python绘制3d建筑
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection# 随机生成建筑块数据 def generate_building_blocks(num_blocks, grid_size=100, height_range=(5, 50), base_size_range=(10, 30)):buildings = []for _ in range(num_blocks):# 随机选择建筑的底面起点x = np.random.uniform(0, grid_size)y = np.random.uniform(0, grid_size)# 随机生成建筑的高度和底面大小dx = np.random.uniform(*base_size_range)dy = np.random.uniform(*base_size_range)dz = np.random.uniform(*height_range)buildings.append([x, y, dx, dy, dz])return buildings# 绘制建筑块 def plot_buildings(buildings, color='skyblue'):fig = plt.figure(figsize=(8, 8))ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')for building in buildings:x, y, dx, dy, dz = building# 每个建筑的顶点坐标# vertices = [# [(x, y, 0), (x + dx, y, 0), (x + dx, y + dy, 0), (x, y + dy, 0)], # 底面# [(x, y, dz), (x + dx, y, dz), (x + dx, y + dy, dz), (x, y + dy, dz)], # 顶面# ]vertices = [[(x, y, 0), (x + dx, y, 0), (x + dx, y + dy, 0), (x, y + dy, 0)], # 底面[(x, y, dz), (x + dx, y, dz), (x + dx, y + dy, dz), (x, y + dy, dz)], # 顶面[(x, y, 0), (x + dx, y, 0), (x + dx, y, dz), (x, y, dz)], # 侧面1[(x + dx, y, 0), (x + dx, y + dy, 0), (x + dx, y + dy, dz), (x + dx, y, dz)], # 侧面2[(x, y + dy, 0), (x + dx, y + dy, 0), (x + dx, y + dy, dz), (x, y + dy, dz)], # 侧面3[(x, y, 0), (x, y + dy, 0), (x, y + dy, dz), (x, y, dz)] # 侧面4]# 构建面for v in vertices:ax.add_collection3d(Poly3DCollection([v], color=color, alpha=0.7))# 绘制立方体的竖直边for i in range(4):ax.plot([vertices[0][i][0], vertices[1][i][0]], [vertices[0][i][1], vertices[1][i][1]], [vertices[0][i][2], vertices[1][i][2]], color=color)ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')ax.set_box_aspect([1, 1, 0.5]) # 控制显示比例plt.show()# 生成随机建筑数据 buildings = generate_building_blocks(num_blocks=50, grid_size=200)# 绘制随机建筑 plot_buildings(buildings)
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection# 随机生成建筑块数据 def generate_building_blocks(num_blocks, grid_size=100, height_range=(5, 50), base_size_range=(10, 30)):buildings = []for _ in range(num_blocks):# 随机选择建筑的底面起点x = np.random.uniform(0, grid_size)y = np.random.uniform(0, grid_size)# 随机生成建筑的高度和底面大小dx = np.random.uniform(*base_size_range)dy = np.random.uniform(*base_size_range)dz = np.random.uniform(*height_range)buildings.append([x, y, dx, dy, dz])return buildings# 绘制建筑块 # def plot_buildings(buildings, color='skyblue'): def plot_buildings(buildings, color='skyblue', edge_color='gray', alpha=0.8):fig = plt.figure(figsize=(8, 8))ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')ax.view_init(elev=50, azim=60) # 设置视角,elev 为俯仰角,azim 为方位角for building in buildings:x, y, dx, dy, dz = building# 每个建筑的顶点坐标# vertices = [# [(x, y, 0), (x + dx, y, 0), (x + dx, y + dy, 0), (x, y + dy, 0)], # 底面# [(x, y, dz), (x + dx, y, dz), (x + dx, y + dy, dz), (x, y + dy, dz)], # 顶面# ]vertices = [[(x, y, 0), (x + dx, y, 0), (x + dx, y + dy, 0), (x, y + dy, 0)], # 底面[(x, y, dz), (x + dx, y, dz), (x + dx, y + dy, dz), (x, y + dy, dz)], # 顶面[(x, y, 0), (x + dx, y, 0), (x + dx, y, dz), (x, y, dz)], # 侧面1[(x + dx, y, 0), (x + dx, y + dy, 0), (x + dx, y + dy, dz), (x + dx, y, dz)], # 侧面2[(x, y + dy, 0), (x + dx, y + dy, 0), (x + dx, y + dy, dz), (x, y + dy, dz)], # 侧面3[(x, y, 0), (x, y + dy, 0), (x, y + dy, dz), (x, y, dz)] # 侧面4]# 构建面# for v in vertices:# ax.add_collection3d(Poly3DCollection([v], color=color, alpha=0.7))# 构建面,带有透明度和边框for v in vertices:poly = Poly3DCollection([v], facecolors=color, edgecolors=edge_color, linewidths=0.2, alpha=alpha)ax.add_collection3d(poly)# 绘制立方体的竖直边for i in range(4):ax.plot([vertices[0][i][0], vertices[1][i][0]], [vertices[0][i][1], vertices[1][i][1]], [vertices[0][i][2], vertices[1][i][2]], color=color)ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')ax.set_box_aspect([1, 1, 0.5]) # 控制显示比例# 设置视角和比例# ax.set_box_aspect([1, 1, 0.3])# ax.set_axis_off() # 隐藏轴以增加美观plt.show()# 生成随机建筑数据 buildings = generate_building_blocks(num_blocks=50, grid_size=200)# 绘制随机建筑 plot_buildings(buildings)
相关文章:
python绘制3d建筑
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection# 随机生成建筑块数据 def generate_building_blocks(num_blocks, grid_size100, height_range(5, 50), base_size_range(10, 30)):buildings []for _ in range(…...
