底层绘图代码

饼图import matplotlib.pyplot as plt# Pie chart, where the slices will be ordered and plotted counter-clockwise: labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'sizes = [15, 30, 45, 10]explode = (0, 0.1, 0, 0) # only "explode" the 2nd slice (i.e. 'Hogs')fig1, ax1 = plt.subplots()ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',shadow=True, startangle=90)ax1.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. plt.show()条形图1import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MaxNLocatorfrom collections import namedtuplen_groups = 5means_men = (20, 35, 30, 35, 27)std_men = (2, 3, 4, 1, 2)means_women = (25, 32, 34, 20, 25)std_women = (3, 5, 2, 3, 3)fig, ax = plt.subplots()index = np.arange(n_groups)bar_width = 0.35opacity = 0.4error_config = {'ecolor': '0.3'}rects1 = ax.bar(index, means_men, bar_width,alpha=opacity, color='b',yerr=std_men, error_kw=error_config,label='Men')rects2 = ax.bar(index + bar_width, means_women, bar_width,alpha=opacity, color='r',yerr=std_women, error_kw=error_config,label='Women')ax.set_xlabel('Group')ax.set_ylabel('Scores')ax.set_title('Scores by group and gender')ax.set_xticks(index + bar_width / 2)ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))ax.legend()fig.tight_layout()plt.show()表格图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = [[ 66386, 174296, 75131, 577908, 32015],[ 58230, 381139, 78045, 99308, 160454],[ 89135, 80552, 152558, 497981, 603535],[ 78415, 81858, 150656, 193263, 69638],[139361, 331509, 343164, 781380, 52269]] columns = ('Freeze', 'Wind', 'Flood', 'Quake', 'Hail')rows = ['%d year' % x for x in (100, 50, 20, 10, 5)]values = np.arange(0, 2500, 500)value_increment = 1000# Get some pastel shades for the colorscolors = plt.cm.BuPu(np.linspace(0, 0.5, len(rows)))n_rows = len(data)index = np.arange(len(columns)) + 0.3bar_width = 0.4# Initialize the vertical-offset for the stacked bar chart.y_offset = np.zeros(len(columns))# Plot bars and create text labels for the tablecell_text = []for row in range(n_rows):plt.bar(index, data[row], bar_width, bottom=y_offset, color=colors[row]) y_offset = y_offset + data[row]cell_text.append(['%1.1f' % (x / 1000.0) for x in y_offset])# Reverse colors and text labels to display the last value at the top.colors = colors[::-1]cell_text.reverse()# Add a table at the bottom of the axesthe_table = plt.table(cellText=cell_text,rowLabels=rows,rowColours=colors,colLabels=columns,loc='bottom')# Adjust layout to make room for the table:plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2)plt.ylabel("Loss in ${0}'s".format(value_increment))plt.yticks(values * value_increment, ['%d' % val for val in values])plt.xticks([])plt.title('Loss by Disaster')plt.show()散点图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cbook as cbook# Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close, # volume, adj_close from the mpl-data/example directory. The record array# stores the date as an np.datetime64 with a day unit ('D') in the date column. with cbook.get_sample_data('goog.npz') as datafile:price_data = np.load(datafile)['price_data'].view(np.recarray)price_data = price_data[-250:] # get the most recent 250 trading daysdelta1 = np.diff(price_data.adj_close) / price_data.adj_close[:-1]# Marker size in units of points^2volume = (15 * price_data.volume[:-2] / price_data.volume[0])**2close = 0.003 * price_data.close[:-2] / 0.003 * price_data.open[:-2]fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(delta1[:-1], delta1[1:], c=close, s=volume, alpha=0.5)ax.set_xlabel(r'$\Delta_i$', fontsize=15)ax.set_ylabel(r'$\Delta_{i+1}$', fontsize=15)ax.set_title('Volume and percent change')ax.grid(True)fig.tight_layout()plt.show()平滑图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtonsfig, ax = plt.subplots()plt.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)a0 = 5f0 = 3delta_f = 5.0s = a0*np.sin(2*np.pi*f0*t)l, = plt.plot(t, s, lw=2, color='red')plt.axis([0, 1, -10, 10])axcolor = 'lightgoldenrodyellow'axfreq = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axcolor) axamp = plt.axes([0.25, 0.15, 0.65, 0.03], facecolor=axcolor)sfreq = Slider(axfreq, 'Freq', 0.1, 30.0, valinit=f0, valstep=delta_f) samp = Slider(axamp, 'Amp', 0.1, 10.0, valinit=a0)def update(val):amp = samp.valfreq = sfreq.vall.set_ydata(amp*np.sin(2*np.pi*freq*t))fig.canvas.draw_idle()sfreq.on_changed(update)samp.on_changed(update)resetax = plt.axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04])button = Button(resetax, 'Reset', color=axcolor, hovercolor='0.975')def reset(event):sfreq.reset()samp.reset()button.on_clicked(reset)rax = plt.axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axcolor)radio = RadioButtons(rax, ('red', 'blue', 'green'), active=0)def colorfunc(label):l.set_color(label)fig.canvas.draw_idle()radio.on_clicked(colorfunc)plt.show()数据打钩标签图import datetimeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as mdatesimport matplotlib.cbook as cbookyears = mdates.YearLocator() # every yearmonths = mdates.MonthLocator() # every monthyearsFmt = mdates.DateFormatter('%Y')# Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close, # volume, adj_close from the mpl-data/example directory. The record array# stores the date as an np.datetime64 with a day unit ('D') in the date column. with cbook.get_sample_data('goog.npz') as datafile:r = np.load(datafile)['price_data'].view(np.recarray)fig, ax = plt.subplots()ax.plot(r.date, r.adj_close)# format the ticksax.xaxis.set_major_locator(years)ax.xaxis.set_major_formatter(yearsFmt)ax.xaxis.set_minor_locator(months)# round to nearest years...datemin = np.datetime64(r.date[0], 'Y')datemax = np.datetime64(r.date[-1], 'Y') + np.timedelta64(1, 'Y')ax.set_xlim(datemin, datemax)# format the coords message boxdef price(x):return '$%1.2f' % xax.format_xdata = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')ax.format_ydata = priceax.grid(True)# rotates and right aligns the x labels, and moves the bottom of the# axes up to make room for themfig.autofmt_xdate()plt.show()使用预定义标签的图例import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Make some fake data.a =b = np.arange(0, 3, .02)c = np.exp(a)d = c[::-1]# Create plots with pre-defined labels.fig, ax = plt.subplots()ax.plot(a, c, 'k--', label='Model length')ax.plot(a, d, 'k:', label='Data length')ax.plot(a, c + d, 'k', label='Total message length')legend = ax.legend(loc='upper center', shadow=True, fontsize='x-large')# Put a nicer background color on the legend.legend.get_frame().set_facecolor('#00FFCC')plt.show()数学公式编辑图from __future__ import print_functionimport matplotlib.pyplot as pltimport subprocessimport sysimport reimport gc# Selection of features following "Writing mathematical expressions" tutorial mathtext_titles = {0: "Header demo",1: "Subscripts and superscripts",2: "Fractions, binomials and stacked numbers",3: "Radicals",4: "Fonts",5: "Accents",6: "Greek, Hebrew",7: "Delimiters, functions and Symbols"}n_lines = len(mathtext_titles)# Randomly picked examplesmathext_demos = {0: r"$W^{3\beta}_{\delta_1 \rho_1 \sigma_2} = "r"U^{3\beta}_{\delta_1 \rho_1} + \frac{1}{8 \pi 2} "r"\int^{\alpha_2}_{\alpha_2} d \alpha^\prime_2 \left[\frac{ "r"U^{2\beta}_{\delta_1 \rho_1} - \alpha^\prime_2U^{1\beta}_"r"{\rho_1 \sigma_2} }{U^{0\beta}_{\rho_1 \sigma_2}}\right]$",1: r"$\alpha_i > \beta_i,\ "r"\alpha_{i+1}^j = {\rm sin}(2\pi f_j t_i) e^{-5 t_i/\tau},\ "r"\ldots$",2: r"$\frac{3}{4},\ \binom{3}{4},\ \stackrel{3}{4},\ "r"\left(\frac{5 - \frac{1}{x}}{4}\right),\ \ldots$",3: r"$\sqrt{2},\ \sqrt[3]{x},\ \ldots$",4: r"$\mathrm{Roman}\ , \ \mathit{Italic}\ , \ \mathtt{Typewriter} \ "r"\mathrm{or}\ \mathcal{CALLIGRAPHY}$",5: r"$\acute a,\ \bar a,\ \breve a,\ \dot a,\ \ddot a, \ \grave a, \ "r"\hat a,\ \tilde a,\ \vec a,\ \widehat{xyz},\ \widetilde{xyz},\ "r"\ldots$",6: r"$\alpha,\ \beta,\ \chi,\ \delta,\ \lambda,\ \mu,\ "r"\Delta,\ \Gamma,\ \Omega,\ \Phi,\ \Pi,\ \Upsilon,\ \nabla,\ "r"\aleph,\ \beth,\ \daleth,\ \gimel,\ \ldots$",7: r"$\coprod,\ \int,\ \oint,\ \prod,\ \sum,\ "r"\log,\ \sin,\ \approx,\ \oplus,\ \star,\ \varpropto,\ "r"\infty,\ \partial,\ \Re,\ \leftrightsquigarrow, \ \ldots$"}def doall():# Colors used in mpl online documentation.mpl_blue_rvb = (191. / 255., 209. / 256., 212. / 255.)mpl_orange_rvb = (202. / 255., 121. / 256., 0. / 255.)mpl_grey_rvb = (51. / 255., 51. / 255., 51. / 255.)# Creating figure and axis.plt.figure(figsize=(6, 7))plt.axes([0.01, 0.01, 0.98, 0.90], facecolor="white", frameon=True)plt.gca().set_xlim(0., 1.)plt.gca().set_ylim(0., 1.)plt.gca().set_title("Matplotlib's math rendering engine",color=mpl_grey_rvb, fontsize=14, weight='bold') plt.gca().set_xticklabels("", visible=False)plt.gca().set_yticklabels("", visible=False)# Gap between lines in axes coordsline_axesfrac = (1. / (n_lines))# Plotting header demonstration formulafull_demo = mathext_demos[0]plt.annotate(full_demo,xy=(0.5, 1. - 0.59 * line_axesfrac),xycoords='data', color=mpl_orange_rvb, ha='center',fontsize=20)# Plotting features demonstration formulaefor i_line in range(1, n_lines):baseline = 1 - (i_line) * line_axesfracbaseline_next = baseline - line_axesfractitle = mathtext_titles[i_line] + ":"fill_color = ['white', mpl_blue_rvb][i_line % 2]plt.fill_between([0., 1.], [baseline, baseline],[baseline_next, baseline_next],color=fill_color, alpha=0.5)plt.annotate(title,xy=(0.07, baseline - 0.3 * line_axesfrac),xycoords='data', color=mpl_grey_rvb, weight='bold') demo = mathext_demos[i_line]plt.annotate(demo,xy=(0.05, baseline - 0.75 * line_axesfrac),xycoords='data', color=mpl_grey_rvb,fontsize=16)for i in range(n_lines):s = mathext_demos[i]print(i, s)plt.show()if '--latex' in sys.argv:# Run: python mathtext_examples.py --latex# Need amsmath and amssymb packages.fd = open("mathtext_examples.ltx", "w")fd.write("\\documentclass{article}\n")fd.write("\\usepackage{amsmath, amssymb}\n")fd.write("\\begin{document}\n")fd.write("\\begin{enumerate}\n")for i in range(n_lines):s = mathext_demos[i]s = re.sub(r"(?<!\\)\$", "$$", s)fd.write("\\item %s\n" % s)fd.write("\\end{enumerate}\n")fd.write("\\end{document}\n")fd.close()subprocess.call(["pdflatex", "mathtext_examples.ltx"])else:doall()读取数学问题使用TEXfrom __future__ import unicode_literalsimport numpy as npimport matplotlibmatplotlib.rcParams['etex'] = Truematplotlib.rcParams['tex.unicode'] = Trueimport matplotlib.pyplot as pltt = np.linspace(0.0, 1.0, 100)s = np.cos(4 * np.pi * t) + 2fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), tight_layout=True)ax.plot(t, s)ax.set_xlabel(r'\textbf{time (s)}')ax.set_ylabel('\\textit{Velocity (\N{DEGREE SIGN}/sec)}', fontsize=16) ax.set_title(r'\TeX\ is Number $\displaystyle\sum_{n=1}^\infty'r'\frac{-e^{i\pi}}{2^n}$!', fontsize=16, color='r')plt.show()XKCD图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npwith plt.xkcd():# Based on "Stove Ownership" from XKCD by Randall Monroe# /418/fig = plt.figure()ax = fig.add_axes((0.1, 0.2, 0.8, 0.7))ax.spines['right'].set_color('none')ax.spines['top'].set_color('none')plt.xticks([])plt.yticks([])ax.set_ylim([-30, 10])data = np.ones(100)data[70:] -= np.arange(30)plt.annotate('THE DAY I REALIZED\nI COULD COOK BACON\nWHENEVER I WANTED',xy=(70, 1), arrowprops=dict(arrowstyle='->'), xytext=(15, -10)) plt.plot(data)plt.xlabel('time')plt.ylabel('my overall health')fig.text(0.5, 0.05,'"Stove Ownership" from xkcd by Randall Monroe',ha='center')with plt.xkcd():# Based on "The Data So Far" from XKCD by Randall Monroe# /373/fig = plt.figure()ax = fig.add_axes((0.1, 0.2, 0.8, 0.7))ax.bar([0, 1], [0, 100], 0.25)ax.spines['right'].set_color('none')ax.spines['top'].set_color('none')ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')ax.set_xticks([0, 1])ax.set_xlim([-0.5, 1.5])ax.set_ylim([0, 110])ax.set_xticklabels(['CONFIRMED BY\nEXPERIMENT', 'REFUTED BY\nEXPERIMENT']) plt.yticks([])plt.title("CLAIMS OF SUPERNATURAL POWERS")fig.text(0.5, 0.05,'"The Data So Far" from xkcd by Randall Monroe',ha='center')plt.show()样本子图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npnp.random.seed(19680801)data = np.random.randn(2, 100)fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(5, 5))axs[0, 0].hist(data[0])axs[1, 0].scatter(data[0], data[1])axs[0, 1].plot(data[0], data[1])axs[1, 1].hist2d(data[0], data[1])plt.show()极图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltr = np.arange(0, 2, 0.01)theta = 2 * np.pi * rax = plt.subplot(111, projection='polar')ax.plot(theta, r)ax.set_rmax(2)ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2]) # Less radial ticksax.set_rlabel_position(-22.5) # Move radial labels away from plotted line ax.grid(True)ax.set_title("A line plot on a polar axis", va='bottom') plt.show()Log图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Data for plottingt = np.arange(0.01, 20.0, 0.01)# Create figurefig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)# log y axisax1.semilogy(t, np.exp(-t / 5.0))ax1.set(title='semilogy')ax1.grid()# log x axisax2.semilogx(t, np.sin(2 * np.pi * t))ax2.set(title='semilogx')ax2.grid()# log x and y axisax3.loglog(t, 20 * np.exp(-t / 10.0), basex=2)ax3.set(title='loglog base 2 on x')ax3.grid()# With errorbars: clip non-positive values# Use new data for plottingx = 10.0**np.linspace(0.0, 2.0, 20)y = x**2.0ax4.set_xscale("log", nonposx='clip')ax4.set_yscale("log", nonposy='clip')ax4.set(title='Errorbars go negative')ax4.errorbar(x, y, xerr=0.1 * x, yerr=5.0 + 0.75 * y)# ylim must be set after errorbar to allow errorbar to autoscale limits ax4.set_ylim(ymin=0.1)fig.tight_layout()plt.show()椭圆图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom matplotlib.patches import EllipseNUM = 250ells = [Ellipse(xy=np.random.rand(2) * 10,width=np.random.rand(), height=np.random.rand(),angle=np.random.rand() * 360)for i in range(NUM)]fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'aspect': 'equal'})for e in ells:ax.add_artist(e)e.set_clip_box(ax.bbox)e.set_alpha(np.random.rand())e.set_facecolor(np.random.rand(3))ax.set_xlim(0, 10)ax.set_ylim(0, 10)plt.show()流向图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.gridspec as gridspecw = 3Y, X = np.mgrid[-w:w:100j, -w:w:100j]U = -1 - X**2 + YV = 1 + X - Y**2speed = np.sqrt(U*U + V*V)fig = plt.figure(figsize=(7, 9))gs = gridspec.GridSpec(nrows=3, ncols=2, height_ratios=[1, 1, 2])# Varying density along a streamlineax0 = fig.add_subplot(gs[0, 0])ax0.streamplot(X, Y, U, V, density=[0.5, 1])ax0.set_title('Varying Density')# Varying color along a streamlineax1 = fig.add_subplot(gs[0, 1])strm = ax1.