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2024-11-19 03:41:24 来源:{typename type="name"/} 分类:{typename type="name"/}

1.ShaderToy着色器移植【Three.js】
2.LaTeX基于Python库matplotlib绘图

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ShaderToy着色器移植【Three.js】

       ShaderToy的着色器移植到Three.js中,不仅提供了一种新颖的艺术表达方式,还能在Web浏览器中实现对3D场景的创新处理。通过将ShaderToy中的着色器代码应用到Three.js,我们得以利用后处理和材质着色器功能,对3D对象进行实时修改。cp套利源码如威斯康星大学麦迪逊分校的NPRQuake项目所示,这种技术能极大地提升视觉效果。

       Shadertoy库的丰富示例为编程初学者提供了方便,而Three.js的顶点和片段着色器则允许我们深入定制渲染。比如,左上角的后处理着色器可以添加颜色渐变,而材质着色器则能改变物体的github fabric源码视觉质感。为了将Shadertoy着色器移植到Three.js,我们从简单的示例开始,逐步处理更复杂的效果,如candycat的Noise Contour。

       在Shadertoy中理解着色器结构至关重要,通过编辑器实时观察代码更改,时尚头像源码有助于我们掌握其工作原理。在Three.js中,我们创建了一个基础场景,然后逐层复制和调整Shadertoy的着色器代码,包括添加阴影处理和时间变量。最终,yolov源码编译我们成功实现了与ShaderToy类似的效果,尽管过程中遇到了GLSL扩展兼容性的问题,但Three.js的WebGL2支持有望解决这些问题。

       完整的过程包括:理解着色器结构,从Shadertoy简单示例入手,逐步移植复杂示例,c 家谱源码处理Three.js中的渲染和阴影处理,以及添加所需扩展。完整的源代码可在相关链接中获取。通过这个过程,ShaderToy着色器移植到Three.js,为艺术项目和3D编程提供了新的可能性。

LaTeX基于Python库matplotlib绘图

       通过Python库matplotlib可视化支持LaTeX输出,满足了LaTeX绘图强迫症者的需求,提升TikZ/pgfplot绘图效率。以下是一些常见Python可视化LaTeX代码输出实例,源码可于Git获取。

       一、TikZ绘图实践

       需先确保电脑安装了Anacond3,接着安装tikzplotlib包。在matplotlib.org获取示例2D图,引入tikzplotlib库后,可生成mytikz.tex文件。准备一个latex文件完成后续步骤。

       二、TikZplotlib可视化案例

       以Time Series Histogram为例,将python代码复制至Jupyter Notebook,在绘图前添加特定代码,生成mytikz2.tex文件。遵循第一部分操作,即可完成绘图。

       三、案例分享及资源

       以下为部分可视化案例:

       案例2:绘图ggplot style sheet

       案例3:Violin plot basics

       案例4:pcolormesh

       案例5:Tricontour Demo & MRI with EEG

       案例7:Streamplot

       案例8:Contour plot of irregularly spaced data

       更多案例及学习资源,请参阅相关文档。