pandas Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档 所使用第三方库介绍:numpy 、pandas、matplotlib、seaborn、wordcloud、sklearn
2024-06-22 17:54:21 7.77MB python 数据分析 可视化 pandas
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一、 主菜单的菜单项 基本图形绘制、图形变换、自由曲线绘制、图形裁剪和图形填充 二、 二级子菜单(基本图形绘制) 1. 直线绘制: 1)DDA 绘制直线 2)Bresenham 绘制直线 3)改进的 Bresenham 绘制直线 4)系统库函数绘制直线——直线线宽、线形设计 2. Bresenham 绘制圆 3. Bresenham 绘制椭圆 4. 矩形的绘制 5. 多边形的绘制 三、 二级子菜单(图形变换) 1. 基本图形变换 1)平移变换 2)比例变换 3)错切变换 4)对称变换 5) 旋转变换 2. 复合变换 1)两次复合比例变换 2)两次复合旋转变换 3. 相对第一象限中一个参考点的错切和等比例变换 4. 相对 y=3x 直线的旋转 60°变换 四、 二级子菜单(自由曲线绘制) 1. 四次 Bezier 曲线绘制 2. 三次 B 样条曲线 3. 二次 Bezier 曲线的拼接 五、 二级菜单(图形裁剪和图形填充) 1. 图形裁剪 2. 图形填充
2024-06-22 16:26:45 4.56MB
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python期末数据清洗可视化大作业
2024-06-22 13:44:04 14.94MB
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HIT计组 CISC大作业 本资源摘要信息是关于计算机组成原理的课程报告,主题是复杂模型机设计实验。该报告涉及到计算机组成原理的多个方面,包括处理器功能、指令系统、数据寻址方式和微程序设计等。 1. 处理器功能及指令系统定义 模型机规定采用无符号数表示数据,字长为8位,8 位全用来表示数据(最高位不表示符号),数值表示范围是: 0≤X≤28-1。指令系统共有 15 条基本指令,包括运算类指令、控制转移类指令和数据传送类指令。运算类指令包含三种运算,算术运算、逻辑运算和移位运算,设计有 6 条运算类指令,分别为:ADD、AND、INC、SUB、OR、RR。控制转移类指令有三条 HLT、JMP、BZC,用以控制程序的分支和转移。数据传送类指令有 IN、OUT、MOV、LDI、LAD、STA 共 6 条,用以完成寄存器和寄存器、寄存器和 I/O、寄存器和存储器之间的数据交换。 2. 指令格式 所有单字节指令(ADD、AND、INC、SUB、OR、RR、HLT 和 MOV)格式如下:其中,OP-CODE 为操作码,RS 为源寄存器,RD 为目的寄存器。IN 和 OUT 的指令格式为:其中括号中的 1 表示指令的第一字节,2 表示指令的第二字节,OP-CODE 为操作码,RS 为源寄存器,RD 为目的寄存器,P 为 I/O 端口号,占用一个字节。LDI 指令为立即寻址,LAD、STA、JMP 和 BZC 指令均具备直接、间接、变址和相对寻址能力。 3. 数据寻址方式 系统设计五种数据寻址方式,即立即、直接、间接、变址和相对寻址。LDI 指令为立即寻址,LAD、STA、JMP 和 BZC 指令均具备直接、间接、变址和相对寻址能力。 4. 微程序设计 微程序设计结合 TDX—CMX 实验系统复杂模型机结构,给出微程序流程图和二进制代码表。微程序二进制代码表如下: 地址 十六进制表示高五位 S3-S0A 字段 B 字段 C 字段 UA5-UA0 0000 00 010000000000000000000000010100 6D 430000000001101101010000110310 ... 本资源摘要信息对计算机组成原理的相关知识点进行了详细的解释和分析,为读者提供了详细的参考资料和学习资源。
2024-06-21 13:22:49 1.01MB 计算机组成原理
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2024-06-21 10:46:59 80.14MB matlab 边缘检测 期末大作业
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2024-06-21 10:45:59 80.14MB matlab 期末大作业 课程设计
该资源是基于Android studio 的软件开发程序,资源内容包括怎样导入Android studio的详细文件说明、记单词APP的源码文件以及大作业的设计报告哈
2024-06-20 19:45:47 126.25MB android 软件工程
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Java大作业,图书馆管理系统 使用 JDBC数据库 Java大作业,图书馆管理系统 使用 JDBC数据库 Java大作业,图书馆管理系统 使用 JDBC数据库
2024-06-20 03:28:45 63KB java
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软件工程期末大作业:图书管理系统设计,这里的软件工程是一门课,不是指专业。
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2024-06-18 20:24:07 7.77MB python 数据分析 数据可视化 pandas
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