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  • 一般的Image Mesh顶点数为4是固定在个叫的,所以我们能看到的是个矩形图。 为了让Image产生弯曲的效果,我们就是增加Mesh的数量,并且使其按一定的曲线排列。 最终达到曲线的效果。 这里使用的曲线为贝塞尔曲线...

    原理

    一般的Image Mesh为一个矩形区域,它的顶点数为4是固定在四个角的,所以我们能看到的是个矩形图。
    在这里插入图片描述
    为了让Image产生弯曲的效果,我们就是增加Mesh中矩形区域的数量,并且使其按一定的曲线排列。
    最终达到曲线的效果。
    在这里插入图片描述
    这里使用的曲线为贝塞尔曲线,这种曲线非常灵活,可扩展,达到理想的效果。
    脚本如下:

    using UnityEngine;
    using UnityEngine.UI;
    
    public class BezierMeshImage : Image 
    {
        //控制点坐标
        Vector2 controlV2 = new Vector2(0,200);
        //密集度 mesh数量
        int intensity = 50;
        //mesh 宽度 
        int width = 8;
        // 以上属于动态配置参数,为了方便共享才放在此中,建议使用时提取出去动态配置。
    
        float halfW;
        Vector3[] bezierPoints;
        protected override void Start()
        {
            base.Start();
            halfW = width/2;
        }
        public void UpdateBezierPoints(Vector3 start, Vector3 end, Vector3 control, int segmentNum)
        {
            bezierPoints = Bezier.GetPointList(start, end, control, segmentNum);
        }
        protected override void OnPopulateMesh(VertexHelper vh)
        {
            var r = GetPixelAdjustedRect();
            var v = new Vector4(r.x, r.y, r.x + r.width, r.y + r.height);
    
            var start = new Vector3(v.x,v.y + r.height/2,1);
            var end = new Vector3(v.z,v.y + r.height/2,1);
            var c = new Vector3(controlV2.x,controlV2.y);
            UpdateBezierPoints(start,end,c,intensity);
    
            vh.Clear();
            for (int index=0; index < bezierPoints.Length; index++)
            {
                Vector3 baseVector = bezierPoints[index];
                var i = index*4;
                vh.AddVert(baseVector+new Vector3(-halfW,-halfW,1), color, new Vector2(0f, 0f));
                vh.AddVert(baseVector+new Vector3(-halfW,halfW,1), color, new Vector2(0f, 1f));
                vh.AddVert(baseVector+new Vector3(halfW,halfW,1), color, new Vector2(1f, 1f));
                vh.AddVert(baseVector+new Vector3(halfW,-halfW,1), color, new Vector2(1f, 0f));
                vh.AddTriangle(i,i+1,i+2);
                vh.AddTriangle(i+2, i+ 3,i);
            }
        }
    }
    
    public static class Bezier
    {
        private static Vector3 CalculatePoint(float t, Vector3 p0, Vector3 p1, Vector3 p2)
        {
            float u = 1 - t;
            float tt = t * t;
            float uu = u * u;
            var p = uu * p0;
            p += 2 * u * t * p1;
            p += tt * p2;
            return p;
        }
        public static Vector3[] GetPointList(Vector3 startPoint, Vector3 endPoint,Vector3 cPoint,int segmentNum)
        {
            Vector3[] path = new Vector3[segmentNum];
            for (int i = 1; i <= segmentNum; i++)
            {
                float t = i / (float)segmentNum;
                Vector3 pixel = CalculatePoint(t, startPoint,cPoint,endPoint);
                path[i - 1] = pixel;
            }
            return path;
        }
    }
    
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  • ,我在示例代码上面进行改动的,但是我无论如何只能实现一次动画效果。求大神们帮助,现在附上代码 public class LineWaveActivity extends DemoBase implements OnSeekBarChangeListener, ...
  • 矩阵图即用一张图绘制多个变量之间的关系,数据挖掘中常用于初期数据探索;...y轴方向选取相同子集x,y轴方向选取不同子集非对角线散点图加趋势线对角线上的个图绘制方式只显示网格下三角图形图形...

