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  • Fill RAM Memory.apk

    2020-06-09 16:02:14
    安卓手机Ram填充工具
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  • 档案范例 随语句提供了一个示例文件,可用于测试您的代码。...提供的文件示例还实现了一个功能,该功能可用于绘制在屏幕上解析的数组Fill-a-Pix。 例如,做出以下语句: (draw-fill-a-pix (resolve-best e2))
  • Memory Fill_v1.1.5.apk

    2021-07-12 16:47:35
    Memory Fill是一款测试Android设备运行内存和存储能力的工具,可以直接查看设备的内存和存储空间的使用量和剩余量,还有专业的填充内存和填充内外存储空间功能,提供有效的RAM内存管理体验。
  • 主要介绍了c# SqlDataAdapter中的Fill是怎么实现的,文中讲解非常细致,代码帮助大家更好的理解和学习,感兴趣的朋友可以了解下
  • 主要介绍了node.js中的buffer.fill方法使用说明,本文介绍了buffer.fill的方法说明、语法、接收参数、使用实例和实现源码,需要的朋友可以参考下
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    区域填充函数有 fill(*args, **kwargs)fill_between()

    1 绘制填充多边形fill()

    1.1 语法结构

    fill(*args, **kwargs)
    
    args - sequence of x, y, [color]
    
    ax.fill(x, y)                    # a polygon with default color
    ax.fill(x, y, "b")               # a blue polygon
    ax.fill(x, y, x2, y2)            # two polygons
    ax.fill(x, y, "b", x2, y2, "r")  # a blue and a red polygon
    

    kwargs - 对象matplotlib.patches.Polygon的特性(class:~matplotlib.patches.Polygon properties)

    1.2 示例

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000)
    
    y1 = np.sin(x)
    y2 = np.sin(2 * x)
    
    plt.plot(x, y1, label="$ y = sin(x) $")
    plt.plot(x, y2, label="$ y = sin(2 * x) $")
    plt.legend(loc=3)
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    绘制填充图
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000)
    
    y1 = np.sin(x)
    y2 = np.sin(2 * x)
    
    plt.fill(x, y1, color="g", alpha=0.3)
    plt.fill(x, y2, color="b", alpha=0.3)
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    2 函数间区域填充fill_between

    2.1 基本语法

    两函数间的Y轴方向的填充

    plt.fill_between(
        x, y1, y2=0, where=None, 
        interpolate=False, step=None, 
        hold=None, data=None, 
        **kwargs
    )
    
    • x - array( length N) 定义曲线的 x 坐标

    • y1 - array( length N ) or scalar 定义第一条曲线的 y 坐标

    • y2 - array( length N ) or scalar 定义第二条曲线的 y 坐标

    • where - array of bool (length N), optional, default: None
      排除一些(垂直)区域被填充。
      注:我理解的垂直区域,但帮助文档上写的是horizontal regions

    也可简单地描述为
    plt.fill_between(x,y1,y2,where=条件表达式, color=颜色,alpha=透明度)
    " where = " 可以省略,直接写条件表达式

    2.2 具体示例

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000)
    
    y1 = np.sin(x)
    y2 = np.sin(2 * x)
    
    plt.plot(x, y1, c="g")
    plt.plot(x, y2, c='r')
    
    # 将两函数间区域填充成浅灰色
    plt.fill_between(x, y1, y2, facecolor="lightgray")
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    我们看到,其实只要介于两函数值之间的区域均被 lightgray 颜色填充了。

    进一步通过where = 条件表达式(这里的 where = 省略了 )该表图形 “ 形貌 ” 。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    n = 1000
    x = np.linspace(0, 8 * np.pi, n)
    sin_y = np.sin(x)
    cos_y = np.cos(x / 2) / 2
    
    plt.figure('Fill', facecolor='lightgray')
    plt.title('Fill', fontsize=20)
    plt.xlabel('x', fontsize=14)
    plt.ylabel('y', fontsize=14)
    plt.tick_params(labelsize=10)
    plt.grid(linestyle=':')
    
    # 把正弦余弦两条曲线画出
    plt.plot(x, sin_y, c='dodgerblue', label=r'$y=sin(x)$')
    plt.plot(x, cos_y, c='orangered',
            label=r'$\frac{1}{2}cos(\frac{x}{2})$')
    
    # 填充
    plt.fill_between(x, cos_y, sin_y, cos_y < sin_y,
                    color='dodgerblue', alpha=0.5)
    plt.fill_between(x, cos_y, sin_y, cos_y > sin_y,
                    color='orangered', alpha=0.5)
    
    plt.legend(loc = 3)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    指定区间填充