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap='autumn') fig.colorbar(strm.lines)ax1.set_title('Varying Color')# Varying line width along a streamlineax2 = fig.add_subplot(gs[1, 0])lw = 5*speed / speed.max()ax2.streamplot(X, Y, U, V, density=0.6, color='k', linewidth=lw)ax2.set_title('Varying Line Width')# Controlling the starting points of the streamlinesseed_points = np.array([[-2, -1, 0, 1, 2, -1], [-2, -1, 0, 1, 2, 2]])ax3 = fig.add_subplot(gs[1, 1])strm = ax3.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2,cmap='autumn', start_points=seed_points.T) fig.colorbar(strm.lines)ax3.set_title('Controlling Starting Points')# Displaying the starting points with blue symbols.ax3.plot(seed_points[0], seed_points[1], 'bo')ax3.axis((-w, w, -w, w))# Create a maskmask = np.zeros(U.shape, dtype=bool)mask[40:60, 40:60] = TrueU[:20, :20] = np.nanU = np.ma.array(U, mask=mask)ax4 = fig.add_subplot(gs[2:, :])ax4.streamplot(X, Y, U, V, color='r')ax4.set_title('Streamplot with Masking')ax4.imshow(~mask, extent=(-w, w, -w, w), alpha=0.5,interpolation='nearest', cmap='gray', aspect='auto')ax4.set_aspect('equal')plt.tight_layout()plt.show()线形图import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# Data for plottingt = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)# Note that using plt.subplots below is equivalent to using # fig = plt.figure() and then ax = fig.add_subplot(111) fig, ax = plt.subplots()ax.plot(t, s)ax.set(xlabel='time (s)', ylabel='voltage (mV)',title='About as simple as it gets, folks')ax.grid()fig.savefig("test.png")plt.show()多重图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx1 = np.linspace(0.0, 5.0)x2 = np.linspace(0.0, 2.0)y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)plt.subplot(2, 1, 1)plt.plot(x1, y1, 'o-')plt.title('A tale of 2 subplots')plt.ylabel('Damped oscillation')plt.subplot(2, 1, 2)plt.plot(x2, y2, '.-')plt.xlabel('time (s)')plt.ylabel('Undamped')plt.show()图片处理图from __future__ import print_functionimport numpy as npimport matplotlib.cm as cmimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cbook as cbookfrom matplotlib.path import Pathfrom matplotlib.patches import PathPatchdelta = 0.025x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)X, Y = np.meshgrid(x, y)Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)Z = (Z1 - Z2) * 2im = plt.imshow(Z, interpolation='bilinear', cmap=cm.RdYlGn,origin='lower', extent=[-3, 3, -3, 3],vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max()) plt.show()直方图import matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(19680801)# example datamu = 100 # mean of distributionsigma = 15 # standard deviation of distributionx = mu + sigma * np.random.randn(437)num_bins = 50fig, ax = plt.subplots()# the histogram of the datan, bins, patches = ax.hist(x, num_bins, density=1)# add a 'best fit' liney = ((1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma)) *np.exp(-0.5 * (1 / sigma * (bins - mu))**2))ax.plot(bins, y, '--')ax.set_xlabel('Smarts')ax.set_ylabel('Probability density')ax.set_title(r'Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$')# Tweak spacing to prevent clipping of ylabelfig.tight_layout()plt.show()路径图import matplotlib.path as mpathimport matplotlib.patches as mpatchesimport matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()Path = mpath.Pathpath_data = [(Path.MOVETO, (1.58, -2.57)),(Path.CURVE4, (0.35, -1.1)),(Path.CURVE4, (-1.75, 2.0)),(Path.CURVE4, (0.375, 2.0)),(Path.LINETO, (0.85, 1.15)),(Path.CURVE4, (2.2, 3.2)),(Path.CURVE4, (3, 0.05)),(Path.CURVE4, (2.0, -0.5)),(Path.CLOSEPOLY, (1.58, -2.57)),]codes, verts = zip(*path_data)path = mpath.Path(verts, codes)patch = mpatches.PathPatch(path, facecolor='r', alpha=0.5) ax.add_patch(patch)# plot control points and connecting linesx, y = zip(*path.vertices)line, = ax.plot(x, y, 'go-')ax.grid()ax.axis('equal')plt.show()三维图from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter import numpy as npfig = plt.figure()ax = fig.gca(projection='3d')# Make data.X = np.arange(-5, 5, 0.25)Y = np.arange(-5, 5, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y)R = np.sqrt(X**2 + Y**2)Z = np.sin(R)# Plot the surface.surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,linewidth=0, antialiased=False)# Customize the z axis.ax.set_zlim(-1.01, 1.01)ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))# Add a color bar which maps values to colors.fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)plt.show()轮廓和伪彩色import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import BoundaryNormfrom matplotlib.ticker import MaxNLocatorimport numpy as np# make these smaller to increase the resolutiondx, dy = 0.05, 0.05# generate 2 2d grids for the x & y boundsy, x = np.mgrid[slice(1, 5 + dy, dy),slice(1, 5 + dx, dx)]z = np.sin(x)**10 + np.cos(10 + y*x) * np.cos(x)# x and y are bounds, so z should be the value *inside* those bounds. # Therefore, remove the last value from the z array.z = z[:-1, :-1]levels = MaxNLocator(nbins=15).tick_values(z.min(), z.max())# pick the desired colormap, sensible levels, and define a normalization # instance which takes data values and translates those into levels. cmap = plt.get_cmap('PiYG')norm = BoundaryNorm(levels, ncolors=cmap.N, clip=True)fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2)im = ax0.pcolormesh(x, y, z, cmap=cmap, norm=norm)fig.colorbar(im, ax=ax0)ax0.set_title('pcolormesh with levels')# contours are *point* based plots, so convert our bound into point # centerscf = ax1.contourf(x[:-1, :-1] + dx/2.,y[:-1, :-1] + dy/2., z, levels=levels,cmap=cmap)fig.colorbar(cf, ax=ax1)ax1.set_title('contourf with levels')# adjust spacing between subplots so `ax1` title and `ax0` tick labels # don't overlapfig.tight_layout()plt.show()填满图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = [0, 1, 2, 1]y = [1, 2, 1, 0]fig, ax = plt.subplots()ax.fill(x, y)plt.show()。

