JavaScript 3D 图表

在说 3D 图表以前，首先要明确两个概念，一个是数据的维度，一个是呈现数据载体的维度。对于数据的维度，一维的数据呈现，但是呈现的载体是二维的平面图，比如饼图： 已经能够很清晰地观察到数据的分布情况。 一种，在当前二维图表的基础上，通过颜色、图形、数值的不同等等，来表示第三个维度的数据。 另一种，就是绘制 3D 的图形，把第三个维度展示出来。需要注意的是，绘制 3D 的图形仅仅是技术上的一种呈现形式，并不意味着它的易懂性要好于上面一种方式。实际上，我们还是需要看看具体的问题是什么。 明确了这些概念以后，我再来介绍两则 JavaScript 的 3D 图表，它们都是为了呈现三维的数据，而不仅仅是看起来 3D 而已，大部分 JavaScript 的 3D 图表库都是基于 Canvas WebGL 是一种 3D 的绘图标准，有了它，JavaScript 就可以实现 OpenGL 标准能做的事情了，在 HTML5 Canvas 基础上，WebGL 允许硬件 3D 加速。

使用matplotlib绘制3D图表

除了绘制经典的二维图表外，matplotlib还支持绘制三维图表，通过mplot3d工具可以实现，只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可，常见的折线图，散点图，柱状图，等高线图等都可以进行三维图表的绘制 numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d 散点图 示例如下 >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d') >>> for mark,start, end in (['o', 柱状图 示例如下 >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d') >>> yticks = [3, 2, 1] >>> for i in 除了以上基本类型外，matplotlib还支持更多的3D图表类型，具体用法请查看官方文档。 ·end·

7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

数据可视化-Matplotlib中的3D图表

背景介绍 今天我们演示绘制在极坐标中定义的曲面3D图。并使用matplotlib中内置的color map做展示。 ? 入门实例 先看视频演示效果： 代码块 ''' ================================= 3D表面与极坐标 ================================= 示例由Armin Moser提供. ''' #导入Axes3D注册3D投影 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #定义子图表，添加3D投影 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d'

基于3D几何的预训练分子图表示

编译| 沈祥振 审稿| 郭梦月 本文介绍了唐建课题组的Shengchao Liu等人基于3d几何研究的成果：鉴于现实世界场景中 3D 信息的缺乏极大地阻碍了对分子几何图表示的学习，本文提出了一种图预训练框架 学习范式是在预训练期间将 3D 分子几何学知识注入 2D 分子图编码器，这样即使没有可用的 3D 信息，下游任务也可以从隐式 3D 几何学中受益。 这两个 SSL 任务获得的知识是相辅相成的，因此GraphMVP 框架将它们整合在一起，形成更具判别力的 2D 分子图表示。作为通用的 SSL 预训练管道，GraphMVP 有两个阶段：预训练和微调。 如图1，它本质上是从采样的 2D 分子图表示 () 中重建 3D 构象异构体 (y)。 上述过程称为变分分子重建，在具体实现上，实际采用了一种类似于 VAE 的轻量级生成 SSL。 4总结 从领域的角度来看，GraphMVP是结合 3D 信息来增强 2D 图表示学习的首次尝试，并且能够通过考虑建模中的随机性来利用 3D 构象。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

基于HTML5 Canvas的3D动态Chart图表

发现现在工业SCADA上或者电信网管方面用图表的特别多，虽然绝大部分人在图表制作方面用的是echarts，他确实好用，但是有些时候我们不能调用别的插件，这个时候就得自己写这些美丽的图表了，然而图表轻易做不成美丽的 看到有一个网站上在卖的图表，感觉挺好看的，就用 HT for Web 3D 做了一个小例子，挺简单的，也挺好看的，哈哈~ Demo 地址： http://www.hightopo.com/demo/WireframeAnim 这个例子用 HT 实现真的很容易，首先创建一个 HT 中最基础的 dm 数据模型，然后将数据模型添加进 g3d 3d 组件中，再设置 3d 中的视角并把 3d 组件添加进 body 元素中： 1 dm 最后是 3d 文字，呈现 3d 文字需要一个 json 格式的 typeface 字体，然后通过 ht.Default.loadFontFace 来加载 json 格式的字体到内存中，详情请参考 HT 最后，要动态的变化 chart 图表中的柱形图，我们得设置动画，并且将 3d 字体也同步更新数值： 1 setInterval(function(){ 2 if(node.a('myHeight

三种图表技术SVG、Canvas、WebGL 3D比较

3.什么是WebGL 3D？ 说白了就是基于Canvas的3D框架 主要用来做 3D 展示、动画、游戏。 因为前两项都是描述2D图形的，而WebGL是描述3d的，所以以下针对SVG和Canvas做比较。

ICLR｜基于3D几何信息的分子图表示学习

分子图表示学习是现代药物和材料发现中的一个基本问题。分子图通常由其2D拓扑结构进行建模，但最近研究发现，3D几何信息在预测分子功能中起着更为重要的作用。 然而，真实场景中3D信息的缺乏严重阻碍了分子图对其几何图表示的学习。 本文的学习范式是，在预先训练期间将3D分子结构的知识注入2D分子图编码器，使下游任务即使没有3D信息可用的情况下也可以受益于模型隐含的3D几何知识。 这两个SSL任务所获得的知识是相辅相成的，因此本文的GraphMVP框架将它们整合在一起，形成了一个更具有鉴别力的2D分子图表示。 在 GraphMVP中，本文更倾向于 VAE 类方法，原因如下：(1)两个分子视图之间的映射是随机的：多个3D构象对应于相同的2D拓扑; (2)下游任务需要一个显式的2D图表示(即特征编码器); (3)

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

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在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。