Matplotlib 3D交互旋转全攻略(从入门到高手的必备技能)

拯救你的图表颜值:Matplotlib plt.title() 定位全攻略(附常见排版问题解决) 本文详细解析了Matplotlib中plt.title()的定位技巧,包括loc参数的基础定位、x/y参数的精确控制,以及多子图统一标题等复杂场景的解决方案。通过实战代码示例和常见排版问题诊断,帮助用户提升图表颜值,避免标题与元素重叠等问题,特别适合Python数据可视化开发者参考。 阅读详情

第一章:Matplotlib 3D交互旋转的核心概念

在三维数据可视化中,交互式旋转功能是理解空间结构的关键。Matplotlib 通过其 mplot3d 工具包提供了对 3D 图形的交互支持,允许用户在图形界面上拖动鼠标来实时旋转视图。这种交互能力依赖于后端渲染器(如 TkAgg 或 Qt5Agg)与 Matplotlib 的视图角度控制机制协同工作。

启用3D交互旋转的基本步骤

  • 导入必要的模块:matplotlib.pyplot 和 mpl_toolkits.mplot3d
  • 创建一个3D坐标轴对象(Axes3D)
  • 绘制三维数据(如曲面、散点等)
  • 调用 pyplot.show() 并使用鼠标左键拖动进行旋转

核心参数:视角控制

Matplotlib 使用方位角(azimuth)和仰角(elevation)两个角度来定义观察视角。默认值通常为 azimuth=−60°, elevation=30°。可通过 view_init() 方法手动设置:
# 示例:设置初始视角
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 生成示例数据
X = np.linspace(-5, 5, 10)
Y = np.linspace(-5, 5, 10)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

ax.plot_surface(X, Y, Z)

# 设置初始视角(仰角30度,方位角45度)
ax.view_init(elev=30, azim=45)

plt.show()  # 显示窗口支持鼠标交互旋转

交互操作说明

操作方式效果
左键拖动围绕中心旋转视图
右键拖动平移图形位置
滚轮缩放调整视距(放大/缩小)
该机制使得用户能够从多个角度观察复杂三维结构,极大提升了数据分析的直观性。

第二章:基础交互功能设置详解

2.1 启用3D坐标系与基本视角控制

在Three.js中启用3D坐标系是构建三维场景的基础。首先需创建一个场景、相机和渲染器,从而建立三维空间的运行环境。
初始化三维场景
const scene = new THREE.Scene();
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.1, 1000);
const renderer = new THREE.WebGLRenderer();
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);
上述代码创建了基本的渲染环境。其中,PerspectiveCamera 的第一个参数为视场角(FOV),用于控制视角广度;宽高比确保渲染无拉伸;近远裁剪面定义可见范围。
添加坐标轴辅助器
为直观观察三维空间方向,可添加坐标轴:
const axesHelper = new THREE.AxesHelper(5);
scene.add(axesHelper);
该辅助线以红(X)、绿(Y)、蓝(Z)三色分别表示三个主轴方向,长度为5个单位,有助于调试物体位置。 通过 camera.position.set(0, 0, 5) 可调整观察视角,最终调用 renderer.render(scene, camera) 完成渲染。

2.2 使用鼠标和键盘实现图表旋转

为了提升交互体验,三维图表常支持通过鼠标拖拽和键盘快捷键实现视角旋转。用户可通过鼠标左键拖动调整观察角度,同时结合键盘方向键微调视图。
事件监听配置
需绑定鼠标与键盘事件,捕获用户输入并映射到旋转操作:

// 绑定鼠标事件
canvas.addEventListener('mousedown', (e) => {
  isDragging = true;
  lastX = e.clientX;
});

// 监听键盘方向键
window.addEventListener('keydown', (e) => {
  switch(e.key) {
    case 'ArrowLeft':  rotateY -= 5; break;
    case 'ArrowRight': rotateY += 5; break;
  }
  render(); // 重新渲染图表
});
上述代码中,mousedown 触发拖拽状态,记录起始位置;keydown 监听方向键,每次旋转5度。变量 rotateY 控制绕Y轴旋转角度,最终传递给图形渲染引擎更新视图。