    # 填充
    plt.fill_between(x, cos_y, sin_y, where=(cos_y < sin_y)&(5<x)&(x<10),
                    color='dodgerblue', alpha=0.5)
    plt.fill_between(x, cos_y, sin_y, where=(cos_y > sin_y)&(15<x)&(x<20),
                    color='orangered', alpha=0.5)
    

    在这里插入图片描述

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 生成模拟数据
    x = np.arange(0.0, 4.0 * np.pi, 0.01)
    y = np.sin(x)
    
    # 绘制正弦曲线
    plt.plot(x, y)
    
    # 绘制基准水平直线
    plt.plot((x.min(), x.max()), (0, 0))
    
    # 设置坐标轴标签
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    
    # 填充指定区域
    plt.fill_between(x, y, where=(2.3 < x) & (x < 4.3) | (x > 10), facecolor='purple')
    
    # 可以填充多次
    plt.fill_between(x, y, where=(7 < x) & (x < 8), facecolor='green')
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    使用fill_betweenx在两条水平曲线之间着色。

        def fill_betweenx(self, y, x1, x2=0, where=None,
                          step=None, interpolate=False, **kwargs):
            """
            Fill the area between two vertical curves.
    
            The curves are defined by the points (*x1*, *y*) and (*x2*, *y*). This
            creates one or multiple polygons describing the filled area.
    
            You may exclude some vertical sections from filling using *where*.
    
            By default, the edges connect the given points directly. Use *step* if
            the filling should be a step function, i.e. constant in between *y*.
    
    
            Parameters
            ----------
            y : array (length N)
                The y coordinates of the nodes defining the curves.
    
            x1 : array (length N) or scalar
                The x coordinates of the nodes defining the first curve.
    
            x2 : array (length N) or scalar, optional, default: 0
                The x coordinates of the nodes defining the second curve.
    
            where : array of bool (length N), optional, default: None
                Define *where* to exclude some vertical regions from being
                filled. The filled regions are defined by the coordinates
                ``y[where]``.  More precisely, fill between ``y[i]`` and ``y[i+1]``
                if ``where[i] and where[i+1]``.  Note that this definition implies
                that an isolated *True* value between two *False* values in
                *where* will not result in filling.  Both sides of the *True*
                position remain unfilled due to the adjacent *False* values.
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    y = np.arange(0.0, 2, 0.01)
    x1 = np.sin(2 * np.pi * y)
    x2 = 1.2 * np.sin(4 * np.pi * y)
    
    fig, [ax1, ax2, ax3] = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
    
    ax1.fill_betweenx(y, 0, x1)
    ax1.set_ylabel('(x1, 0)')
    
    ax2.fill_betweenx(y, x1, 1)
    ax2.set_ylabel('(x1, 1)')
    
    ax3.fill_betweenx(y, x1, x2)
    ax3.set_ylabel('(x1, x2)')
    ax3.set_xlabel('x')
    
    plt.show()
    
    fill_betweenx 的范围是纵坐标上
    fill_betweeny 的范围是横坐标上
    
    fill_betweenx 的参数应该输入(纵坐标的下限,纵坐标的上限,x 轴上的取值,颜色
    
    

    在这里插入图片描述

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  • Bands Fill 指标
  • masked_fill_() - masked_fill() - v1.5.0

    千次阅读 2020-06-25 18:50:41
    masked_fill_() - masked_fill() - v1.5.0 torch.Tensor https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html torch.Tensor.masked_fill (Python method, in torch.Tensor) torch.Tensor.masked_fill_ (Python method, ...

    masked_fill_() - masked_fill() - v1.5.0

    torch.Tensor
    https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html

    • torch.Tensor.masked_fill (Python method, in torch.Tensor)
    • torch.Tensor.masked_fill_ (Python method, in torch.Tensor)

    masked_fill_(mask, value) - 函数名后面加下划线。in-place version 在 PyTorch 中是指当改变一个 tensor 的值的时候,不经过复制操作,而是直接在原来的内存上改变它的值,可以称为原地操作符。
    masked_fill(mask, value) -> Tensor - 函数名后面没有下划线。out-of-place version 在 PyTorch 中是指当改变一个 tensor 的值的时候,经过复制操作,不是直接在原来的内存上改变它的值,而是修改复制的 tensor。

    1. masked_fill_(mask, value)