    矩阵图即用一张图绘制多个变量之间的关系,数据挖掘中常用于初期数据探索;

    本文介绍python中seaborn.pairplot(傻瓜版)和seaborn.PairGrid(更个性化版)绘制矩阵图

    本文内容速览

    目录

    1、绘图数据准备

    2、seaborn.pairplot

    加上分类变量

    修改调色盘

    x,y轴方向选取相同子集

    x,y轴方向选取不同子集

    非对角线散点图加趋势线

    对角线上的四个图绘制方式

    只显示网格下三角图形

    图形外观设置

    3、seaborn.PairGrid(更灵活的绘制矩阵图)

    每个子图绘制同类型的图

    对角线和非对角线分别绘制不同类型图

    对角线上方、对角线、对角线下方分别绘制不同类型图

    其它一些参数修改

    1、绘图数据准备

    还是使用鸢尾花iris数据集

    #导入本帖要用到的库,声明如下:

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    import pandas as pd

    from pandas import Series,DataFrame

    from sklearn import datasets

    import seaborn as sns

    #导入鸢尾花iris数据集(方法一)

    #该方法更有助于理解数据集

    iris=datasets.load_iris()

    x, y =iris.data,iris.target

    y_1 = np.array(['setosa' if i==0 else 'versicolor' if i==1 else 'virginica' for i in y])

    pd_iris = pd.DataFrame(np.hstack((x, y_1.reshape(150,1))),columns=['sepal length(cm)','sepal width(cm)','petal length(cm)','petal width(cm)','class'])

    #astype修改pd_iris中数据类型object为float64

    pd_iris['sepal length(cm)']=pd_iris['sepal length(cm)'].astype('float64')

    pd_iris['sepal width(cm)']=pd_iris['sepal width(cm)'].astype('float64')

    pd_iris['petal length(cm)']=pd_iris['petal length(cm)'].astype('float64')

    pd_iris['petal width(cm)']=pd_iris['petal width(cm)'].astype('float64')

    #导入鸢尾花iris数据集(方法二)

    #import seaborn as sns

    #iris_sns = sns.load_dataset("iris")

    数据集简单统计

    2、seaborn.pairplot语法:seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, kind='scatter', diag_kind='auto', markers=None, height=2.5, aspect=1, corner=False, dropna=True, plot_kws=None, diag_kws=None, grid_kws=None, size=None)

    g = sns.pairplot(pd_iris)

    g.fig.set_size_inches(12,12)#figure大小

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)#文本大小

    对角线4张图是变量自身的分布直方图;

    非对角线的 12 张就是某个变量和另一个变量的关系。加上分类变量

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class'#按照三种花分类

    )

    sns.set(style='whitegrid')

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)修改调色盘

    可以使用Matplotlib、seaborn、颜色号list等色盘。可参考:

    import palettable

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class',

    palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,#palettable颜色盘

    )

    sns.set(style='whitegrid')

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class',

    palette='Set1',#Matplotlib颜色

    )

    sns.set(style='whitegrid')

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class',

    palette=['#dc2624', '#2b4750', '#45a0a2'],#使用传入的颜色list

    )

    sns.set(style='whitegrid')

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)x,y轴方向选取相同子集

    import palettable

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class',

    palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,

    vars=['sepal length(cm)','sepal width(cm)'],#x,y轴方向选取相同子集绘图

    )

    sns.set(style='whitegrid')

    g.fig.set_size_inches(12,6)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)x,y轴方向选取不同子集

    import palettable

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class',

    palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,

    x_vars=['sepal length(cm)','sepal width(cm)'],#x,y轴方向选取不同子集

    y_vars=['petal length(cm)','petal width(cm)'],

    )

    sns.set(style='whitegrid')

    g.fig.set_size_inches(12,6)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)非对角线散点图加趋势线

    import palettable

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class',

    palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,

    kind='reg',#默认为scatter,reg加上趋势线

    )

    sns.set(style='whitegrid')