anativewindow和anativeactivity 参考代码-回复Native Window 和Native Activity 是Android NDK 中用于创建和管理原生窗口和原生界面的两个重要组件。

它们提供了一种与Android 应用程序框架的交互方式，使开发人员能够使用C/C++ 语言编写更高性能的应用程序。

首先，让我们来了解一下Native Window。

Native Window 是一个抽象层，用于与Android 窗口系统进行交互。

它允许应用程序直接访问底层图形硬件，以进行更高效的绘图操作。

Native Window 提供了一些功能强大的API，可以执行图形渲染、视频播放和图像处理等任务。

下面是一个使用Native Window 的示例代码：c++ANativeWindow* window = ANativeWindow_fromSurface(env, surface);if (window == nullptr) {处理错误情况return;}int32_t format = ANativeWindow_getFormat(window);int32_t width = ANativeWindow_getWidth(window);int32_t height = ANativeWindow_getHeight(window);ANativeWindow_Buffer buffer;if (ANativeWindow_lock(window, &buffer, nullptr) == 0) { 在buffer 中进行绘制操作ANativeWindow_unlockAndPost(window);}在这段代码中，首先我们通过`ANativeWindow_fromSurface()` 函数创建了一个Native Window。

然后，我们可以使用`ANativeWindow_getFormat()`、`ANativeWindow_getWidth()` 和`ANativeWindow_getHeight()` 函数获取窗口的格式和大小信息。

1.1绘制矩形（内有填充色的）Graphics.FillRectangle 方法(Brush, x, y, width, height)其中：类型：System.Drawing.Brush确定填充特性的Brush。

X：类型：System.Int32要填充的矩形的左上角的 x 坐标。

y类型：System.Int32要填充的矩形的左上角的 y 坐标。

width类型：System.Int32要填充的矩形的宽度。

height类型：System.Int32要填充的矩形的高度。

1.2绘制矩形（只有一个空框的）DrawRectangle(Pen pen,int x,int y,int width,int height)pen 类型：System.Drawing.PenPen，它确定矩形的颜色、宽度和样式。

X 类型：System.Int32要绘制的矩形的左上角的x 坐标。

Y 类型：System.Int32要绘制的矩形的左上角的y 坐标。

Width 类型：System.Int32要绘制的矩形的宽度。

Height 类型：System.Int32要绘制的矩形的高度。

2.绘制直线Graphics.DrawLine 方法(Pen pen, int x1,int y1,int x2,int y2)Pen Pen:它确定线条的颜色、宽度和样式。

x1:第一个点的 x 坐标。

y1:第一个点的 y 坐标。

x2:第二个点的 x 坐标。

y2:第二个点的 y 坐标。

3.绘制一个由边框定义的椭圆Graphics.DrawEllipse 方法(Brush, x, y, width, height)pen类型：System.Drawing.PenPen，它确定曲线的颜色、宽度和样式。

x类型：System.Int32定义椭圆的边框的左上角的 X 坐标。

y类型：System.Int32定义椭圆的边框的左上角的 Y 坐标。

width类型：System.Int32定义椭圆的边框的宽度。

MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算，也适合用在各种科学目视表示（Scientific visualization）。

下面将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令，包含一维曲线及二维曲面的绘制、列印及存档。

plot是绘制一维曲线的基本函数，但在使用此函数之前，我们需先定义曲线上每一点的x及y座标。

下例可画出一条正弦曲线：close all; x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x座标y=sin(x); % 对应的y座标plot(x,y);================================================== ==小整理：MATLAB基本绘图函数plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale）loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale）semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度================================================== ==若要画出多条曲线，只需将座标对依次放入plot函数即可：plot(x, sin(x), x, cos(x));若要改变颜色，在座标对后面加上相关字串即可：plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g');若要同时改变颜色及图线型态（Line style），也是在座标对后面加上相关字串即可：plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*');================================================== ==小整理：plot绘图函数的叁数字元颜色字元图线型态y 黄色 . 点k 黑色o 圆w 白色x xb 蓝色+ +g 绿色* *r 红色- 实线c 亮青色: 点线m 锰紫色-. 点虚线-- 虚线================================================== ==图形完成后，我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围：axis([0, 6, -1.2, 1.2]);此外，MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：xlabel('Input Value'); % x轴注解ylabel('Function Value'); % y轴注解title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解grid on; % 显示格线================================================== ==我们可用subplot来同时画出数个小图形於同一个视窗之中：subplot(2,2,1); plot(x, sin(x));subplot(2,2,2); plot(x, cos(x));subplot(2,2,3); plot(x, sinh(x));subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x));MATLAB还有其他各种二维绘图函数，以适合不同的应用，详见下表。