    Fills elements of self tensor with value where mask is True. The shape of mask must be broadcastable with the shape of the underlying tensor.
    当对应位置的 mask 是 1,用 value 填充 self tensor 中的元素。

    1.1 Parameters

    mask (BoolTensor) – the boolean mask (元素是布尔值)
    value (float) – the value to fill in with (用于填充的值)

    2. masked_fill(mask, value) -> Tensor

    Out-of-place version of torch.Tensor.masked_fill_()

    3. example

    3.1 masked_fill(mask, value) -> Tensor

    (pt-1.4_py-3.6) yongqiang@yongqiang:~$ python
    Python 3.6.10 |Anaconda, Inc.| (default, May  8 2020, 02:54:21)
    [GCC 7.3.0] on linux
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>> data = torch.randn(2, 3)
    >>> data
    tensor([[ 1.1389,  0.7854, -1.1975],
            [ 0.1931,  1.4460, -0.0749]])
    >>>
    >>> mask = torch.tensor([[True, False, True], [False, True, False]])
    >>> mask
    tensor([[ True, False,  True],
            [False,  True, False]])
    >>>
    >>> masked1 = data.masked_fill(mask, 999)
    >>> masked1
    tensor([[ 9.9900e+02,  7.8542e-01,  9.9900e+02],
            [ 1.9310e-01,  9.9900e+02, -7.4897e-02]])
    >>>
    >>> data
    tensor([[ 1.1389,  0.7854, -1.1975],
            [ 0.1931,  1.4460, -0.0749]])
    >>>
    >>> exit()
    (pt-1.4_py-3.6) yongqiang@yongqiang:~$
    

    3.2 masked_fill_(mask, value)

    (pt-1.4_py-3.6) yongqiang@yongqiang:~$ python
    Python 3.6.10 |Anaconda, Inc.| (default, May  8 2020, 02:54:21)
    [GCC 7.3.0] on linux
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>> data = torch.randn(2, 3)
    >>> data
    tensor([[ 0.0718, -0.4983, -0.7344],
            [-2.0372, -1.6503,  1.6308]])
    >>>
    >>> mask = torch.tensor([[True, False, True], [False, True, False]])
    >>> mask
    tensor([[ True, False,  True],
            [False,  True, False]])
    >>>
    >>> masked1 = data.masked_fill_(mask, 999)
    >>> masked1
    tensor([[ 9.9900e+02, -4.9832e-01,  9.9900e+02],
            [-2.0372e+00,  9.9900e+02,  1.6308e+00]])
    >>>
    >>> data
    tensor([[ 9.9900e+02, -4.9832e-01,  9.9900e+02],
            [-2.0372e+00,  9.9900e+02,  1.6308e+00]])
    >>>
    >>> exit()
    (pt-1.4_py-3.6) yongqiang@yongqiang:~$
    

    3.3 -np.inf

    (pt-1.4_py-3.6) yongqiang@yongqiang:~$ python
    Python 3.6.10 |Anaconda, Inc.| (default, May  8 2020, 02:54:21)
    [GCC 7.3.0] on linux
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>> data = torch.randn(2, 3)
    >>> data
    tensor([[ 0.3838, -0.8961,  0.4759],
            [ 0.4764, -0.2403,  0.4010]])
    >>>
    >>> mask = torch.tensor([[True, False, True], [False, True, False]])
    >>> mask
    tensor([[ True, False,  True],
            [False,  True, False]])
    >>>
    >>> masked1 = data.masked_fill(mask, 0)
    >>> masked1
    tensor([[ 0.0000, -0.8961,  0.0000],
            [ 0.4764,  0.0000,  0.4010]])
    >>>
    >>> data
    tensor([[ 0.3838, -0.8961,  0.4759],
            [ 0.4764, -0.2403,  0.4010]])
    >>>
    >>> exit()
    (pt-1.4_py-3.6) yongqiang@yongqiang:~$
    
    (pt-1.4_py-3.6) yongqiang@yongqiang:~$ python
    Python 3.6.10 |Anaconda, Inc.| (default, May  8 2020, 02:54:21)
    [GCC 7.3.0] on linux
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>> import numpy as np
    >>>
    >>> data = torch.randn(2, 3)
    >>> data
    tensor([[5.2904e-02, 9.4895e-01, 2.6957e-01],
            [1.2166e-03, 1.2486e+00, 3.0534e+00]])
    >>>
    >>> mask = torch.tensor([[True, False, True], [False, True, False]])
    >>> mask
    tensor([[ True, False,  True],
            [False,  True, False]])
    >>>
    >>> masked1 = data.masked_fill(mask, -np.inf)
    >>> masked1
    tensor([[      -inf, 9.4895e-01,       -inf],
            [1.2166e-03,       -inf, 3.0534e+00]])
    >>>
    >>> data
    tensor([[5.2904e-02, 9.4895e-01, 2.6957e-01],
            [1.2166e-03, 1.2486e+00, 3.0534e+00]])
    >>>
    >>> exit()
    (pt-1.4_py-3.6) yongqiang@yongqiang:~$
    