2.3 设置默认视图角度提升可视化效果

在三维可视化应用中,合理的默认视图角度能显著提升用户对场景的感知效率。通过预设最佳观察视角,可突出展示关键数据结构,减少用户手动调整成本。
常用视图角度配置
典型的默认视角包括俯视、侧视和等轴测角。以下为使用Three.js设置默认相机位置的示例:

// 设置相机默认位置(等轴测角)
camera.position.set(10, 10, 10);
camera.lookAt(0, 0, 0); // 指向场景中心
该代码将相机置于X、Y、Z轴等距位置,形成120°夹角的等轴测投影,适用于展示三维网格结构。参数set(10, 10, 10)控制观察距离与角度,lookAt确保焦点对准原点。
角度优化建议
  • 建筑模型推荐使用30°俯角,兼顾平面布局与立面细节
  • 机械装配体宜采用等轴测角,便于观察部件连接关系
  • 动态场景应结合动画平滑过渡至默认视角

2.4 动态更新视角的实时交互方法

在实时可视化系统中,动态更新视角是实现流畅交互的关键。为确保用户操作与数据变化同步,需采用高效的数据绑定与渲染机制。
数据同步机制
通过WebSocket建立客户端与服务端的双向通信通道,实时推送视图变更事件:

const socket = new WebSocket('wss://api.example.com/updates');
socket.onmessage = (event) => {
  const update = JSON.parse(event.data);
  view.update(update.payload); // 更新局部视图
};
上述代码监听服务端推送,解析增量数据并触发视图更新。payload通常包含坐标、颜色或层级等视觉属性。
渲染优化策略
  • 使用requestAnimationFrame控制重绘节奏
  • 对频繁变更的元素启用CSS硬件加速
  • 采用虚拟DOM比对最小化DOM操作

2.5 关闭交互模式与性能优化建议

在自动化脚本或生产环境中,交互式提示会阻断流程执行。关闭交互模式可提升执行效率并避免人为干预。
禁用交互式行为
通过设置环境变量或配置参数,显式关闭交互功能:
export PYTHONUNBUFFERED=1
export PIP_NO_INPUT=1
上述命令确保 Python 和 pip 在运行时不会等待用户输入,适用于容器化部署。
性能调优建议
  • 减少日志输出级别,避免频繁 I/O 操作
  • 启用连接池以复用数据库或网络连接
  • 批量处理数据变更,降低系统调用开销
合理配置资源限制与超时策略,能显著提升系统吞吐量。

第三章:核心API深入解析与应用

3.1 Axes3D.view_init 的参数机制与实践

视角控制的核心方法
在 Matplotlib 的 3D 绘图中,Axes3D.view_init 是控制视图角度的关键函数。它通过调整俯仰角(elevation)和方位角(azimuth)来改变观察者的视角,从而更清晰地展示三维数据的空间结构。
参数详解与默认行为
该方法接受两个主要参数:
  • azim:方位角,定义绕 z 轴的水平旋转,默认值为 -60°;
  • elev:俯仰角,表示观察者在水平面上下的视角高度,默认值为 30°。
# 设置视角:从正上方俯视
ax.view_init(elev=90, azim=0)
上述代码将视角置于正上方(elev=90),此时 z 轴垂直指向观察者,适合查看 x-y 平面分布。
# 动态调整视角以观察立体结构
for angle in range(0, 360, 10):
    ax.view_init(elev=20, azim=angle)
    plt.pause(0.1)
此循环通过逐帧更新方位角实现视角旋转动画,有助于动态分析三维曲面或点云的空间形态。

