//绘图getCanvas(index){varself=this;console.log('绘图')constquery=wx.createSelectorQuery();query.select("#shareCanvas0").fields({node:true,size:false}).exec((res)=>{constcanvas=res[0].node;constctx=canvas.getContext('2d');canvas.width=1144;canvas.height=2392;self.setData({drawing:true,})newPromise(funct
//绘图getCanvas(index){varself=this;console.log('绘图')constquery=wx.createSelectorQuery();query.select("#shareCanvas0").fields({node:true,size:false}).exec((res)=>{constcanvas=res[0].node;constctx=canvas.getContext('2d');canvas.width=1144;canvas.height=2392;self.setData({drawing:true,})newPromise(funct
前言大部分情况下，地理绘图可使用Arcgis等工具实现。但正版的Arcgis并非所有人可以承受。本文基于Python的cartopy和matplotlib等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。所有所需库如下：gma、cartopy、matplotlib、numpy 更多内容可转到：地理与气象分析库----使用指南（点击阅读原文）。Part1绘图目标基于Python的地理空间绘图目标实现以下效果（包含比例尺、指北针、经纬网、图例等）：Part2绘图思路制图流程图Part3数据处理本例以ESA2020陆表覆盖河南省地物分类数据为例，通过gma.rasp.AddColorTable更新色彩映射表，
前言大部分情况下，地理绘图可使用Arcgis等工具实现。但正版的Arcgis并非所有人可以承受。本文基于Python的cartopy和matplotlib等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。所有所需库如下：gma、cartopy、matplotlib、numpy 更多内容可转到：地理与气象分析库----使用指南（点击阅读原文）。Part1绘图目标基于Python的地理空间绘图目标实现以下效果（包含比例尺、指北针、经纬网、图例等）：Part2绘图思路制图流程图Part3数据处理本例以ESA2020陆表覆盖河南省地物分类数据为例，通过gma.rasp.AddColorTable更新色彩映射表，
为什么说奥运五环的绘制是最简单的，实际上它的绘制过程就是通过画笔画出五个相同大小的圆圈即可。不同的是圆圈的位置不同的。阅读全文开始之前，我特地去找了turtle的官网地址贴在下面，其实学习一个技术点官网的作用还是非常重要的。毕竟你在网上找到大量的资料都是二手资料。因此，你可能并不了解这个技术点产生的初衷，最后，一个技术点就成以讹传讹。所以，鼓励大家学习一个技术点一定要看看官网的说明，其他地方的二手资料就是用来了解的。https://docs.python.org/zh-cn/3/library/tle.html使用的非标准库还是turtle，因为它在绘画中的作用还是相当重要的。importtu
为什么说奥运五环的绘制是最简单的，实际上它的绘制过程就是通过画笔画出五个相同大小的圆圈即可。不同的是圆圈的位置不同的。阅读全文开始之前，我特地去找了turtle的官网地址贴在下面，其实学习一个技术点官网的作用还是非常重要的。毕竟你在网上找到大量的资料都是二手资料。因此，你可能并不了解这个技术点产生的初衷，最后，一个技术点就成以讹传讹。所以，鼓励大家学习一个技术点一定要看看官网的说明，其他地方的二手资料就是用来了解的。https://docs.python.org/zh-cn/3/library/tle.html使用的非标准库还是turtle，因为它在绘画中的作用还是相当重要的。importtu
1.前情提要 前两天在GitHubTrending上看到个利用AI自动给图片上色的项目（style2paints）火起来了。 在AI大行其道的时代，工程师们也开始思考如何用这项技术来解决一些实际问题。当这班工程师把“魔爪”伸向艺术家们擅长的绘画领域时，有趣的事情发生了。他们发现一些艺术家们引以为豪的图像绘制、色块填充、图层修补等技巧都能轻而易举的通过AI完成。具体是如何做到的，相信下面这几个开源项目能给你答案。2.工具介绍 2.1 PI-REC GitHub：PI-REChttps://github.com/youyuge34/PI-REC 这是我曾经在某个技术论坛上偶然看到过
1.前情提要 前两天在GitHubTrending上看到个利用AI自动给图片上色的项目（style2paints）火起来了。 在AI大行其道的时代，工程师们也开始思考如何用这项技术来解决一些实际问题。当这班工程师把“魔爪”伸向艺术家们擅长的绘画领域时，有趣的事情发生了。他们发现一些艺术家们引以为豪的图像绘制、色块填充、图层修补等技巧都能轻而易举的通过AI完成。具体是如何做到的，相信下面这几个开源项目能给你答案。2.工具介绍 2.1 PI-REC GitHub：PI-REChttps://github.com/youyuge34/PI-REC 这是我曾经在某个技术论坛上偶然看到过
本文介绍利用Python语言，实现基于遗传算法（GA）的地图四色原理着色操作。1任务需求 首先，我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个由多个小图斑组成的矢量图层，如下图所示。 我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案，对该矢量图层各图斑进行着色，使得各相邻小图斑间的颜色不一致，如下图所示。 在这里，我们用到了四色定理（FourColorTheorem），又称四色地图定理（FourColorMapTheorem）：如果在平面上存在一些邻接的有限区域，则至多仅用四种颜色来给这些不同的区域染色，就可以使得每两个邻接区域染的颜色都不一样。2代码实现 明确了需求，我们就可以开始具体的
本文介绍利用Python语言，实现基于遗传算法（GA）的地图四色原理着色操作。1任务需求 首先，我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个由多个小图斑组成的矢量图层，如下图所示。 我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案，对该矢量图层各图斑进行着色，使得各相邻小图斑间的颜色不一致，如下图所示。 在这里，我们用到了四色定理（FourColorTheorem），又称四色地图定理（FourColorMapTheorem）：如果在平面上存在一些邻接的有限区域，则至多仅用四种颜色来给这些不同的区域染色，就可以使得每两个邻接区域染的颜色都不一样。2代码实现 明确了需求，我们就可以开始具体的
