【xdqd源码通达信】【ai名片系统源码】【社区管理php源码】axes源码
1.用Python已知圆心判断一个点是源码否在圆内？
2.七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数
3.用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 创建三维坐标轴类和立方体类
用Python已知圆心判断一个点是否在圆内？
任意点到圆心的距离的平方为x^2 + y^2,只要在半径内,那么这个点就在圆内,否则在圆外。使用pow函数,源码判断pow(x,2) + pow(y,2) <=1即可。假设圆方程是源码 中心为（0，0),源码半径为1的圆的方程：X^2+Y^2=1如果点(m,n)在圆内，换到几何上表示就是源码，点到圆心的源码xdqd源码通达信距离要小于圆的半径(这样就是点在园内)。所以点(m,源码n)到圆心的距离：(m-0)^2+(n-0)^2<1^2,也就相当于代入此圆方程时满足m^2+n^2<1。
Python
是源码完全面向对象的语言。函数、源码模块、源码数字、源码字符串都是源码对象。并且完全支持继承、源码ai名片系统源码重载、源码派生、源码多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数
与数字作斗争？让 NumPy 解决问题。
介绍
NumPy 是为科学计算设计的 Python 包。它利用与数学分支相关的各种公式，如线性代数和统计学。社区管理php源码数据科学和机器学习领域的专业人员可能对 NumPy 的了解不够深入，但 NumPy 的优势在于其数组操作速度比 Python 列表快。下面通过示例对比了 Python 列表和 NumPy 数组的执行时间。
“我们为什么要间接使用 NumPy？”
除非您专注于应用数学或统计学，否则您通常需要处理表格形式的数据，并使用 Pandas 库进行数据预处理。 Pandas 是一个在 Python 中提供高性能数据操作的开源库。它建立在 NumPy 的基础上，因此使用 Pandas 需要 NumPy。
有用的 NumPy 函数
1. np.argmax() 函数
返回沿轴的最大值的索引。使用 np.argmax() 时，可以按 SHIFT+TAB 查看文档字符串以获取更多细节。驾考培训源码
例子：创建一个二维数组来查找数组的 argmax()。输出结果将显示最大值的索引。
输出结果如下：
将数组 a 作为参数传递给 np.argmax() 后，将得到以下输出。
2. np.tensordot() 函数
用于计算沿指定轴的张量点积。打开文档字符串查看该函数的示例。给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类似数组的对象，`(a_axes, b_axes)`，函数将对 a 和 b 的元素进行求和，这些元素位于指定轴 `a_axes` 和 `b_axes` 上。第三个参数可以是免费的APP源码一个非负整数，表示将最后的“N”维度 `a` 和 `b` 相加。
3. np.quantile() 函数
计算沿指定轴的数据的第 q 个分位数。该函数提供了一种在数组中查找特定位置的方法。
4. np.std() 函数
计算沿指定轴的标准偏差，用于度量数组元素分布的分散程度。默认情况下，函数会将数组扁平化，但也可以指定轴进行计算。
例子：通过示例演示 np.std() 的使用方法。
5. np.median() 函数
计算沿指定轴的中位数。该函数返回数组元素的中位数，提供了一种找到数据集中点的方法。
用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 创建三维坐标轴类和立方体类
本系列文章讲解使用Python与OpenGL 4.5进行数据可视化开发，确保您的计算机支持OpenGL 4.5版本，建议阅读《准备工作（一）Windows下检测显卡和OpenGL信息》以确认兼容性。继续参阅《准备工作（二）配置Windows下VS Code + Python + OpenGL开发环境》以完成所需开发环境的设置。
上一节我们通过立方体学习了OpenGL的变换矩阵与模型矩阵。紧接着在《用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 你好，坐标轴》一节中我们绘制了三维坐标轴。立方体与坐标轴是三维图形绘制中常见的元素，因此我们将在本节中通过代码重构将它们转化为专门类，以便后续的重复使用。
开始VS Code，使用File菜单下的“Open Folder”功能，打开D:\pydev\pygl并进入common文件夹，新建一个名为shaders的子文件夹。将basic文件夹下的shaders子文件夹中的axes.vs、axes.fs、cube.vs、cube.fs文件复制至common文件夹的shaders文件夹。
在common文件夹中新建axeshelper.py文件，并在其中输入相应代码。同样地，创建cube.py文件并输入对应代码。接着，在common文件夹中建立__init__.py文件，并在其中输入必要的代码。
在basic文件夹中新建一个名为cube_app_v1.py的文件，并在其中输入相应的代码。点击VS Code右上角的三角形图标以运行代码，此时会呈现预期的结果。
借助坐标轴的辅助，图形变换变得清晰且有趣。通过本系列文章中的源代码资源，您可以进一步探索和实践Python与OpenGL的数据可视化开发。
参考系列文章：1.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，窗口！》；2.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，OpenGL！》；3.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，ImGui！》；4.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，小不点！》；5.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 重构代码“你好，小不点！”》；6.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- “你好，线段！”》；7.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 重构代码组织OpenGL核心对象包pygl》；8.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，三角形！》；9.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 改进OpenGL程序Program类》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，矩形！》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 完善pygl增加索引缓存对象EBO》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，纹理！》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 完善pygl增加OpenGL二维纹理对象》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 细说纹理环绕》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 细说纹理过滤》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 处理键盘和鼠标事件》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 你好，坐标轴》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 用立方体体验模型矩阵》。