3.2 ax.set_proj_type 与投影方式对旋转的影响

在三维可视化中,投影方式直接影响坐标系的空间呈现与交互行为。`ax.set_proj_type` 方法允许切换透视('persp')与正交('ortho')投影,进而改变视角缩放与旋转感知。
投影类型对比
  • 透视投影:模拟人眼视觉,远处对象显得更小,旋转时具有深度感;
  • 正交投影:保持物体尺寸不变,适合工程制图,旋转时无透视变形。
代码示例
ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')
ax.set_proj_type('ortho')  # 切换为正交投影
ax.view_init(elev=30, azim=45)
参数 `proj_type` 默认为 'persp',设为 'ortho' 后,`view_init` 的旋转效果将失去远近比例变化,提升空间稳定性。
旋转行为差异
投影类型旋转时的视觉反馈
透视有深度压缩,边缘拉伸明显
正交均匀旋转,无比例失真

3.3 利用回调函数捕获用户交互事件

在前端开发中,回调函数是响应用户交互的核心机制。通过将函数作为参数传递给事件监听器,开发者可以精确控制点击、输入或滚动等行为的响应逻辑。
事件绑定与回调执行
常见的做法是使用 addEventListener 注册事件,并传入回调函数:
document.getElementById('myButton').addEventListener('click', function(event) {
  console.log('按钮被点击');
  console.log('事件对象:', event);
});
上述代码中,匿名函数作为回调被传入,当点击触发时,浏览器自动调用该函数并传入事件对象 event,可用于获取目标元素、阻止默认行为等操作。
回调函数的优势
  • 解耦事件注册与处理逻辑
  • 支持异步响应,提升用户体验
  • 可复用处理函数,减少代码冗余

第四章:高级交互技巧与实战案例

4.1 结合动画实现自动旋转与手动交互并存

在三维可视化场景中,常需同时支持模型的自动旋转与用户手动交互操作。关键在于分离动画驱动与事件控制逻辑,避免冲突。
状态管理机制
通过一个状态标志位控制当前是否允许自动动画:
let isUserInteracting = false;
let autoRotateSpeed = 0.01;

renderer.domElement.addEventListener('mousedown', () => {
  isUserInteracting = true;
});

renderer.domElement.addEventListener('mouseup', () => {
  isUserInteracting = false;
});
当用户操作时暂停自动旋转,释放后恢复,确保交互优先。
渲染循环中的逻辑判断
在动画更新函数中加入条件判断:
function animate() {
  requestAnimationFrame(animate);
  
  if (!isUserInteracting) {
    scene.rotation.y += autoRotateSpeed;
  }
  
  renderer.render(scene, camera);
}
该机制实现了自动旋转与手动操控的无缝切换,提升用户体验。

4.2 自定义旋转轨迹模拟特定观察路径

在天文可视化或三维场景渲染中,常需沿特定路径观察目标物体。通过自定义旋转轨迹,可精确控制摄像机的运动路径,实现复杂视角变换。
参数化轨迹设计
使用球坐标系构建旋转路径,通过极角和方位角动态计算相机位置:

// 定义时间t的轨迹函数
function getCameraPosition(t) {
  const radius = 10;           // 轨迹半径
  const theta = t * 0.5;       // 极角变化速率
  const phi = Math.sin(t) * 0.8; // 方位角按正弦波动
  return {
    x: radius * Math.sin(theta) * Math.cos(phi),
    y: radius * Math.cos(theta),
    z: radius * Math.sin(theta) * Math.sin(phi)
  };
}
该函数使相机沿一个扭曲的环形路径绕行中心目标,theta 控制纵向扫掠,phi 引入横向摆动,形成非均匀旋转效果。
关键控制参数
  • radius:决定观察距离,影响视角缩放感;
  • theta:控制上下俯仰范围;
  • phi:调节水平偏航的动态变化。

4.3 多子图联动的3D视角同步技术

在复杂数据可视化场景中,多个3D子图之间的视角同步是实现联动分析的关键。通过统一管理相机状态与事件监听机制,可确保用户交互的一致性。
数据同步机制
所有子图共享一个全局视角控制器,该控制器捕获主视图的旋转、缩放和平移操作,并广播至其他子图。