机器学习实战21-基于XGBoost算法实现糖尿病数据集的分类预测模型及应用
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下机器学习实战21-基于XGBoost算法实现糖尿病数据集的分类预测模型及应用。首先阐述了 XGBoost 算法的数学原理及公式,为模型构建提供理论基础。接着利用 kaggle 平台的糖尿病数据集,通过详细的…...
ElasticSearch数据类型和分词器
一、数据类型 1、Text (文本数据类型) 2、Keyword(关键字数据类型) 3、Alias(别名类型) 4、Arrays (集合类型) 5、Boolean(布尔类型) 6、日期类型 7、Numeric (数…...
【云原生监控】Prometheus之PushGateway
Prometheus之PushGateway 文章目录 Prometheus之PushGateway介绍作用资源列表基础环境一、部署PushGateway1.1、下载软件包1.2、解压软件包1.3、编辑配置systemctl启动文件1.4、创建日志目录1.5、加载并启动1.6、监控端口1.7、访问PushGateway 二、 配置Prometheus抓取PushGate…...
sqlalchemy JSON 字段写入时中文序列化问题
JSON字段定义 from sqlalchemy import Column, JSONclass Table(Base):__tablename__ "table"__table_args__ ({"comment": "表名称"})...extra Column(JSON, comment"其他属性")...局部序列化 def create(extra):table Table()#…...
C++ 类域+类的对象大小
个人主页:Jason_from_China-CSDN博客 所属栏目:C系统性学习_Jason_from_China的博客-CSDN博客 所属栏目:C知识点的补充_Jason_from_China的博客-CSDN博客 概念概述 类定义了一个新的作用域,类的所有成员都在类的作用域中ÿ…...
QT开发:深入详解QtCore模块事件处理,一文学懂QT 事件循环与处理机制
Qt 是一个跨平台的 C 应用程序框架,QtCore 模块提供了核心的非 GUI 功能。事件处理是 Qt 应用程序的重要组成部分。Qt 的事件处理机制包括事件循环和事件处理,它们共同确保应用程序能够响应用户输入、定时器事件和其他事件。 1. 事件循环(Ev…...
小米,B站网络安全岗位笔试题目+答案
《网安面试指南》http://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzkwNjY1Mzc0Nw&mid2247484339&idx1&sn356300f169de74e7a778b04bfbbbd0ab&chksmc0e47aeff793f3f9a5f7abcfa57695e8944e52bca2de2c7a3eb1aecb3c1e6b9cb6abe509d51f&scene21#wechat_redirect 《Java代码审…...
微信小程序中巧妙使用 wx:if 和 catchtouchmove 实现弹窗禁止页面滑动功能
大家好,今天我要和大家分享的是在微信小程序开发过程中,如何利用 wx:if 或 wx:elif 来条件性地渲染不同的元素,并结合 catchtouchmove 事件处理函数来解决弹窗弹出时禁止背后页面滑动,而弹窗消失时恢复滑动的功能。 在微信小程序…...
唯徳知识产权管理系统 DownloadFileWordTemplate 文件读取漏洞复现
0x01 产品简介 唯徳知识产权管理系统,由深圳市唯德科创信息有限公司精心打造,旨在为企业及代理机构提供全方位、高效、安全的知识产权管理解决方案。该系统集成了专利、商标、版权等知识产权的全面管理功能,并通过云平台实现远程在线办公,提升工作效率。是一款集知识产权申…...
我在高职教STM32——准备HAL库工程模板(2)
新学期已开始,又要给学生上 STM32 嵌入式课程了。这课上了多年了,一直用的都是标准库来开发,已经驾轻就熟了。人就是这样,有了自己熟悉的舒适圈,就很难做出改变,老师上课也是如此,排斥新课和不熟悉的内容。显然,STM32 的开发,HAL 库已是主流,自己其实也在使用,只不过…...