    展开全文
  • 一、fill 填充二维多边形、 1、fill 函数、 2、绘制八边形、 3、代码示例、 二、文字绘制、 1、text 函数、 2、代码示例、





    一、fill 填充二维多边形





    1、fill 函数


    fill 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fill.html

    fill 函数用于填充二维多边形 , 可以绘制出带色彩的二维空间 x , y x,y x,y 坐标系中的多边形 ;

    使用 plot 函数绘制多边形 , 只会将多边形的边连接起来 ;

    使用 fill 函数绘制多边形 , 将多边形连接起来 , 并在中心填充上指定的颜色 ;



    2、绘制八边形


    在坐标系的中心 , 以原点为中心 , 绘制八边形 ,

    360 360 360 度 ( 2 π 2 \pi 2π ) 拆分 16 16 16 等份 , 每份 π 8 \cfrac{\pi}{8} 8π , 从 π 8 \cfrac{\pi}{8} 8π 开始 , 每次累加 π 4 \cfrac{\pi}{4} 4π , 生成等差数列 ;

    t = (1 : 2 : 15) '* pi / 8
    

    (1 : 2 : 15) 作用是生成 [ 1 , 3 , 5 , 7 , 9 , 11 , 13 , 15 ] [1,3,5,7,9,11,13,15] [1,3,5,7,9,11,13,15] 数列 ,

    (1 : 2 : 15) '* pi / 8 就是在数列每个元素基础上乘以 π 8 \cfrac{\pi}{8} 8π , 结果是 [ π 8 , 3 π 8 , 5 π 8 , 7 π 8 , 9 π 8 , 11 π 8 , 13 π 8 , 15 π 8 ] [\cfrac{\pi}{8},\cfrac{3\pi}{8},\cfrac{5\pi}{8},\cfrac{7\pi}{8},\cfrac{9\pi}{8},\cfrac{11\pi}{8},\cfrac{13\pi}{8},\cfrac{15\pi}{8}] [8π,83π,85π,87π,89π,811π,813π,815π] 数列 ;


    使用上述生成的 t t t 向量 , 传入 sin ⁡ , cos ⁡ \sin , \cos sin,cos 函数 , 得到绘制的坐标点 ;

    x = sin(t);
    y = cos(t)
    

    使用 plot 绘制 , 绘制的就是一个使用线段连接起来的八边形 ;

    使用 fill 绘制 , 绘制的是一个填充颜色的八边形 ;

    % 绘制线图
    plot(x, y);
    
    % 绘制图形
    fill(x, y, 'k');
    


    3、代码示例


    % 生成角度值序列
    t = (1 : 2 : 17)'* pi / 8;
    
    % 生成 x, y 坐标值
    x = sin(t);
    y = cos(t);
    
    % 绘制第 1 张图
    subplot(1, 2, 1);
    % 绘制线图
    plot(x, y);
    axis equal;
    
    
    % 绘制第 2 张图
    subplot(1, 2, 2);
    % 绘制图形
    fill(x, y, 'k');
    axis equal;
    

    执行结果 :

    在这里插入图片描述





    二、文字绘制





    1、text 函数


    text 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/text.html

    text 语法 :

    text(x, y, 'text')
    

    这是 text 最基本语法 , 在 ( x , y ) (x,y) (x,y) 位置绘制 ‘text’ 字符串 , 后面可以带长度不固定的成对出现的 '属性名称' , 属性值 参数 , 用于设置文本的各种属性 ;


    代码示例 :

    %(0, 0) 位置绘制 "Hello" 字符串
    % 颜色设置为绿色
    % 字体大小 40 
    % 水平居中样式 居中对齐
    text(0, 0, 'Hello', 'Color', 'g', 'FontSize', 40, 'HorizontalAlignment', 'center');
    


    2、代码示例


    代码示例 :

    % 生成角度值序列
    t = (1 : 2 : 17)'* pi / 8;
    
    % 生成 x, y 坐标值
    x = sin(t);
    y = cos(t);
    
