Python 绘制五角星

这里使用Matlab编写了一个小程序，通过控制每个圆心的位置来实现奥运五环的绘制。

使用OpenCV进行ChArUco角点检测，支持Python和Matlab环境。该代码查找棋盘角点坐标，并使用标记（QR码）查找找到的角点的ID。项目支持实时和静态图像可视化，适用于摄像机校准。

此函数集用于创建三角分布。一个函数用于绘制三角分布的 PDF 和 CDF，而另一个用于计算概率或给定概率下的值。一个视频展示了这些函数的创建和使用方式：视频链接

作业目标 完成本作业后，学生将能够： 利用 NumPy 数组更有效地处理大型数字表。 利用 Matplotlib 绘图库和类似 MATLAB 的绘图语法在 Python 中创建简单图形。 作业说明 阅读作业，从 NumPy 模块的简要介绍开始。 完成有关使用 Matplotlib 模块进行 Python 二维绘图的教程。 克隆 GitHub 存储库：https://github.com/kquijano/GitHubClassroom/tree/main/06-graphing-data-with-python 欢迎阅读存储库目录中的教程。建议创建一个名为“matplot”的新目录，并将从存储库下载的代码和数据复制到该目录中。 完成以下任务： 创建散点图，显示两个 NumPy 数组中的数据。 创建条形图，显示一组数据的分布。 创建折线图，显示时间的函数关系。 提交作业 将您的代码和一个包含图表的 PDF 文件提交到作业平台。

数据可视化是将复杂的数据集转化为易于理解的图形或图像的过程。在Python中，Matplotlib库是创建各种图形的首选工具之一，包括直方图。详细探讨了如何使用Matplotlib库绘制直方图，以及直方图在数据可视化中的重要作用。直方图是一种统计报告图，通过不同高度的条形展示数据的分布情况，横轴表示数据类型，纵轴表示频率或频数密度。通过直方图，我们可以直观地了解数据的分布特征，如集中趋势、分散程度以及可能的异常值。

完成本实验后，学生将能够使用NumPy数组更有效地处理大型数字表，以及在Python中使用MatPlotLib绘图库创建简单图形。教程包括对NumPy模块的简要介绍，并通过使用matplotlib模块进行Python二维绘图的实例来完成。

Python图形绘制软件包Matplotlib是一款用于2D图形的常用工具，提供快速可视化数据的方式，并支持多种出版物质量的图形格式。通过IPython和pylab模式，用户可以获得增强的交互体验，包括命名输入输出、Shell命令访问和改进的调试功能。Matplotlib的pyplot接口提供了便捷的绘图方法，紧密模仿Matlab风格，使用户能够轻松创建各种图形。将详细介绍Matplotlib的基本使用和高级功能，帮助读者快速掌握图形绘制技巧。

学术作业06-使用Python绘制数据实验室完成后，学生能够使用NumPy数组更有效地处理大型数字表，并使用MatPlotLib绘图库在Python中创建简单图形。阅读作业从对NumPy模块的简要介绍开始，然后完成使用matplotlib模块进行Python二维绘图的教程。推荐的教程包括matplotlib设计者创建的基础教程，以及在此基础上介绍更高级主题的GitHub存储库。此作业建议避免使用pandas模块的任何教程。实验室作业要求克隆存储库，并建议阅读存储库目录中的教程。

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