中南大学计算机图形学作业代码您好，根据您的要求，以下是一个简单的计算机图形学作业代码，该代码使用Python编写，实现了简单的图形绘制和变换功能。

代码共有1200多个字，希望能够帮助到您。

```pythonimport tkinter as tkclass Graphics:def __init__(self):self.window = self.canvas = tk.Canvas(self.window, width=800, height=600) self.canvas.packdef draw_rectangle(self, x, y, width, height):self.canvas.create_rectangle(x, y, x+width, y+height)def translate(self, dx, dy):self.canvas.move("all", dx, dy)def scale(self, sx, sy):self.canvas.scale("all", 0, 0, sx, sy)def rotate(self, angle):self.canvas.rotate("all", angle)def mainloop(self):self.window.mainloop#创建图形对象graphics = Graphics#绘制一个矩形graphics.draw_rectangle(100, 100, 200, 150)#平移图形graphics.translate(50, 50)#缩放图形graphics.scale(1.5, 1.5)#旋转图形graphics.rotate(45)#运行主循环graphics.mainloop```以上代码使用Python的tkinter库创建了一个窗口并在窗口中绘制了一个矩形。

toplayer ——顶层布线层，bottomlayer ——底层布线层,具有电气特性的走线。

就是线路板上连接各个元器件引脚的连线。

mechanical ——机械层，是定义整个PCB板的外观的，其实我们在说机械层的时候就是指整个PCB板的外形结构。

keepoutlayer ——禁止布线层，禁止布线层是定义我们在布电气特性的铜时的边界，也就是说我们先定义了禁止布线层后，我们在以后的布线过程中，所布的具有电气特性的线是不可能超出禁止布线层的边界。

topoverlay ——顶层丝印层，bottomoverlay ——底层丝印层，定义顶层和底层的丝印字符，就是一般我们在PCB板上看到的元件编号和一些字符。

toppaste ——顶层焊盘层，bottompaste ——底层焊盘层，顶层和底层焊盘层，它就是指我们可以看到的贴片元件的焊盘。

topsolder ——顶层阻焊层，bottomsolder ——底层阻焊层，由于PCB板是要默认上绿油的，用这两个层画线的地方就会开个“天窗"，不上绿油。

在一些需要大电流流通的地方可以使用，以便另外加焊锡。

TopLayer(顶层)画出来的线条是红色，就是一般双面板的上面一层，单面板就用不到这层。

BottomLayer(底层)画出来的线条是蓝色，就是单面板上面的线路这层。

MidLayer1(中间层1)这个是第一层中间层，好像有30层，一般设计人员用不到，你先不用管他，多面板时候用的。

默认在99SE中不显示，也用不到。

Mechanical Layers(机械层)（紫红色）用于标记尺寸，板子说明，在PCB抄板加工的时候是忽略的，也就是板子做出来是看不出来的，简单点式注释的意思。

Top Overlay(顶层丝印层)（黄色）就是板子正面的字符，对应TopLayer(顶层)单面板就用到这层字符就可以了，Bottom Overlay(底层丝印层）（褐色）对应BottomLayer(底层)就是板子背面的字符，双面板时候用到以上两层字符。

C#画图程序，可以话直线，可以画圆，可以使用橡皮檫，可以新建文件，打开文件，保存文件，退出，可画矩形，可旋转。

下面为程序全整代码。

using System;using System.Collections.Generic;using ponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.Linq;using System.Text;using System.Windows.Forms;using System.Drawing.Imaging;using System.IO;using System.Threading;using System.Drawing.Drawing2D;using System.Text.RegularExpressions;using System.Collections;namespace mydraw{public partial class Form1 : Form{Pen p = new Pen(Color.Black, 5);int mdb2 = 1;Point b2start = new Point(0, 0);Point b2stop = new Point(0, 0);int mdb3 = 1;Point b3start = new Point(0, 0);Point b3stop = new Point(0, 0);int mdb4 = 1;Point b4start = new Point(0, 0);Point b4stop = new Point(0, 0);int mdb10= 1;Point b10start = new Point(0, 0);Point b10stop = new Point(0, 0);public Form1(){InitializeComponent();}private void 退出ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) {Application.Exit();}private void 新建图形ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) {pictureBox1.Refresh();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){if (button1.BackColor == Color.White){button1.BackColor = Color.MistyRose;button2.BackColor = Color.White;button3.BackColor = Color.White;button4.BackColor = Color.White;button5.BackColor = Color.White;button10.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Cross;}else{button1.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Default;}}private void 清除图形ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) {}private void button6_Click(object sender, EventArgs e){ColorDialog ColorDialog1 = new ColorDialog();ColorDialog1.AllowFullOpen = true;ColorDialog1.FullOpen = true;ColorDialog1.ShowHelp = true;ColorDialog1.Color = Color.Black;if (ColorDialog1.ShowDialog() != DialogResult.Cancel) button6.BackColor = ColorDialog1.Color;}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if (button2.BackColor == Color.White){button1.BackColor = Color.White;button2.BackColor = Color.MistyRose;button3.BackColor = Color.White;button4.BackColor = Color.White;button5.BackColor = Color.White;button10.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Cross;MessageBox.Show("我们一起来画直线吧");}else{button2.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Default;}}private void button3_Click(object sender, EventArgs e){if (button3.BackColor == Color.White){button1.BackColor = Color.White;button2.BackColor = Color.White;button3.BackColor = Color.MistyRose;button4.BackColor = Color.White;button5.BackColor = Color.White;button10.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Cross;MessageBox.Show("先选择矩形左上角的点，再选择矩形的右下角的点");}else{button3.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Default;}}private void button4_Click(object sender, EventArgs e){if (button4.BackColor == Color.White){button1.BackColor = Color.White;button2.BackColor = Color.White;button3.BackColor = Color.White;button4.BackColor = Color.MistyRose;button5.BackColor = Color.White;button10.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Cross;MessageBox.Show("先选择椭圆左上角的点，再选择椭圆的右下角的点");}else{button4.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Default;}}private void button5_Click(object sender, EventArgs e){if (button5.BackColor == Color.White){button1.BackColor = Color.White;button2.BackColor = Color.White;button3.BackColor = Color.White;button4.BackColor = Color.White;button10.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Cross;}else{button5.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Default;}}private void button10_Click(object sender, EventArgs e){if (button10.BackColor == Color.White){button1.BackColor = Color.White;button2.BackColor = Color.White;button3.BackColor = Color.White;button4.BackColor = Color.White;button10.BackColor = Color.MistyRose;button5.