// 视角同步核心逻辑
function syncViews(mainCamera, subCameras) {
  subCameras.forEach(cam => {
    cam.quaternion.copy(mainCamera.quaternion); // 同步旋转
    cam.position.copy(mainCamera.position);     // 同步位置
    cam.updateProjectionMatrix();               // 更新投影
  });
}
上述代码实现主相机到子相机的四元数与位置复制,保证视觉角度一致。updateProjectionMatrix 确保投影参数实时生效。
事件驱动模型
  • 监听主视图的鼠标/触摸事件
  • 触发视角变更后发布同步消息
  • 各子图订阅并应用新视角状态

4.4 在Web前端中嵌入可交互3D图表的解决方案

在现代Web应用中,展示复杂的三维数据已成为提升用户体验的关键。通过JavaScript库如Three.js和Plotly.js,开发者可以轻松实现高性能的3D可视化。
主流3D渲染库对比
  • Three.js:底层图形引擎,支持自定义材质、光照与动画,适合高度定制化场景;
  • Plotly.js:高层封装,原生支持3D散点图、曲面图,易于集成于数据分析平台;
  • D3 + WebGL扩展:结合数据驱动设计与GPU加速,适用于动态数据流。
代码示例:使用Plotly绘制3D曲面图

Plotly.newPlot("chart", [{
  type: "surface",
  x: [[0, 1], [2, 3]],
  y: [[0, 0], [1, 1]],
  z: [[1, 2], [3, 4]]
}], {
  title: "3D可交互曲面图"
});
上述代码初始化一个3D表面图容器,z数组定义高度值,x和y为坐标网格,Plotly自动启用鼠标旋转与缩放交互。
性能优化建议
对于大规模数据,应采用Web Workers预处理数据,并利用GPU纹理存储提升渲染效率。

第五章:从掌握到精通——构建完整的3D可视化交互体系

实现动态光照与阴影投射
在Three.js中,启用阴影映射可显著提升场景真实感。需在渲染器、光源和物体三者上分别开启阴影支持:

renderer.shadowMap.enabled = true;
light.castShadow = true;
mesh.castShadow = true;
mesh.receiveShadow = true;
集成轨道控制器实现自由视角
OrbitControls 提供鼠标拖拽、缩放和旋转功能,是构建交互式3D应用的核心组件:
  • 引入 OrbitControls 模块
  • 实例化控制器并绑定相机与渲染区域
  • 设置阻尼效果以实现平滑过渡

const controls = new OrbitControls(camera, renderer.domElement);
controls.enableDamping = true;
controls.dampingFactor = 0.05;
响应用户交互事件
通过 raycaster 可检测鼠标点击的3D对象,实现拾取与高亮:
步骤操作
1将鼠标位置归一化到 [-1, 1] 范围
2使用 raycaster.setFromCamera 计算投射线
3调用 intersectObjects 获取交集对象
性能优化策略
对于复杂场景,采用以下措施维持60FPS流畅体验:
  • 使用 InstancedMesh 渲染大量相似物体
  • 限制帧率在非活跃标签页中
  • 启用 WebGLRenderer 的 preserveDrawingBuffer: false
ADCP数据3D可视化全攻略:从数据清洗到动态交互出图 水文监测中,声学多普勒流速剖面仪(ADCP)能在单次走航中获取流速三分量、回波强度、水深地形等多维数据,信息密度极高。然而传统二维剖面图往往只能在时间、空间与深度之间取舍,难以完整呈现流场全貌。通过坐标转换、质量控制与规则网格插值,将原始走航数据转化为可绘制的三维结构,再借助matplotlib或plotly构建流速三维曲面,并叠加回波强度与底地形,即可在一张图中同时表达时间、空间、深度、流向和流速大小。这种可视化方式不仅提升了数据解读效率,还能有效识别旁瓣污染、网格外插等数据处理陷阱,广泛应用于科研论文配 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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