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Unity中画2D图表(3)——用XChart包绘制复合图表【柱状图 + 折线图】

绘制组合图是一种常见的需求。日常所见的组合图,比如股价走势图,上面有股价图(蜡烛图),还有趋势线(MA5,MA10,MA60等等)。本文给定三个系列的数据,前两个系列绘制成Bar图,后一个系列绘制成Line图,其中两个Bar用的是同一个Y轴的刻度范围(Y轴1),Line图用的是另一个Y轴的刻度范围。*一、要画的图(示例)X轴:月份,从1月到12月Y轴1【左】:温度,Y轴2【右】:温差比值,百分比0%-100%数据1:林内温度,刻度用的是Y轴1(左)数据2:林外温度,刻度用的是Y轴1(左)数据3:温差比值,刻度用的是Y轴2(右)二、作图的大概流程(关键步骤)三、代码清单usingCysharp.

【医学影像数据处理】2D/3D patch的crop和merge操作汇总

在做3D分割任务中,多数的方法多采用整体缩放,或裁剪成一个个小的patch操作,这样做的一个主要原因是内存问题。相较于整体缩放,采用裁剪成patch的方法,对于小目标会更加的鲁棒,这也是大多数3D分割任务中常选取的方式。尤其是针对医学影像的器官分割任务,CT结节诊断等等,对于细节的要求是非常高的。采用缩小的方式,反而会使得目标的像素区域在输入阶段,就损失较多。后面,就针对2D和3D的图像和MR数据进行有重叠的crop操作和merge操作,帮助对其中的细节进行理解,下面开始吧。一、2Dcropandmerge对于一个[10,10]大小的示例图像,采用patch大小为[3,3]的进行裁剪,每次pa

(02)Cartographer源码无死角解析-(41) 2D栅格地图→ActiveSubmaps2D

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始,针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885 文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red}联系方式,\color{blue}点击本人照片即可显示WX→官方认证}文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照

【Unity 实用工具篇】✨ | 二维像素角色创作工具 2D Pixel Unit Maker

前言【Unity实用工具篇】|二维像素角色创作工具2DPixelUnitMaker一、介绍1.1相关链接1.2效果展示二、快速使用方法2.1导入插件2.2打开动画场景,完成初始化2.3配置自己想要的二维像素角色三、导出角色动画序列帧四、导入新项目使用4.1切割序列帧动画4.2配置角色动画片段总结

Unity笔记(15):OnTriggerEnter2D [2D]

1、给玩家标签设为Player 2、给碰撞的物体增加碰撞盒,并勾选isTrigger 3、编写脚本挂载到物体上         实现碰撞后物体会消失。usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassluobo:MonoBehaviour{privatevoidOnTriggerEnter2D(Collider2Dcollision){if(collision.tag=="Player"){Destroy(gameObject);}}}4、测试注意玩家身上必须也挂载碰撞盒组件,

python - conv2d_transpose 在进行预测时依赖于 batch_size

我有一个目前在tensorflow中实现的神经网络,但我在训练后进行预测时遇到问题,因为我有一个conv2d_transpose操作,并且这些操作的形状取决于批量大小。我有一个层需要output_shape作为参数:defdeconvLayer(input,filter_shape,output_shape,strides):W1_1=weight_variable(filter_shape)output=tf.nn.conv2d_transpose(input,W1_1,output_shape,strides,padding="SAME")returnoutput这实际上用在我构建

python - 在没有循环的 3D 数组中沿第三轴计算 2D 数组的逆

我有一个数组A,它的形状是(N,N,K),我想计算另一个数组B形状相同,其中B[:,:,i]=np.linalg.inv(A[:,:,i])。作为解决方案,我看到了map和for循环,但我想知道numpy是否提供了执行此操作的功能(我试过np.apply_over_axes但它似乎只能处理一维数组)。使用for循环:B=np.zeros(shape=A.shape)foriinrange(A.shape[2]):B[:,:,i]=np.linalg.inv(A[:,:,i])使用map:B=np.asarray(map(np.linalg.inv,np.squeeze(np.dspli

标题:在Godot中使用Node2D创建自定义的Label

在Godot游戏引擎中,我们经常需要在游戏中显示文本信息。通常,我们可以使用Label节点来实现这一点。但是,在某些情况下,你可能希望更灵活地控制文本的显示和样式。在本篇博客中,我们将学习如何通过使用Node2D节点来创建一个自定义的Label,从而能够更好地控制文本的呈现方式。效果图步骤一:创建Node2D节点首先,在Godot编辑器中创建一个新的Node2D节点。你可以在场景层次结构面板中右键点击,选择“CreateNode”并选择“2DNode”。步骤二:导入字体资源在这个例子中,我们将使用自定义的字体来显示文本。首先,确保你已经有一个字体文件(.ttf或.otf格式),然后将其导入到G

python - 逐元素乘以 2D NumPy 数组并求和

我想知道是否有更快的方法/专用的NumPy函数来执行二维NumPy数组的逐元素乘法,然后对所有元素求和。我目前使用np.sum(np.multiply(A,B)),其中A、B是等维mxn的NumPy数组。 最佳答案 您可以使用np.tensordot-np.tensordot(A,B,axes=((0,1),(0,1)))另一种方式np.dot压平输入后-A.ravel().dot(B.ravel())另一个np.einsum-np.einsum('ij,ij',A,B)sample运行-In[14]:m,n=4,5In[15]:A

python - 对按 ID 列分组的巨大 2D NumPy 数组求和的最有效方法?

我有一个海量数据数组(50万行),如下所示:idvaluescore12020110301150212423825693618...如您所见,左侧有一个非唯一ID列,第3列中有各种分数。我希望快速将所有分数相加,并按ID分组。在SQL中,这看起来像SELECTsum(score)FROMtableGROUPBYid我尝试使用NumPy遍历每个ID,按每个ID截断表格,然后对该表格的分数求和。table_trunc=table[(table==id).any(1)]score=sum(table_trunc[:,2])不幸的是,我发现第一个命令很慢。有没有更有效的方法来做到这一点?