数字化转型的实战法则:全面剖析《数字化专业知识体系》中的落地策略与最佳实践
开启数字化成功的实践路径 随着全球经济加速迈向数字化,企业不再仅仅依赖传统商业模式,而是通过技术创新提升竞争力与市场地位。然而,数字化转型的成功不仅依赖于战略思维,更需要精准的实战执行。《数字化专业知识体系》…...
远程桌面内网穿透是什么?有什么作用?
远程桌面内网穿透指的是通过特定技术手段,将处于内网中的电脑或服务器,通过外部网络(互联网)进行访问。内网穿透的主要作用是解决在内网环境下,远程设备与外部互联网之间的连接问题,允许用户从外部访问内网…...
【算法专场】分治(上)
目录 前言 什么是分治? 75. 颜色分类 算法分析 算法步骤 算法代码 912. 排序数组 - 力扣(LeetCode) 算法分析 算法步骤 算法代码 215. 数组中的第K个最大元素 - 力扣(LeetCode) 算法分析 算法步骤 编辑…...
腾讯云软件工程师面试问题收集记录-数据库
SQL是什么:结构化查询语言,是一种专门用于管理关系型数据库管理系统的编程语言 MySQL操作命令 数据库操作 登陆数据库:mysql -u 用户面 -p创建数据库:CREATE DATABASE testdb; SQLite操作命令 数据库操作 创建数据库:…...
Sourcetree安装教程及使用
下载链接:源代码树 |适用于 Mac 和 Windows 的免费 Git GUI (sourcetreeapp.com) Sourcetree安装教程及使用_sourcetree 安装使用-CSDN博客...
TryHackMe 第1天 | Introduction to Cyber Security
偶然之间了解到了TryHackMe这个网站,尝试跟着其中的学习路径进行学习,发现还是挺适合入门网络安全这一领域的。但是这个网站包含了很多内容,如果不用一些东西记录下来,那么很容易忘记,所以打算在此记录一下学习过程。 …...
ASP.NET MVC 迅速集成 SignalR
在现代 Web 应用程序中,实时更新数据是一个常见需求。本文将详细介绍如何在 ASP.NET MVC 项目中使用 SignalR 实现定时任务操作数据库并将数据更新到网页。我们将逐步讲解如何配置 SignalR、创建定时任务、操作数据库以及在前端显示实时数据。 目录 项目初始化安装…...
[数据集][目标检测]葡萄成熟度检测数据集VOC+YOLO格式1123张3类别
数据集格式:Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1123 标注数量(xml文件个数):1123 标注数量(txt文件个数):1123 标注…...
【Python 数据分析学习】Matplotlib 的基础和应用
题目 1 Matplotlib 主要特性2 Matplotlib 基础知识2.1 导入模块2.2 图形构成2.2.1 图形(Figure)2.2.2 轴 (Axes)2.2.3 轴线(axis) 2.5 中文设置2.5.1 借助rcParams修改字体实现设置2.5.2 增加一个fontprope…...
挑战杯推荐项目
“人工智能”创意赛 - 智能艺术创作助手:借助大模型技术,开发能根据用户输入的主题、风格等要求,生成绘画、音乐、文学作品等多种形式艺术创作灵感或初稿的应用,帮助艺术家和创意爱好者激发创意、提高创作效率。 - 个性化梦境…...
2.Vue编写一个app
1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...
质量体系的重要
质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求,由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面: 🏛️ 一、组织架构与职责 质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限,形成层级清晰的管理网络…...
Java入门学习详细版(一)
大家好,Java 学习是一个系统学习的过程,核心原则就是“理论 实践 坚持”,并且需循序渐进,不可过于着急,本篇文章推出的这份详细入门学习资料将带大家从零基础开始,逐步掌握 Java 的核心概念和编程技能。 …...
让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理
让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理 MCP(Model Context Protocol)是一种创新的通信协议,旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天,MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。…...
零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场(第九期-Unsafe Fileupload模块)(yakit方式)
本期内容并不是很难,相信大家会学的很愉快,当然对于有后端基础的朋友来说,本期内容更加容易了解,当然没有基础的也别担心,本期内容会详细解释有关内容 本期用到的软件:yakit(因为经过之前好多期…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
力扣热题100 k个一组反转链表题解
题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...
MySQL JOIN 表过多的优化思路
当 MySQL 查询涉及大量表 JOIN 时,性能会显著下降。以下是优化思路和简易实现方法: 一、核心优化思路 减少 JOIN 数量 数据冗余:添加必要的冗余字段(如订单表直接存储用户名)合并表:将频繁关联的小表合并成…...
接口自动化测试:HttpRunner基础
相关文档 HttpRunner V3.x中文文档 HttpRunner 用户指南 使用HttpRunner 3.x实现接口自动化测试 HttpRunner介绍 HttpRunner 是一个开源的 API 测试工具,支持 HTTP(S)/HTTP2/WebSocket/RPC 等网络协议,涵盖接口测试、性能测试、数字体验监测等测试类型…...

