如何利用R语言画出三维动画图

Python018

如何利用R语言画出三维动画图,第1张

用cad不是只有画平面图的,是可以画三维立体图的,不过用cad画三维图有点麻烦。你也可以在平面图上画,找个立方体放斜一点看见几条线就是图上画几条线,就可以了。在平面上画出标准的立体图,需要用到机械制图课本上学到的立体图的平面画法,例如正二测、斜二测、正等测等画法。

原文链接:http://tecdat.cn/?p=13033

介绍

布丰投针是几何概率领域中最古老的问题之一。它最早是在1777年提出的。它将针头掷到有平行线的纸上,并确定针和其中一条平行线相交的可能性。令人惊讶的结果是概率与pi的值直接相关。

R程序将根据上段所述的情况估算pi的值并使用gganimate进行动态可视化。

第1部分

对于A部分,我们创建一个数据帧,该数据帧将在3个不同的区间上生成随机值,这些区间将代表x,y的范围以及每个落针点的角度。这是一个易于实现的随机数情况,需要使用runif函数。此功能要求输入数量,后跟一个间隔。生成数字后,我们会将值保存到数据框中。

rneedle <- function(n) {

x = runif(n, 0, 5)

y = runif(n,0, 1)

angle = runif(n,-pi, pi) #从-180到180的角度

values<-data.frame(cbind(x, y, angle))

return(values)

}

values<-rneedle(50)

#检查是否生成50×3矩阵

values

#我们的数据帧已经成功生成。

         x           y      angle

1  4.45796267 0.312440618  1.3718465

2  3.43869230 0.462824677  2.9738367

3  2.55561523 0.596722445 -2.9638285

4  3.68098572 0.670877506 -0.6860502

5  0.03690118 0.202724803 -0.3315141

6  4.64979938 0.180091416 -0.3293093

7  4.92459238 0.172328845 -0.5221133

8  3.50660347 0.752147374  2.9100221

9  2.03787919 0.167897415 -0.3213833

10 0.38647133 0.539615776 -0.1188982

11 3.28149935 0.102886770 -1.6318256

12 3.68811892 0.765077533  1.2459037

13 1.52004894 0.682455494 -0.4219802

14 3.76151379 0.508555610  0.1082087

...

第2部分

我们绘制第一部分中的针。重要的是不要在这个问题上出现超过2条水平线。它使我们可以进行检查以了解此处描绘的几何特性的一般概念。话虽如此,让我们注意我们决定在每个方向上将图形扩展1个单位。原因是想象一个针尾从y = 1开始,其角度为pi / 2。我们需要假设该方向的范围最大为2。

plotneedle(values)

第3部分

在下面,将基于阅读布冯针和基本几何原理的知识,查看pi的估算值。

buffon(values)

第4部分

运行代码后,我们收到以下答案。

>buffon(X)

[1] 3.846154

set.seed(10312013)

X <- rneedle(50)

plotneedle(X)

buffon(X)

>buffon(X)

[1] 3.846154

第5部分

如前几节所述,当我们投掷更多的针头时,我们期望以最小的不确定性获得更准确的答案。从Approxpi函数运行代码后,我们收到了平均值= 3.172314和方差0.04751391的值。对于这样一个简单的实验,它对pi进行了很高的估计。

Approxpi(500)

mean(Approxpi(500))

var(Approxpi(500))

>mean(Approxpi(500))

[1] 3.172314

>var(Approxpi(500))

[1] 0.04751391

接下来对模拟次数从500~600的预测进行动态可视化,红色表示针投放到了直线上:

参考资料

Schroeder,L.(1974年)。布冯针问题:许多数学概念的激动人心的应用。

最受欢迎的见解

1.R语言动态图可视化:如何、创建具有精美动画的图

2.R语言生存分析可视化分析

3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据

4.r语言对布丰投针(蒲丰投针)实验进行模拟和动态

5.R语言生存分析数据分析可视化案例

6.r语言数据可视化分析案例:探索brfss数据数据分析

7.R语言动态可视化:制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图

8.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告

9.python主题LDA建模和t-SNE可视化

1,静态图

先用画好的线框图或者直接在keynote里用色块布局

填充图片,可调整阴影等基本效果

导出图片放进手机里

根据用户反馈调整

2,动画效果

利用Keynote自带的物件动画

活用Keynote最棒的“神奇移动”转场效果

手机装上keynote app打开演示文档

根据反馈调整效果

3,交互事件

调整图片尺寸导入xcode

仅用针对图片的简单代码

仅用简单的交互手势 代码

第一阶段:制作静态图

先用画好的线框图或者直接在keynote里用色块布局,keynote提供了多种智能的对齐,布局,格式等等设计方式,整个过程会非常的轻松。比如自动标尺吸附等距等等,比绝大多数原型制作软件都简单人性化。

2. 对照一些线框图可以继续铺色块和布局,这个过程中你会发现这个对齐和吸附的过程是多么的神奇。

3. 导入图片,Keynote有很多种方式可以调整素材样式,包框,阴影,透明图,实时遮罩等等。是的,你可以用ps慢慢玩,也可以用keynote一键完成。

4. 很多人用原型软件是看中那些控件,其实大多数控件还不如自己在Keynote里制作快速。而且Keynote自带了很多标志和Icon,完全不用到处去找了。比如这个例子里的打分用五星,改个黄色就可以了。

5. 以此类推,可以很快做出很多页面,导出图片格式,在手机中查看