个创建图形的好例子。我们一起在animation模块的帮助下创造一个缓慢展开的活动线圈。该代码和正弦波图极为相似,只有一些小调整。
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import numpy as np plt.style.use('dark_background')fig = plt.figure() ax = plt.axes(xlim=(-50, 50), ylim=(-50, 50)) line, = ax.plot([], [], lw=2) # initialization function def init(): # creating an empty plot/frame line.set_data([], []) return line, # lists to store x and y axis points xdata, ydata = [], [] # animation function def animate(i): # t is a parameter t = 0.1*i # x, y values to be plotted x = t*np.sin(t) y = t*np.cos(t) # appending new points to x, y axes points list xdata.append(x) ydata.append(y) line.set_data(xdata, ydata) return line, # setting a title for the plot plt.title('Creating a growing coil with matplotlib!') # hiding the axis details plt.axis('off') # call the animator anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=500, interval=20, blit=True) # save the animation as mp4 video file anim.save('coil.gif',writer='imagemagick') 实时更新图绘制股票数据、传感器数据等其他与时间相关的动态数据时,实时更新图就会派上用场。我们绘制一个基图,在更多的数据被输入系统后,基图就会自动更新。现在,来绘制某假定公司某月内的股价图。
#importing librariesimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animationfig = plt.figure()#creating a subplot ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)def animate(i): data = open('stock.txt','r').read() lines = data.split('\n') xs = [] ys = [] for line in lines: x, y = line.split(',') # Delimiter is comma xs.append(float(x)) ys.append(float(y)) ax1.clear() ax1.plot(xs, ys) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title('Live graph with matplotlib')ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=1000) plt.show()现在,打开终端并运行python文件,可以得到如下所示可自动更新的图表:
其更新的时间间隔是1000毫秒或一秒。
3D图中的动画创建3D图形十分常见,但是如果可以将这些图形视角动画化呢?其方法是,在改变相机视图后,利用生成后的所有图像来创建动画。而在PythonGraph Gallery(Python图形库)中有个专门的部分可以完成这类工作。
首先创建一个名为volcano的文件夹,放在与记事本相同的目录中。然后,将所有会用于动画化的图形储存在该文件夹中。
# libraryfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport seaborn as sns# Get the data (csv file is hosted on the web)url = 'https://python-graph-gallery.com/wp-content/uploads/volcano.csv'data = pd.read_csv(url)# Transform it to a long formatdf=data.unstack().reset_index()df.columns=["X","Y","Z"]# And transform the old column name in something numericdf['X']=pd.Categorical(df['X'])df['X']=df['X'].cat.codes# We are going to do 20 plots, for 20 different anglesfor angle in range(70,210,2):# Make the plot fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') ax.plot_trisurf(df['Y'], df['X'], df['Z'], cmap=plt.cm.viridis, linewidth=0.2) ax.view_init(30,angle) filename='Volcano/Volcano_step'+str(angle)+'.png' plt.savefig(filename, dpi=96) plt.gca()这样就可以在Volcano文件夹中创建多个PNG文件。接着,利用ImageMagick(一个创建、编辑、合成图片的软件)将这些PNG文件转化成动画。打开终端并导向Volcano文件夹,输入以下指令:
convert -delay 10 Volcano*.pnganimated_volcano.gif 利用Celluloid模块动画化Celluloid是python中的一个模块,其在matplotlib中可简化创建动画的进程。这个库创建一个matplotlib图并从中创建相机。然后,重新启用该图,并在创建每帧动画后,用上述相机拍快照。最后,利用所有捕捉到的帧创建动画。
安装
pip install celluloid下面是利用Celluloid模块的例子:
极小值
from matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig = plt.figure()camera = Camera(fig)for i in range(10): plt.plot([i] * 10) camera.snap()animation = camera.animate()animation.save('celluloid_minimal.gif', writer = 'imagemagick')子图
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig, axes = plt.subplots(2)camera = Camera(fig)t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 128, endpoint=False)for i in t: axes[0].plot(t, np.sin(t + i), color='blue') axes[1].plot(t, np.sin(t - i), color='blue') camera.snap()animation = camera.animate() animation.save('celluloid_subplots.gif', writer = 'imagemagick')图例
import matplotlibfrom matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig = plt.figure()camera = Camera(fig)for i in range(20): t = plt.plot(range(i, i + 5)) plt.legend(t, [f'line {i}']) camera.snap()animation = camera.animate()animation.save('celluloid_legends.gif', writer = 'imagemagick')留言 点赞 关注
我们一起分享AI学习与发展的干货
欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”
3. 有没有好玩的换装游戏?
奇迹暖暖
还有很多套装,还可以装扮自己的小屋,上面的几个套装请原谅我背景错误
上面两张是我的小屋,第一张是2楼,第二张是3楼,我还没有解锁4楼,原谅我1楼的图片没有保存
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!