    % 绘制第 1 张图
    subplot(1, 2, 1);
    % 绘制线图
    plot(x, y);
    axis equal;
    
    
    % 绘制第 2 张图
    subplot(1, 2, 2);
    % 绘制线图
    fill(x, y, 'k');
    axis equal;
    
    %(0, 0) 位置绘制 "Hello" 字符串
    % 颜色设置为绿色
    % 字体大小 40 
    % 水平居中样式 居中对齐
    text(0, 0, 'Hello', 'Color', 'g', 'FontSize', 40, 'HorizontalAlignment', 'center');
    

    执行结果 :

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    展开全文
  • fill可以填充两条线之间的色彩 #填充x,y组成的封闭图形 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = [0, 0, 5, 10, 15, 15, 10, 5 ] y = [5, 10, 15, 15, 10, 5, 0, 0] plt.fill(x, y, color...

    fill可以填充两条线之间的色彩

    #填充x,y组成的封闭图形
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = [0, 0, 5, 10, 15, 15, 10, 5 ]
    y = [5, 10, 15, 15, 10, 5, 0, 0]
    
    plt.fill(x, y, color="red")
    
    plt.xlim(-1, 16)
    plt.ylim(-1, 16)
    
    list = np.arange(0, 16, 5)
    
    plt.xticks(list)
    plt.yticks(list)
    
    plt.show()
    

    结果如图

    fill_between填充x轴与两条y轴

    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(0, 2, 500)
    y1 = np.sin(2*np.pi*x)
    y2 = 1.1*np.cos(3*np.pi*x)
    
    fig, ax = plt.subplots(3, 1, sharex="all")
    #填充y2与y=0之间
    ax[0].fill_between(x, 0, y2, alpha=0.5)
    ax[0].set_ylim(-1.2, 1.2)
    #填充y2与y=1.1
    ax[1].fill_between(x, y2, 1.1, alpha=0.5)
    ax[1].set_ylim(-1.2, 1.2)
    #填充y1, y2之间
    ax[2].fill_between(x, y1, y2, alpha=0.5)
    ax[2].set_ylim(-1.2, 1.2)
    ax[2].set_xlim(0, 2)
    
    plt.show()
    

     

    fill_between可以x轴可以通过截取片段进行限制,如x[0:1]等;
    fill_between可以通过where参数进行判断,

    ax.fill_between(x, y1, y2, where=y2>=y1, facecolor="darkred", aphpa=0.7)
    

    距离如下

    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(0, 2, 500)
    y1 = np.sin(2*np.pi*x)
    y2 = 1.1*np.cos(3*np.pi*x)
    
    fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharex="all")
    
    ax[0].plot(x, y1)
    ax[0].plot(x, y2)
    
    ax[1].fill_between(x, y1, y2, where=y1>=y2)
    ax[1].fill_between(x, y1, y2, where=y1<=y2)
    
    
    plt.show()
    

    对于竖直方向的填充可以通过fill_betweenx()实现,用法类似,第一项为y轴的范围


     

    展开全文
  • fill_between和fill_betweenx函数的作用都是填充两条曲线之间的区域。其中 fill_between函数作用是填充两条水平曲线之间的区域。 fill_betweenx函数作用是填充两条垂直曲线之间的区域。 两者参数非常相似,仅数据...
  • $creation=array_fill(0,3,array_fill(0,2,null)); 可用如下语句进行填充: $abc=0; for($i=0;$i($j=0;$j abc=$abc+1; creation[$i][$j]=$abc; xss=removed> Array ( [0] => 1 [1] => 2 ) [1] =>
  • 作用:填充区域内的孔洞 ...输入最小值 fill_up和fill_up_shape可以互相替换,对于比较有规律,有确定特性的孔洞时,建议使用fill_up_shape,当孔洞没有什么特定的规律,又或者只是一些小的间隙时,使用fill_up即可。
  • fill函数的功能是根据结点之间连线的封闭区域绘制多边形。 fill函数的签名为:matplotlib.pyplot.fill(*args, data=None, **kwargs) 参数说明如下: *args:根据x,y位置确定结点绘制多边形,可添加一个可选的颜色...
  • std函数:fillfill_n

    千次阅读 2018-07-03 10:34:57
    fill是将整块数据“从头到尾”进行赋值,而fill_n是将数据的n个元素进行赋值 ,两者其实都能实现相同的效果。 函数原型  fill_n函数在头文件 中声明: template class OutputIt, class ...

空空如也

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fill