bokeh

后处理（Post-Processing），在图形学和游戏开发等领域是提升最终画面呈现品质的重要渲染技术。后处理渲染技术的好坏，往往决定了游戏画面是否能够达到令人惊艳的级别。 图像模糊算法在后处理渲染领域中占据着重要的地位。很多产品级后处理的实现，都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。无论是基于高斯模糊（Gaussian Blur）或其改进算法的Bloom特效，还是基于径向模糊（Radial Blur）的Sun Shaft（God Ray），或是基于方向模糊（Directional Blur）的镜头眩光光晕（Glare Lens Flare），抑或是景深（Depth of Field）特效中摄影级失焦感的散景模糊（Bokeh Blur），都以模糊算法作为重要的支撑。所以说，后处理中所采用模糊算法的优劣，决定了后处理管线最终的渲染品质和消耗性能的多少。 本文将对后处理管线中会使用到的如下十种模糊算法进行总结、对比和盘点，以及提供了这十种模糊算法以及其衍生算法对应的Unity Post Processing Stack v2版本的实现： 高斯模糊（Gaussian Blur） 方框模糊（Box Blur） Kawase模糊（Kawase Blur） 双重模糊（Dual Blur） 散景模糊（Bokeh Blur） 移轴模糊（Tilt Shift Blur） 光圈模糊（Iris

05-Python可视化空间数据 源代码 请看此处 %matplotlib inline import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt countries = geopandas.read_file("zip://data/ne_110m_admin_0_countries.zip") cities = geopandas.read_file("zip://data/ne_110m_populated_places.zip") rivers = geopandas.read_file("zip://data/ne_50m_rivers_lake_centerlines.zip") 5.1 GeoPandas的可视化函数 基础绘图 countries.plot() <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f7e787c93c8> 调整地图大小 countries.plot(figsize=(15,15)) <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f7e764cccc0> 移除边框及x，y坐标 ax=countries.plot(figsize=(15,15)) ax.set_axis_off()

在 Bokeh 中绘图比其他一些绘图库要复杂一些，但付出额外的努力是有回报的。 在这一系列文章中，我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图，来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh （读作 “BOE-kay”）。 Bokeh 中的绘图比 其它一些绘图库 要复杂一些，但付出的额外努力是有回报的。Bokeh 的设计既允许你在 Web 上创建自己的交互式绘图，又能让你详细控制交互性如何工作。我将通过给我在这个系列中一直使用的多条形图添加工具提示来展示这一点。它绘制了 1966 年到 2020 年之间英国选举结果的数据。 绘图的放大视图（©2019 年 Anvil ） 制作多条形图 在我们继续之前，请注意你可能需要调整你的 Python 环境来让这段代码运行，包括以下： 运行最新版本的 Python （在 Linux 、 Mac 和 Windows 上的说明） 确认你运行的 Python 版本能与这些库一起工作。 数据可在线获得，可以用 Pandas 导入。 import pandas as pd df = pd.read_csv('https://anvil.works/blog/img/plotting-in-python/uk-election-results.csv') 现在我们可以继续进行了。 为了做出多条形图

一颗韭菜的自我修养。 机器之心报道，编辑：魔王、陈萍。 股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升，股票瞬间成为大家的热门讨论话题，「现在入场还来得及吗？」几乎成为新的问候语。 然而，经历了连续近 10 个交易日的快牛行情后，上证指数上涨势头放缓。这是牛市，还是熊市？怎么在趋势之中腾挪转移，抓住时机下场？抑或是按兵不动，放长线钓大鱼？ 不要妄下定论。毕竟股市有风险，入市需谨慎。那么，有没有什么方法可以帮助你做决策呢？ 最近，一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统，发布数天就获得了不少关注。 于是我们就推荐给大家，既能学习 python 又能练习炒股。但正如项目作者所说，「本项目只能用于 Python 代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算 BUG。」如果真亏了，我们也不背锅呀，毕竟大家都是韭菜。 pythonstock 的项目页面 总之，分析得准不准先不说，我们先来偷个师，看看这个用 Python 代码进行股票分析的项目到底是怎么实现的吧。 PythonStock：一个用 Python 写成的股票分析系统 根据 GitHub 页面介绍，该项目是基于 Python 的 pandas、tushare、bokeh、tornado、stockstats、ta-lib 等框架开发的全栈股票系统。 GitHub 地址： https://

　　机器之心报道 　　 编辑：魔王、陈萍 　　 　　 一颗韭菜的自我修养。 　　股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升，股票瞬间成为大家的热门讨论话题，「现在入场还来得及吗？」几乎成为新的问候语。 　　然而，经历了连续近 10 个交易日的快牛行情后，上证指数上涨势头放缓。这是牛市，还是熊市？怎么在趋势之中腾挪转移，抓住时机下场？抑或是按兵不动，放长线钓大鱼？ 　　不要妄下定论。毕竟股市有风险，入市需谨慎。那么，有没有什么方法可以帮助你做决策呢？ 　　最近，一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统，发布数天就获得了不少关注。 　　于是我们就推荐给大家，既能学习 python 又能练习炒股。但正如项目作者所说，「本项目只能用于 Python 代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算 BUG。」如果真亏了，我们也不背锅呀，毕竟大家都是韭菜。 　　 　　pythonstock 的项目页面 　　总之，分析得准不准先不说，我们先来偷个师，看看这个用 Python 代码进行股票分析的项目到底是怎么实现的吧。 　　 PythonStock：一个用 Python 写成的股票分析系统 　　根据 GitHub 页面介绍，该项目是基于 Python 的 pandas、tushare、bokeh、tornado、stockstats、ta-lib