12、列表嵌套与数据可视化实践

列表嵌套与数据可视化实践

1. 嵌套列表与数据可视化概述

嵌套列表看似复杂,但合理使用能让复杂数据集更易管理。在数据可视化任务中,我们将创建一个特殊的柱状图,用于衡量六种颜色的相对亮度。

数据可视化是利用图表、图形、地图等对数据进行图形化展示,它与许多编码概念相关,能产生有趣且有启发性的视觉输出。例如,Frederic Brodbeck的Cinemetrics项目,通过分析DVD电影数据生成电影的视觉指纹。你还可以在https://informationisbeautiful.net/ 上浏览许多有启发性的数据可视化作品。

2. 创建柱状图的步骤
  • 步骤一:初始化设置
    • 新建一个草图并保存为 lists_of_lists
    • 添加以下设置代码:
size(500, 380)
background('#004477')
noFill()
stroke('#FFFFFF')
strokeWeight(3)
h = 50
translate(100, 40)
bands = 6
rect(0, 0, 40, h*bands)
- 这里的`h`变量定义了条形高度,`translate()`函数定义了左上角位置。运行后会显示一个垂直条,代表六个波段,条的高度对应整数6。
  • 步骤二:分割垂直条
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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