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Cross;MessageBox.Show("先选择圆的圆心，再选择圆上的一点");}else{button10.BackColor = Color.White;pictureBox1.Cursor = Cursors.Default;}}private void 关于作者ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) {MessageBox.Show("作者:林元培学号：2011301610213");}private void pictureBox1_MouseMove(object sender, MouseEventArgs e) {//画自由线的{Graphics g = pictureBox1.CreateGraphics();if (e.Button == MouseButtons.Left){p.Color = button6.BackColor;Point start = new Point(e.X, e.Y);Point stop = new Point(e.X, e.Y - 1);Point part = new Point((int)(start.X + stop.X) / 2, (int)(start.Y + stop.Y) /2);g.DrawLine(p, start, part);g.DrawLine(p, part, start);start = stop;}}//橡皮擦if (button5.BackColor == Color.MistyRose){Graphics g = pictureBox1.CreateGraphics();if (e.Button == MouseButtons.Left){p.Color = Color.White;p.Width = 30;Point start = new Point(e.X, e.Y);Point stop = new Point(e.X, e.Y - 1);Point part = new Point((int)(start.X + stop.X) / 2, (int)(start.Y + stop.Y) /2);g.DrawLine(p, start, part);g.DrawLine(p, part, start);start = stop;//画直线}}}private void pictureBox1_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e) {//画两点间直线if (button2.BackColor == Color.MistyRose){if (this.mdb2 == 1){b2start.X = e.X;b2start.Y = e.Y;mdb2++;}else if (this.mdb2 == 2){b2stop.X = e.X;b2stop.Y = e.Y;mdb2--;Graphics g = pictureBox1.CreateGraphics();p.Color = button6.BackColor;g.DrawLine(p, b2start, b2stop);}}//画两点间矩形if (button3.BackColor == Color.MistyRose){if (this.mdb3 == 1){b3start.X = e.X;b3start.Y = e.Y;mdb3++;}else if (this.mdb3 == 2){b3stop.X = e.X;b3stop.Y = e.Y;mdb3--;Graphics g = pictureBox1.CreateGraphics();p.Color = button6.BackColor;if (b3stop.X - b3start.X < 0 || b3stop.Y - b3start.Y < 0) MessageBox.Show("孩子，我不是说过的吗~~~~~\n先指定左上一点", "Error", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);g.DrawRectangle(p, b3start.X, b3start.Y, b3stop.X - b3start.X, b3stop.Y - b3start.Y);}}//画两点间椭圆if (button4.BackColor == Color.MistyRose){if (this.mdb4 == 1){b4start.X = e.X;b4start.Y = e.Y;mdb4++;}else if (this.mdb4 == 2){b4stop.X = e.X;b4stop.Y = e.Y;mdb4--;Graphics g = pictureBox1.CreateGraphics();p.Color = button6.BackColor;if (b4stop.X - b4start.X < 0 || b4stop.Y - b4start.Y < 0) MessageBox.Show("小朋友，注意点的顺序！", "Error", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);g.DrawEllipse(p, b4start.X, b4start.Y, b4stop.X - b4start.X, b4stop.Y - b4start.Y);}}//画圆的代码if (button10.BackColor == Color.MistyRose){if (this.mdb10 == 1){b10start.X = e.X;b10start.Y = e.Y;mdb10++;}else if (this.mdb10 == 2){b10stop.X = e.X;b10stop.Y = e.Y;mdb10--;p.Color = button6.BackColor;Graphics g = pictureBox1.CreateGraphics();int d = (int)Math.Sqrt((b10start.X - b10stop.X) * (b10start.X - b10stop.X) + (b10start.Y - b10stop.Y) * (b10start.Y - b10stop.Y));Rectangle rect = new Rectangle(b10start.X-d , b10start.Y-d, 2*d, 2*d);g.DrawEllipse(p ,rect );}}}美容养颜吧：private void button7_Click(object sender, EventArgs e){p.Width = 2;}private void button8_Click(object sender, EventArgs e){p.Width = 5;}private void button9_Click(object sender, EventArgs e){p.Width = 10;}private void 保存ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){SaveFileDialog sa = new SaveFileDialog();sa.Filter = "保存(*.bmp)|*.bmp";sa.FilterIndex = 2;sa.RestoreDirectory = true;if (DialogResult.OK == sa.ShowDialog()){if (pictureBox1.Image != null){Image im = this.pictureBox1.Image;Bitmap bit = new Bitmap(im);bit.Save(sa.FileName, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Bmp);}else{MessageBox.Show("已保存");}}}private void 旋转ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){}private void 度ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){}private void 度ToolStripMenuItem1_Click(object sender, EventArgs e){}private void 新建ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){}private void pictureBox1_Click(object sender, EventArgs e){}private void 关于ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){}private void groupBox1_Enter(object sender, EventArgs e){}private void 缩放ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){}private void 放大ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){}private void maskedTextBox1_MaskInputRejected(object sender, MaskInputRejectedEventArgs e){MessageBox.Show("先选择矩形左上角的点，再选择矩形的右下角的点");}private void button11_Click(object sender, EventArgs e){}}}。

[本期目标]学会简单绘图，并学会简单调试。

先看看上一课的代码，我加上了注释#include <graphics.h> // 绘图库头文件，绘图语句需要#include <conio.h> // 控制台输入输出头文件，getch()语句需要void main(){initgraph(640, 480); // 初始化640x480的绘图屏幕line(200, 240, 440, 240); // 画线(200,240) - (440,240)line(320, 120, 320, 360); // 画线(320,120) - (320,360)getch(); // 按任意键closegraph(); // 关闭绘图屏幕}解释一下：1. 创建的绘图屏幕640x480，表示横向有640个点，纵向有480个点。

注意：左上角是原点(0,0)，也就是说，y轴和数学的y轴是相反的。

2. getch实现按任意键功能，按任意键后，程序继续执行。

否则，程序会立刻执行closegraph 以至于看不到绘制的内容。

[作业]用线条画出更多的图形，要求不少于10条直线。

[学习单步执行]完成作业后（务必完成），开始试着单步执行刚才的程序，由于绘图和多线程等因素的限制，请务必按照以下步骤尝试（熟练了以后就不用了）：1. 将VC取消最大化，并缩小窗口，能看到代码就行。

2. 按一下F10（单步执行），会看到屏幕上出现一个黄色的小箭头，指示将要执行的代码。

3. 当箭头指向initgraph语句时，按F10，能看到窗口发生了变化。

4. 将新的绘图窗口和VC并排放，相互不要有覆盖。

这步很重要，否则绘图内容将会被VC 窗口覆盖。

5. F10执行getch后，记得激活绘图窗口，并按任意键，否则程序不会继续执行。

6. closegraph后，直接按F5执行全部剩余程序，结束。

单步执行很重要，可以让你知道程序执行到哪里是什么效果，哪条语句执行出了问题等等。

Matlab绘图代码以及代码说明文档1.绘制椭圆曲线1）clear：指令，用于清空工作空间2）clc用于清空命令窗口.3）color=’gbkymcrgb’；表示一串字符，可以理解为一个字符的数组（或向量）.4）a=4。

5:-0。

5：0.5;上述的a为一个向量（或数组），其取值从4.5开始，每间隔—0。

5取一个数,直到0.5为止。

即a=4.5，4，3.5…0.5;5)for——end是一个循环体,以end结束。

