


Panduan ringkas untuk mempelajari lukisan Python: contoh kod untuk melukis kiub ais
Cepat mulakan dengan lukisan Python: contoh kod untuk melukis bingdundun
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang mudah dipelajari dan berkuasa Dengan menggunakan perpustakaan lukisan Python, kita boleh merealisasikan pelbagai keperluan lukisan dengan mudah. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan pustaka lukisan Python matplotlib untuk melukis graf ringkas ais. Bingdundun ialah seekor panda comel yang sangat popular di kalangan kanak-kanak.
Pertama, kita perlu memasang perpustakaan matplotlib. Anda boleh memasangnya dengan menjalankan arahan berikut di terminal:
pip install matplotlib
Selepas pemasangan selesai, kita boleh mula menulis kod untuk melukis tiang ais.
import matplotlib.pyplot as plt # 设置画布大小 fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) # 创建一个子图,并设置默认背景颜色为白色 ax = fig.add_subplot(111, facecolor="white") # 绘制冰墩墩的身体 body = plt.Circle((0.5, 0.5), 0.4, color="black") ax.add_artist(body) # 绘制冰墩墩的眼睛 left_eye = plt.Circle((0.35, 0.6), 0.05, color="black") ax.add_artist(left_eye) right_eye = plt.Circle((0.65, 0.6), 0.05, color="black") ax.add_artist(right_eye) # 绘制冰墩墩的鼻子 nose = plt.Polygon([[0.5, 0.4], [0.48, 0.35], [0.52, 0.35]], color="black") ax.add_artist(nose) # 绘制冰墩墩的嘴巴 mouth = plt.Polygon([[0.45, 0.3], [0.55, 0.3], [0.5, 0.25]], color="black") ax.add_artist(mouth) # 绘制冰墩墩的耳朵 left_ear = plt.Polygon([[0.3, 0.7], [0.35, 0.8], [0.4, 0.7]], color="black") ax.add_artist(left_ear) right_ear = plt.Polygon([[0.6, 0.7], [0.65, 0.8], [0.7, 0.7]], color="black") ax.add_artist(right_ear) # 绘制冰墩墩的手臂 left_arm = plt.Polygon([[0.3, 0.3], [0.28, 0.1], [0.3, 0.1]], color="black") ax.add_artist(left_arm) right_arm = plt.Polygon([[0.7, 0.3], [0.72, 0.1], [0.7, 0.1]], color="black") ax.add_artist(right_arm) # 绘制冰墩墩的脚 left_leg = plt.Polygon([[0.45, 0.15], [0.44, 0.05], [0.46, 0.05]], color="black") ax.add_artist(left_leg) right_leg = plt.Polygon([[0.55, 0.15], [0.54, 0.05], [0.56, 0.05]], color="black") ax.add_artist(right_leg) # 隐藏坐标轴 ax.axis("off") # 展示图形 plt.show()
Dalam kod ini, kita mula-mula mencipta kanvas grafik (rajah), dan kemudian menambah subfigura (kapak) pada kanvas ini. Seterusnya, kami menggunakan fungsi dan kelas yang disediakan oleh matplotlib untuk melukis pelbagai bahagian Bingdundun, seperti badan, mata, hidung, mulut, telinga, lengan dan kaki. Kemudian, kami menyembunyikan paksi dan menunjukkan graf.
Anda boleh menyimpan kod ini pada fail yang dipanggil draw_bingdungdung.py
的文件中,然后在终端中运行python draw_bingdungdung.py
untuk melihat corak ais yang dilukis.
Contoh kod untuk melukis ais tidak rumit Anda boleh melaraskan bentuk, kedudukan dan warna ais mengikut keperluan, dan menambah ciri terperinci lain, seperti kening dan bulu mata, untuk mencipta imej Dundun yang lebih diperibadikan.
Melalui contoh lukisan grafik Bingdundun yang ringkas ini, anda boleh dengan cepat memulakan fungsi lukisan Python dan mempelajari cara menggunakan perpustakaan matplotlib untuk operasi lukisan asas. Saya harap anda mendapati artikel ini membantu dan bergembira dalam perjalanan lukisan anda!
Atas ialah kandungan terperinci Panduan ringkas untuk mempelajari lukisan Python: contoh kod untuk melukis kiub ais. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

Sambungan MySQL mungkin disebabkan oleh sebab -sebab berikut: Perkhidmatan MySQL tidak dimulakan, firewall memintas sambungan, nombor port tidak betul, nama pengguna atau kata laluan tidak betul, alamat pendengaran di my.cnf dikonfigurasi dengan tidak wajar, dan lain -lain. Langkah -langkah penyelesaian masalah termasuk: 1. 2. Laraskan tetapan firewall untuk membolehkan MySQL mendengar port 3306; 3. Sahkan bahawa nombor port adalah konsisten dengan nombor port sebenar; 4. Periksa sama ada nama pengguna dan kata laluan betul; 5. Pastikan tetapan alamat mengikat di my.cnf betul.

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.
