math - 2次元暗黙のスカラー場の等値線を描く

math - 2次元暗黙のスカラー場の等値線を描く

私は2Dで定義された暗黙のスカラー場を持っています.2Dのあらゆる点について、正確なスカラー値を計算することはできますが、幾分複雑な計算を行うことができます。 私は、その表面の等値線、例えば '0'値の線を描きたいと思います。 関数自体は連続していますが、 '0' iso-lineは複数の連続したインスタンスを持つことができ、すべてが接続されているとは限りません。 各ピクセルの値を計算するこ…


java - 高度ラスタからベクトル輪郭を近似する方法は?

私は、ラスタとして格納された標高マップを持っています。 一定の標高の輪郭に滑らかな「ベクトル」曲線をフィットさせたいと思います。 私のアプリケーションでは、データは地理的な標高ですが、この問題は2つの変数の関数に一般化できます。 アンチエイリアスされた等高線を持つ別のラスタを作成し、それをベクトルフィッティングプロセスの入力として使用することができます。 この質問は似ていますが、Javaアプ…


matlab - 3D行列に2D行列を掛ける

AxBxC行列XとBxD行列Yます。 各C AxB行列にY掛けることができる非ループ法がありますか?…



r - 多次元データの生成

Rは多次元空間で乱数を生成するためのパッケージを持っていますか? たとえば、立方体または球の内側に1000ポイントを生成したいとします。…


Pythonで3D関数を2Dカラーマップとしてプロットする方法

z=f(x、y)をプロットするためのPythonライブラリはありますか。ここで、zは密集したラスタライズ画像の色として表されます(散布図の点の色とは対照的に)。 もしそうなら、私はどのような機能を使用しますか? matplotlib.pyplotの中の輪郭関数のいくつかは私が欲しいものに近づいているように見えますが、それらは輪郭線を描くので私はそれを望みません。…


python - matplotlib-等高線からのデータの抽出

私は、等間隔の2Dデータ(画像のようなデータ)の単一輪郭からデータを取得したいと考えています。 同様の質問にある例に基づいています: コンタープロット(matplotlib)によってプロットされた線の(x、y)値を取得するにはどうすればよいですか?>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> x=[1,2,3,4]>>> y=[1,2,3,4]>…


PythonでのCSVデータのデータ型の認識/推測

私の問題は、大規模なCSVファイルからデータを処理するという状況にあります。 私は、その列にある値に基づいて列のデータ型を決定する(つまり、推測する)最も効率的な方法を探しています。 私は潜在的に非常に乱雑なデータを扱っています。 したがって、アルゴリズムはある程度エラー耐性を持つ必要があります。 ここに例があります: arr1=['0.83', '-0.26', '-', '0.23'…


どのようなPythonのオープンソースライブラリは、グラフを描画するのに最適ですか?

グラフ/図を描画するのにPythonのオープンソースライブラリは何が最適ですか? 2Dが必要であり、3Dが一緒に提供されればよい。 csvのような単純な入力データ形式を受け入れる必要があります。 私はあるものをgoogled: matplotlib 、それはどのように他のですか? それは、信頼性、性能、簡単な使用、容易な統合など、またはそれらの組み合わせの点で最善でなければなりません。…


numpy - 不足している値を持つpcolormesh?

私は3つの1-D ndarraysを持っています:x、y、z 次のコード: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.interpolate as spinterp## define data npoints=50 xreg=np.linspace(x.min(),x.max(),npoints)…


python - 塗りつぶしのみを取得するには、pyplot.contourfの輪郭線ストロークを隠す

地図の画像を作成するためのペットプロジェクトがあり、ここで地形標高の等高線図に道路やその他のものを描画します。 マウンテンバイクのルートを計画することを意図しています(私は過去にいくつかのベクトル図を手作業で作成しました。 現在、GeoTIFFのDigital Elevation Modelをダウンロードしていますhttp://www.ecologia.ufrgs.br/labgeo/arqu…




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