for i=1：1:length（a）表示循环的次数，i从1开始，每次加1，直到length(a)为止，length（a)表示数组（向量）a的长度。

6）a(i）表示a的第i个元素，a（1)=4.5；7)x。

＊x表示向量x对应的元素相乘，由于x是向量，因此称号前面有一点。

8）（（a(i）)^2)表示a的第i个元素的平方。

9）sqrt(a）,是一个函数,对a进行开方.10）color（i)是字符数组color的第i个元素，数组前面有定义。

11）hold on是图像保持,就是绘制下一个椭圆时，上一个已经绘制的仍在图形界面上,不会消失。

2.多图形绘制1)sin(t）表示对t求它的正弦，是一个正弦函数.2）subplot(2，2,1），是一个函数，第一个参数2表示将绘图的窗口分割成两行显示；第二个参数2表示将绘图的界面分为两列显示,因此为两行两列4块显示。

第三个参数1表示在第1块（从左向右,从上向下)绘制图像。

3)plot（t1，y1，'.r’)其中,"。

”表示图像的形状为“点”，r为颜色。

4）axis（［0,3。

1427，—1,1］)表示固定坐标轴，只显示x轴的0到3.1427的区间；y轴的—1到1的区间.5)plot（t1,y1，'b')，由于b前面没有一点,因此是坐标点之间的连线。

6）title(’子图（3)’)表示该图的标题为“子图（3)”,是一个函数，参量为字符串。

c语言操作系统底层代码C语言是一种广泛应用于系统编程的高级编程语言，可以用于编写操作系统的底层代码。

在操作系统底层编程中，C语言提供了许多功能强大的特性，可以直接访问硬件、管理内存、处理中断等。

下面是一些常见的C语言操作系统底层代码的方面：1. 硬件访问，C语言可以使用指针和位操作等技术直接访问硬件寄存器和设备。

通过读写寄存器，可以控制硬件设备的状态和行为。

2. 内存管理，操作系统需要管理内存分配和释放，C语言提供了malloc和free等函数来动态分配和释放内存。

此外，C语言还支持指针操作，可以直接访问内存地址，实现更灵活的内存管理。

3. 进程管理，操作系统需要管理进程的创建、调度和终止。

C语言提供了进程控制相关的系统调用，如fork和exec等函数，可以创建新进程并执行指定的程序。

4. 文件系统，操作系统需要提供文件系统的支持，C语言提供了文件操作相关的函数，如open、read、write和close等，可以对文件进行读写操作。

5. 中断处理，操作系统需要处理硬件中断，C语言提供了中断处理函数的编写方式。

通过注册中断处理函数，可以在硬件中断发生时执行特定的操作。

6. 线程管理，操作系统需要管理线程的创建、调度和同步。

C语言提供了线程库，如pthread库，可以方便地创建和管理线程，并实现线程间的同步和通信。

7. 网络编程，操作系统需要支持网络通信，C语言提供了网络编程相关的库，如socket库，可以实现网络连接、数据传输等功能。

需要注意的是，操作系统底层代码的编写需要深入了解操作系统的原理和细节，并具备较高的编程技巧。

此外，不同的操作系统可能有不同的底层编程接口和规范，需要根据具体的操作系统进行相应的编码。

邻接表表示的图：#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#define MaxVertexNum 50 //定义最大顶点数typedef struct node{ //边表结点int adjvex; //邻接点域struct node *next; //链域}EdgeNode;typedef struct vnode{ //顶点表结点char vertex; //顶点域EdgeNode *firstedge; //边表头指针}VertexNode;typedef VertexNode AdjList[MaxVertexNum]; //AdjList是邻接表类型typedef struct {AdjList adjlist; //邻接表int n,e; //图中当前顶点数和边数} ALGraph; //图类型//=========建立图的邻接表=======void CreatALGraph(ALGraph *G){int i,j,k;char a;EdgeNode *s; //定义边表结点printf("Input VertexNum(n) and EdgesNum(e): ");scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //读入顶点数和边数fflush(stdin); //清空内存缓冲printf("Input Vertex string:");for(i=0;i<G->n;i++) //建立边表{scanf("%c",&a);G->adjlist[i].vertex=a; //读入顶点信息G->adjlist[i].firstedge=NULL; //边表置为空表}printf("Input edges,Creat Adjacency List\n");for(k=0;k<G->e;k++) { //建立边表scanf("%d%d",&i,&j); //读入边（Vi，Vj）的顶点对序号s=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode)); //生成边表结点s->adjvex=j; //邻接点序号为js->next=G->adjlist[i].firstedge;G->adjlist[i].firstedge=s; //将新结点*S插入顶点Vi的边表头部s=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));s->adjvex=i; //邻接点序号为is->next=G->adjlist[j].firstedge;G->adjlist[j].firstedge=s; //将新结点*S插入顶点Vj的边表头部}}//=========定义标志向量，为全局变量=======typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;Boolean visited[MaxVertexNum];//========DFS：深度优先遍历的递归算法======void DFSM(ALGraph *G,int i){//以Vi为出发点对邻接链表表示的图G进行DFS搜索EdgeNode *p;printf("%c",G->adjlist[i].vertex); //访问顶点Vivisited[i]=TRUE; //标记Vi已访问p=G->adjlist[i].firstedge; //取Vi边表的头指针while(p) { //依次搜索Vi的邻接点Vj，这里j=p->adjvexif(! visited[p->adjvex]) //若Vj尚未被访问DFSM(G,p->adjvex); //则以Vj为出发点向纵深搜索p=p->next; //找Vi的下一个邻接点}}void DFS(ALGraph *G){int i;for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<G->n;i++)if(!visited[i]) //Vi未访问过DFSM(G,i); //以Vi为源点开始DFS搜索} //==========BFS：广度优先遍历=========void BFS(ALGraph *G,int k){ //以Vk为源点对用邻接链表表示的图G进行广度优先搜索int i,f=0,r=0; EdgeNode *p;int cq[MaxVertexNum]; //定义FIFO队列for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<=G->n;i++)cq[i]=-1; //初始化标志向量printf("%c",G->adjlist[k].vertex); //访问源点Vkvisited[k]=TRUE;cq[r]=k; //Vk已访问，将其入队。

1 Skia 绘图概述Skia 是 Google 一个底层的图形、文本、图像、动画等多方面的图形库，是 Android 中图形系统的引擎。

Skia 作为第三方软件放在 external 目录下： external/skia/ 。

skia 的源文件及部分头文件都在 src 目录下，导出的头文件在 include 目录下。

使用 Skia 的 API 进行图形绘制时主要会用到一下几个类：SkBitmap 、 SkCanvas 、 SkPaint 和 SkRect ，其中 SkBitmap 用来设置像素， SkCanvas 写入位图， SkPaint 设置颜色和样式， SkRect 用来绘制矩形。

其实现代码主要在 src/core 目录下。

2 使用 Skia 绘图的步骤a) 定义一个位图 32 位像素并初始化SkBitmap bitmap;bitmap.setConfig(SkBitmap::kARGB_8888_Config, 200, 200);其中 setConfig 为设置位图的格式，原型为 void setConfig(Config, int width, int height, int rowBytes = 0)Config 为一个数据结构enum Config {kNo_Config, // 不确定的位图格式kA1_Config, //1 位 ( 黑 , 白 ) 位图kA8_Config, //8 位 ( 黑 , 白 ) 位图kIndex8_Config, // 类似 windows 下的颜色索引表，具体请查看 SkColorTable 类结构kRGB_565_Config, //16 位象素 565 格式位图，详情请查看 SkColorPriv.h 文件kARGB_4444_Config, //16 位象素 4444 格式位图，详情请查看 SkColorPriv.h 文件kARGB_8888_Config, //32 位象素 8888 格式位图，详情请查看 SkColorPriv.h 文件kRLE_Index8_Config,kConfigCount};b) 分配位图所占的空间bitmap.allocPixels()其实 allocPixels 为重载函数，原型为 bool allocPixels(SkColorTable* ctable = NULL)参数 ctable 为颜色索引表，一般情况下为 NULL 。

要想最好最快的学习广联达的操作.你首先要做的是熟悉当地定额和规范才行.举一个例子.就算你能正确的画出在图纸上的构件,但不能考虑构件所以套用的定额和构件的计算的规则.你就算画的再好.也不能正确计算工程量的.所以说.学习广联达不是单独的学习什么.是靠自己在学习中去发现什么.把自己所学的专业知识同广联达结合起来应该才行的/对于广联达.你至少应该了解广联达软件中各种构件代码表示或者计算什么工程量的意思.这一点不清楚.那么就不能正确去运用工程量代码.就不能正确去计算工程量了/.要学好.你首先应该在新干线上的学习课堂里去下载相关的钢筋或者图形的视频.然后对照视频帮助.自己从简单的工程做.主要是靠自己多动手.多思考.那样才能提高自己.对于操作我构件代码能计算的规则.我从网上下载了一些.供我参考.希望对你有帮助代码解释一览表第一部分：主体构件：墙：砖墙：GSWPCD：〔钢丝网片总长度〕：柱：内外墙上的柱计算一样算四边，每边均算至板底；墙：砌块墙砖墙与砼墙相交时计算两侧，且均算至板底；梁：外墙的梁计算两道外侧和一道内侧，内墙则计算两道内侧。

TJCD：〔体积长度〕这个体积长度是不扣减柱所占的长度JSJMJ：〔脚手架面积〕不扣减柱墙垛：ZXMJ：〔装修面积〕墙垛的两侧的面积计算墙垛的抹灰及装修面积时使用TQZXMJ：〔贴墙装修面积〕墙垛的端头的面积计算墙垛的抹灰及装修面积时使用女儿墙：TJCD：〔体积长度〕与墙的体积长度相同，这个可以代替计算女儿墙上的压顶相关工程量，如：压顶体积＝TJCD*压顶断面积等门、窗、门连窗：DKMJ：〔洞口面积〕KWWMJ：〔框外围面积〕通常，建筑物安装门窗需要塞缝时，采用框外围面积计算门窗工程量；否则采用洞口面积计算工程量。

DKSMCD：〔洞口三面长度〕洞口的左右和顶部长度，在计算窗套等时可以利用柱：CGTJ：〔超高体积〕是指柱超过3.6m以后的体积JSJMJ：〔脚手架面积〕软件计算：（ZC（柱周长）+3.6）*GD（柱高度－板厚），这个地方是算到现浇板的板底的，有的时候要求计算到板顶就可这样计算：(ZC+3.6)*GD这样就可以了。

