我有一个点列表=[p1,p2,p3...]其中p1=[x1,y1],p2=[x2,y2]...我想使用scipy.spatial.Delaunay对这些点云进行三角剖分，然后绘制它我该怎么做？Delaunay的文档真的很少到目前为止我有这段代码fromsubprocessimportPopen,PIPEimportosos.environ['point_num']="2000"cmd='rbox$point_numD2|tail-n$point_num'sub_process=Popen(cmd,shell=True,stdout=PIPE,stderr=PIPE)output=sub
我正在使用Matplotlib的自定义投影，但不明白如何在投影内进行矢量变换(注意:自定义投影是具有赤道方位的兰伯特方位角等积投影).在我的示例中，我想将一个向北倾斜30°的点(意味着该点位于赤道北纬60°)转换为一个向东倾斜30°的点(意味着位于赤道以东60°)本初子午线)。我想借助向量变换矩阵来完成此操作，以便将来使用该程序进行更复杂的计算。但我真的不明白如何正确获取转换后的向量的长度(或获取该点的正确经度和纬度)。我也在研究这个例子，但它使用了稍微不同的转换方法:https://github.com/joferkington/mplstereonet/blob/master/mp
我想使用matplotlib和pynput近乎实时地绘制鼠标的移动，但我怀疑我遇到了一些代码被阻止的问题。代码是使用thisanswer的简化版本.importmatplotlib.pyplotaspltfrompynputimportmousefromtimeimportsleepfig,ax=plt.subplots()ax.set_xlim(0,1920-1)ax.set_ylim(0,1080-1)plt.show(False)plt.draw()x,y=[0,0]points=ax.plot(x,y,'o')[0]#cachethebackgroundbackground=f
我需要绘制一个3D点云(点数:N)，然后从这些点绘制一个凸包(实际上是一个具有N个顶点的多面体)。我用scipy.spatialConvexHull在python中制作了一个脚本，用于绘制8个点并绘制一个立方体，点云的绘图没问题，但立方体不行，因为代码放置了两条线穿过立方体的对角面除了边缘线。我不明白为什么要在脸上画线。脚本:importnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.spatialimportConvexHullfig=plt.figure()ax=f
我一直在寻找MATLAB的inpolygon()的python替代品，我发现contains_points是一个不错的选择。但是，文档有点空洞，没有说明contains_points需要什么类型的数据:contains_points(points,transform=None,radius=0.0)ReturnsaboolarraywhichisTrueifthepathcontainsthecorrespondingpoint.IftransformisnotNone,thepathwillbetransformedbeforeperformingthetest.radiusallo
给定切片列表，我如何根据它们分离序列？我有很长的氨基酸字符串，我想根据列表中的开始-停止值进行拆分。一个例子可能是最清楚的解释方式:str="MSEPAGDVRQNPCGSKAC"split_points=[[1,3],[7,10],[12,13]]output>>['M','(SEP)','AGD','(VRQN)','P','(CG)','SKAC']额外的括号是为了显示从split_points列表中选择了哪些元素。我不希望起点和终点重叠。我有很多可行的想法，但似乎效率极低(代码长度方面)，而且似乎必须有一种很好的pythonic方式来做到这一点。 最
我有以下数据(四个等长数组):a=[1,4,5,2,8,9,4,6,1,0,6]b=[4,7,8,3,0,9,6,2,3,6,7]c=[9,0,7,6,5,6,3,4,1,2,2]d=[La,Lb,Av,Ac,Av,By,Lh,By,Lg,Ac,Bt]我正在制作数组a、b、c的3d图:importpylabimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')ax.scatter(a,b,c)plt.show()现在，我想使用名为“d”的数组为这些分散的点着色这样；如果d中对
我正在使用MayaVi使用points3d类绘制3d点的Python库。Thedocumentation指定每个点的颜色通过第四个参数指定，s:Inaddition,youcanpassafourtharraysofthesameshapeasx,y,andzgivinganassociatedscalarvalueforeachpoint,orafunctionf(x,y,z)returningthescalarvalue.Thisscalarvaluecanbeusedtomodulatethecolorandthesizeofthepoints.这为每个点指定一个标量值，它将点映
存在MATLAB代码来查找所谓的“最小体积封闭椭圆体”(例如here，还有here)。为方便起见，我将粘贴相关部分:function[A,c]=MinVolEllipse(P,tolerance)[dN]=size(P);Q=zeros(d+1,N);Q(1:d,:)=P(1:d,1:N);Q(d+1,:)=ones(1,N);count=1;err=1;u=(1/N)*ones(N,1);whileerr>tolerance,X=Q*diag(u)*Q';M=diag(Q'*inv(X)*Q);[maximumj]=max(M);step_size=(maximum-d-1)/((d
我正在尝试使用Python重现B样条的Mathematica示例。mathematica例子的代码是这样的pts={{0,0},{0,2},{2,3},{4,0},{6,3},{8,2},{8,0}};Graphics[{BSplineCurve[pts,SplineKnots->{0,0,0,0,2,3,4,6,6,6,6}],Green,Line[pts],Red,Point[pts]}]并产生我所期望的。现在我尝试用Python/scipy做同样的事情:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.interpola