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)对角线上的四个图绘制方式

    可选参数为‘auto’, ‘hist’(默认), ‘kde’, None。

    import palettable

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class',

    palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,

    diag_kind='hist',#hist直方图

    )

    sns.set(style='whitegrid')

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)只显示网格下三角图形

    import palettable

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class',

    palette='Set1',

    corner=True#图形显示左下角

    )

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(font_scale=1.5)图形外观设置

    import palettable

    g = sns.pairplot(pd_iris,

    hue='class',

    palette='Set1',

    markers=['$\clubsuit,'.','+'],#散点图的marker

    plot_kws=dict(s=50, edgecolor="r", linewidth=1),#非对角线上的图marker大小、外框、外框线宽

    diag_kws=dict(shade=True)#对角线上核密度图是否填充

    )

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(font_scale=1.5)

    3、seaborn.PairGrid(更灵活的绘制矩阵图)seaborn.PairGrid(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, hue_kws=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, corner=False, diag_sharey=True, height=2.5, aspect=1, layout_pad=0, despine=True, dropna=True, size=None)每个子图绘制同类型的图

    g = sns.PairGrid(pd_iris,

    hue='class',

    palette='husl',)

    g = g.map(plt.scatter)#map每个子图绘制一样类型的图

    g = g.add_legend()

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)对角线和非对角线分别绘制不同类型图

    g = sns.PairGrid(pd_iris,

    hue='class',

    palette='Set1',)

    g = g.map_diag(plt.hist)#对角线绘制直方图

    g = g.map_offdiag(plt.scatter)#非对角线绘制散点图

    g = g.add_legend()

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)对角线上方、对角线、对角线下方分别绘制不同类型图

    g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class',)

    g = g.map_upper(sns.scatterplot)

    g = g.map_lower(sns.kdeplot, colors="C0")

    g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=2)3绘制核密度图

    g = g.add_legend()#添加图例

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)其它一些参数修改

    g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class',

    palette='Set1',

    hue_kws={"marker": ["^", "s", "D"]},#设置marker

    diag_sharey=False,

    )

    g = g.map_upper(sns.scatterplot,edgecolor="w", s=40)#设置点大小,外框颜色

    g = g.map_lower(sns.kdeplot, colors="#01a2d9")#设置下三角图形颜色

    g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3)#对角图形颜色

    g = g.add_legend()#添加图例

    g.fig.set_size_inches(12,12)

    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

    参考资料:

    本文结束,欢迎随缘关注@

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  • 开始之前,我想提出一些问题,在网页中,你是如何选择网格还是五...画线框图就是从页面结构出发来设计网页的一种方法。 线框图又是什么? 根据usability.gov给出的定义:线框图是页面界面的二维示意图,专门关注...

    在产品设计初期,你会面临很多选择:
    比如在网页中,你是如何选择四网格还是五网格?哪里放视频?哪里放图像?是选择水平滚动还是竖行列表?在导航栏上设计四个还是五个标签?

    而画出一个线框图(Wireframe)就可以帮你做出决策。
    在这里插入图片描述

    线框图的定义

    画线框图就是从页面结构出发来设计网页的一种方法。

    线框图又是什么?

    根据usability.gov给出的定义:线框图是页面界面的二维示意图,专门关注内容、可用功能和预期行为的空间分配和优先级排序。

    在这里插入图片描述一个网站的线框图案例

    简单地说,它是一个页面或屏幕的布局,演示了特定页面或屏幕上将存在哪些元素,可以将其视为一个页面的网页框架。你可能已经注意到在上面的图像中,它们不包括任何颜色、样式或图形,因为它们主要关注的是了解功能、关键元素的位置以及用户将如何与它们交互。

    为什么线框图如此重要?

