Mathematica中的PopularCurve手绘卡通图片的可视化

2024-02-04 00:58

本文主要是介绍Mathematica中的PopularCurve手绘卡通图片的可视化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

信息来源

从@WolframChina 微博 上看到这样一条信息:

这里写图片描述

自己的功课

但是直接用:

EntityValue["PopularCurve","Entities"]

只是显示一个很长的远超过3500个(目前应该是3750)的曲线的名字,并不打印图片信息。好玩的还是图片啊。

找个人问了下,原来要这样:

Print[Labeled @@ EntityValue[#, {"Image", "Name"}]] & /@  EntityValue["PopularCurve", "Entities"];

只要电脑的内存足够大,它会按照这些曲线名字的字母表顺序挨个给显示出来。这里取一部分欣赏(画得真丑,不过如果知道每个图形都有一个参数方程的话就不意外了):
这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述

这个命令的缺陷是始终需要从网络下载数据,所以效率很低,而且可能出现不响应的情况。

补充说明

不过,下载了2000个不到的图片之后,发现,单单图片就有2GB的大小,相当于整个10.1版本软件的体积。用下载的方式替代打包在软件中也算是一种正确的处理方式,奈何服务器不知道在哪里,连接总有问题也没办法。

这是最繁琐的过程。所以导致进度缓慢。如果不成功的比例达到30%以上,不值得手动,不如索性全部重来,又是漫长的等待。所以如果Wolfram的服务器给力, 或者提供类似断点续传的单独的standalone的offline的特定数据包的下载,会是一种福音。手动处理的关键是手动处理的自动化,如何handle time out exception之类

这篇关于Mathematica中的PopularCurve手绘卡通图片的可视化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/675945

相关文章

Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)

《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据

使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)

《使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)》字体设计和矢量图形处理是编程中一个有趣且实用的领域,通过Python的matplotlib库,我们可以轻松将字体轮廓... 目录背景知识字体轮廓的表示实现步骤1. 安装依赖库2. 准备数据3. 解析路径指令4. 绘制图形关键

8种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法汇总(附源码)

《8种快速易用的PythonMatplotlib数据可视化方法汇总(附源码)》你是否曾经面对一堆复杂的数据,却不知道如何让它们变得直观易懂?别慌,Python的Matplotlib库是你数据可视化的... 目录引言1. 折线图(Line Plot)——趋势分析2. 柱状图(Bar Chart)——对比分析3

使用Vue-ECharts实现数据可视化图表功能

《使用Vue-ECharts实现数据可视化图表功能》在前端开发中,经常会遇到需要展示数据可视化的需求,比如柱状图、折线图、饼图等,这类需求不仅要求我们准确地将数据呈现出来,还需要兼顾美观与交互体验,所... 目录前言为什么选择 vue-ECharts?1. 基于 ECharts,功能强大2. 更符合 Vue

Git可视化管理工具(SourceTree)使用操作大全经典

《Git可视化管理工具(SourceTree)使用操作大全经典》本文详细介绍了SourceTree作为Git可视化管理工具的常用操作,包括连接远程仓库、添加SSH密钥、克隆仓库、设置默认项目目录、代码... 目录前言:连接Gitee or github,获取代码:在SourceTree中添加SSH密钥:Cl

Pandas中统计汇总可视化函数plot()的使用

《Pandas中统计汇总可视化函数plot()的使用》Pandas提供了许多强大的数据处理和分析功能,其中plot()函数就是其可视化功能的一个重要组成部分,本文主要介绍了Pandas中统计汇总可视化... 目录一、plot()函数简介二、plot()函数的基本用法三、plot()函数的参数详解四、使用pl

使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化

《使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化》在图形设计和Web开发中,矢量路径数据的高效存储与传输至关重要,本文将通过一个Python示例,展示如何将复杂的矢量路径命令序列压缩为JSON格式,... 目录引言核心功能概述1. 路径命令解析2. 路径数据压缩3. 路径数据解压4. 可视化代码实现详解1

Python 交互式可视化的利器Bokeh的使用

《Python交互式可视化的利器Bokeh的使用》Bokeh是一个专注于Web端交互式数据可视化的Python库,本文主要介绍了Python交互式可视化的利器Bokeh的使用,具有一定的参考价值,感... 目录1. Bokeh 简介1.1 为什么选择 Bokeh1.2 安装与环境配置2. Bokeh 基础2

基于Python打造一个可视化FTP服务器

《基于Python打造一个可视化FTP服务器》在日常办公和团队协作中,文件共享是一个不可或缺的需求,所以本文将使用Python+Tkinter+pyftpdlib开发一款可视化FTP服务器,有需要的小... 目录1. 概述2. 功能介绍3. 如何使用4. 代码解析5. 运行效果6.相关源码7. 总结与展望1

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1