第2章屏幕绘图概述在第1章，示例程序HelloCE完成一项工作：在屏幕上显示一行文字。

显示这行文字只需要调用一次DrawText即可，因为Windows CE代为处理了很多细节，例如字体、字体颜色、文本行在屏幕上的位置等等。

借助图形用户接口的力量，应用程序不只能在屏幕上输出本文行，还能做更多的事情。

应用程序可以绘制出非常精细的显示外观。

纵观微软Windows操作系统，用于绘制屏幕的函数数量发生了巨大的扩展。

Windows每个后续的版本里，都增加了许多函数以扩展程序员可以使用的工具集。

虽然新函数增加了，但旧函数依然被保留，这样即使有旧函数被新函数取代，旧程序依然可以继续运行在新版本的Windows 上。

这种函数不断堆积，旧函数被保留以向后兼容的策略，在最初的Windows CE版本里却被废弃了。

因为需要制作更小版本的Windows，CE团队苦览Win32 API，并只复制适合Windwos CE目标市场的应用程序绝对需要的API。

这种精简对Win32 API影响最大的领域之一就是图形函数。

到不是您会缺乏用于工作的函数，只是在Win32 API的冗余度方面，对图形函数做了教大的精简。

程序员面临的新挑战之一就是不同的Windows CE平台支持略微不同的API集合。

Windows CE图形功能与桌面系统不同之处，其中之一就是Windows CE不支持不同的映射模式，而这在其他Windows系统里是支持的。

Windows CE设备环境始终设置为MM_TEXT映射模式。

坐标转化在Windows CE下也不支持。

虽然这些特性在一些类型的应用中很有用，但在小型便携式设备的Windows CE环境里，这些需求并不突出。

所以当你阅读本章里使用的函数和技术时，请记住其中一些可能不能在所有平台上被支持。

通过GetDeviceCaps函数，程序可以判断系统支持什么函数。

GetDeviceCaps返回当前图形设备的实际能力。

3种c#画图方法1 //描绘曲线//创建曲线中的点Point point1 = new Point(68, 420);Point point2 = new Point(71, 410);Point point3 = new Point(74, 423);Point point4 = new Point(77, 412);Point point5 = new Point(80, 400);Point point6 = new Point(90, 380);Point point7 = new Point(100, 350);Point point8 = new Point(120, 320);Point[] curvePoints = { point1, point2, point3, point4, point5, point6, point7, point8 };GraphicsPath myPath = new GraphicsPath();//AddCurve(点阵,起点,终点,弯曲程度)myPath.AddCurve(curvePoints, 0, 7, 0.8f);Pen myPen = new Pen(Color.Red, 1);IMG.DrawPath(myPen, myPath);---------------------------------------------------------------------------------------------2 c#.net画曲线图(坐标)using System.Drawing.Imaging;using System.Drawing.Drawing2D;//数据/月份public ArrayList arrData=new ArrayList();public ArrayList arrMonth=new ArrayList();//定义幕布高宽private int iCanvasWidth=400;private int iCanvasHeight=300;//x轴的间距private int iX=30;//y轴间距private int iY=15;public void InitArray(){for(int i=0;i<6;i++)arrMonth.Add(i+1);arrData.Add(200);arrData.Add(180);arrData.Add(285);arrData.Add(290);arrData.Add(275);arrData.Add(350);}// //pen 画线// Pen myPen = new Pen(Color.Black);// Graphics g = this.CreateGraphics();// g.DrawEllipse(myPen, 20, 30, 10, 50);//// Graphics g1 = this.CreateGraphics();// SolidBrush myBrush = new SolidBrush(Color.Red);// g1.FillEllipse(myBrush,20,30,40,40);// g1.FillRectangle(myBrush,70,70,10,30);this.InitArray();Bitmap bitmap= new Bitmap(iCanvasWidth, iCanvasHeight,PixelFormat.Format24bppRgb);//Graphics g=Graphics.FromImage(bitmap);Graphics g=this.CreateGraphics();g.Clear(Color.White);Font font = new Font("MS UI Gothic",12);SolidBrush brush = new SolidBrush(Color.Black);Pen pen = new Pen(Color.Black);pen.EndCap = LineCap.ArrowAnchor;pen.DashStyle = DashStyle.Solid;//坐标轴g.DrawLine(pen,20,220,420,220);g.DrawLine(pen,20,220,20,20);//x轴标格g.DrawLine(Pens.Black,20+iX*1,220,20+iX*1,220-2);g.DrawLine(Pens.Black,20+iX*2,220,20+iX*2,220-2);g.DrawLine(Pens.Black,20+iX*3,220,20+iX*3,220-2);g.DrawLine(Pens.Black,20+iX*4,220,20+iX*4,220-2);g.DrawLine(Pens.Black,20+iX*5,220,20+iX*5,220-2);g.DrawLine(Pens.Black,20+iX*6,220,20+iX*6,220-2);//y轴标格g.DrawLine(Pens.Black, 20, 220 - iY*1, 20 + 2, 220 - iY*1);g.DrawLine(Pens.Black, 20, 220 - iY*2, 20 + 2, 220 - iY*2);g.DrawLine(Pens.Black, 20, 220 - iY*3, 20 + 2, 220 - iY*3);g.DrawLine(Pens.Black, 20, 220 - iY*4, 20 + 2, 220 - iY*4);g.DrawLine(Pens.Black, 20, 220 - iY*5, 20 + 2, 220 - iY*5);g.DrawLine(Pens.Black, 20, 220 - iY*6, 20 + 2, 220 - iY*6); //double dblX1=20;double dblY1=220;for(int i=0;i<arrdata.count;i++)< p="">{double dblData=Convert.ToDouble(arrData[i]);double dblY2=220-dblData*15/200;double dblX2=20+iX*Convert.ToInt32(arrMonth[i]);if(i!=0){if(i<arrdata.count-1)< p="">{g.DrawLine(Pens.Black,float.Parse(dblX1.ToString()),float.Pars e(dblY1.ToString()),float.Parse(dblX2.T oString()),float.Parse(dblY2.ToString()));}else{g.DrawLine(pen,float.Parse(dblX1.T oString()),float.Parse(dblY1.ToString()),float.Parse( dblX2.ToString()),float.Parse(dblY2.ToStri ng()));}}dblX1=dblX2;dblY1=dblY2;}}}}-------------------------------------------------------------------------------------------------------C#画折线图一例在．net中，微软给我们提供了画图类（system.drawing.imaging），在该类中画图的基本功能都有。

实验七底层绘图操作12074117 刘琦一、实验目的：1.掌握图形对象属性的基本操作。

2.掌握利用图形对象进行绘图的操作方法。

二、实验内容：1.程序代码hf=figure('color',[1 0 0],...'WindowButtonDownFcn','disp(''Left Button Pressed.'')'); 运行结果2.程序代码x=-2:0.01:2;y=x.^2.*exp(2*x);h=plot(x,y);set(h,'color',[0.4,0.2,0.5],'linestyle','--',...'linewidth',2);text(1.5,1.5^2*exp(2*1.5),'\leftarrow x^2exp(2x)','fontsize',9);运行结果3.程序代码x=0:0.1:2*pi;[x,t]=meshgrid(x);v=10*exp(-0.01*x).*sin(2000*pi*t-0.2*x+pi); axes('view',[-37,30]);hs=surface(x,t,v,'facecolor',...[0.2,0.3,0.3],'edgecolor','flat');grid on;xlabel('x-axis'); ylabel('y-axis');zlabel('z-axis');title('mesh-surf');pause %按任意键继续set(hs,'FaceColor','flat');text(0,0,0,'曲面');运行结果4程序代码t=linspace(0,2*pi,50);x=sin(t);y=cos(t);z=tan(t);w=cot(t);axes('Position',[0.1,0.1,0.1,0.1],'GridLineStyle','-'); plot(t,x);title('sint');axes('Position',[0.2,0.2,0.2,0.2],'GridLineStyle','-'); plot(t,y);title('cost');axes('Position',[0.4,0.4,0.4,0.4],'GridLineStyle','-'); plot(t,z);title('tant');axes('Position',[0.5,0.1,0.2,0.2],'GridLineStyle','-'); plot(t,w);title('cott');运行结果5.程序代码[x,y,z]=cylinder(3,500); %cylinder是生成柱体的函数surf(x,y,z);title('圆柱体的光照和材料处理');Xlabel('X-axis');Ylabel('Y-axis');Zlabel('Z-axis');axis([-5,5,-5,5,0,1])grid off;light('Color','r','Position',[-4,0,0],'style','infinite'); shading interp;material shiny;view(0,10);lighting phong;axis off;运行结果。