    线框图可以节约设计时间!
    线框图是在早期设计过程中使用的,所以在线框图阶段进行更改、实现反馈要容易得多,而不是在已有大量视觉元素的最终模型进行更改。
    它能助我们展现界面功能,并及早发现问题,在以后节省修改时间。它能将可行性的问题凸显,设计师们倾向于在整个开发过程中(从线框图到原型到最终的可交付成果)测量设计的可用性!

    “线框就像设计过程中的蓝图,不应该被忽略,就像你建造房屋没有蓝图一样。”

    通过消除颜色、图像和其他细节,我们可以在线框图阶段专注于页面上每个元素的布局和功能。

    线框图的类型

    两种类型线框图:

    • Lo-Fi 低保真线框
    • Hi-Fi 高保真线框

    低保真线框通常是粗糙的纸质草图,包括最基本的内容和视觉效果,通常是静态的(非交互式)。
    在这里插入图片描述
    低保真线框图示例(通过墨刀制作)

    然而,高保真线框非常详细,并且具有低保真里通常缺少的细节。相对于低保真线框图,高保真线框图耗时多、难上手。
    在这里插入图片描述
    高保真线框图实例(来自墨刀模板,由张贵民制作)

    什么时候创建线框图?

    一旦你收集了足够的用户动机和目标,线框图就会派上用场。你需要了解你网站的结构,这可通过做一个产品逻辑地图实现。但是,如果你想探索其他可能性,或不同的功能,低保真线框图就起到作用啦。 线框图没有严格的规定或秩序要遵守。

    如何创建线框图?

    我需要为一个线框软件/工具支付大量的费用吗?不!相信我,在大多情况下,笔和纸的线框都能很好地工作。它们和数字线框一样快速有效。草图可以传达想法,并且可以轻松理解流程/结构。

    如果你试图决定使用哪种类型的线框工具,除了草图和纸质线框图,你也可以用在线工具来创建它们。作为一款在线的原型设计和协作工具,墨刀可以让设计零基础的人轻松画出产品线框图,它提供多种线框图组件(矩形、线条、文字输入框等),可直接拖拽组件到画布。便于进行可行性测试,提高产品设计效率。

    线框图确实是UX过程的重要组成部分。 这个过程不仅能够确保我们的团队在同一进程上 - 而且还允许我与目标用户群体一起进行测试,在深入潜入视觉设计之前尽早收集反馈。

    想让你的线框图更方便、更轻松地将想法传达给团队,以及考虑到设计实施时情况,那就开始制作线框图吧!

    本文由转载自墨刀编译自 Parveen Yadav 的 Wireframes in UX Design — What, Why, When and How?

    墨刀作为一款在线原型设计与协同工具,已经帮助众多产品经理和设计师们轻松做出交互原型,展现和验证设计想法,还支持多人协作编辑,分享和评论。新注册用户即可获得墨刀高级企业版的15天免费试用!开始体验一下吧!

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    2.2.4 第步:选择适合所选媒介的主题 37 2.2.5 第五步:开发内容 38 2.2.6 第六步:树立直观印象 39 2.2.7 第七步:添加多媒体效果 39 2.2.8 第八步:创建讲义和备注 40 2.2.9 第九步:排练演示文稿 ...
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    2012-04-01 18:30:04
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  • PowerPoint.2007宝典 3/10

    2012-04-01 18:27:45
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  • PowerPoint.2007宝典 2/10

    2012-04-01 18:25:11
    2.2.4 第步:选择适合所选媒介的主题 37 2.2.5 第五步:开发内容 38 2.2.6 第六步:树立直观印象 39 2.2.7 第七步:添加多媒体效果 39 2.2.8 第八步:创建讲义和备注 40 2.2.9 第九步:排练演示文稿 ...
  • PowerPoint.2007宝典 1/10

    2012-04-01 18:21:50
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