PyVista

1. mesh的构造 cell的数量：mesh.n_cells points的数量：mesh.n_points mesh的中心：mesh.center mesh的点：mesh.points mesh中包含的矩阵：mesh.point_arrays 查看mesh的信息：print mesh 访问mesh中矩阵的值：通过字典的方式访问 访问point的值：mesh.point_arrays[‘new_

1. Pyvista安装 对于Python >= 3.7:可以直接用PyPi安装，使用国内镜像源速度会快一点 pip install pyvista -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 测试，显示点、三角网格面等

对于三维 mesh 的显示来说，VTK 是一个比较通用的库。但是，VTK 库属于基础库，使用起来代码量还是挺多的。 后来，就找到 python 的 pyvista 三方库。 1. pyvista 源码地址: https://github.com/pyvista/vtk-data 2. 简单的例子 from pyvista import examples import pyvista # dow

 这个程序封装了一个类，用来读取三维数据，并通过pyvista进行显示和保存，可以读取批量的模型分别进行显示和图形保存。 #coding=utf-8 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pyvista as pv import sys import gc class

有一些工具可以帮助您在几分钟内可视化所有数据。这些工具已经存在多年并且已经很成熟; 只需按照您的要求选择正确的数据可视化工具即可。 数据可视化用于与数据交互。Google，Apple，Facebook和Twitter都更好地询问他们的数据更好的问题，并通过使用数据可视化做出更好的业务决策。 以下常见的十大数据可视化工具： 1. Tableau Tableau是一种数据可视化工具。可以创建图形，图表

Redis是一个超精简的基于内存的键值对数据库(key-value)，一般对并发有一定要求的应用都用其储存session，乃至整个数据库。不过它公自带一个最小化的命令行式的数据库管理工具，有时侯使用起来并不方便。不过Github上面已经有了很多图形化的管理工具，而且都针对REDIS做了一些优化，如自动折叠带schema的key等。 Redis Desktop Manager 一款基于Qt5的跨平台

从4.0版开始，Visual C++支持一种新型的工具条资源，这使得工具条的创建比以往更加方便灵活了。在MFC中，工具条的功能由类CToolBar实现。工具条资源和工具条类CToolBar是工具条的两个要素。创建工具条的基本步骤是： 1.创建工具条资源。 2.构建一个CToolBar对象。 3.调用CToolBar::Create函数创建工具条窗口。 4.调用CToolBar::LoadToolB

大数据面临数据规模大、数据变化快、数据类型多、价值密度低4个挑战，而传统的数据可视化工具难以应对。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、

本节将介绍一些对于VR开发很有帮助的工具： A-Frame查看器（Inspector） - 这是一个所见即所得的检查工具以获得场景的不同视图并看到实体调整后的视觉效果，和浏览器的DOM检查器类似。可以在任意的A-Frame场景中用<ctrl> + <alt> + i组合键打开。 运动捕捉（Motion Capture） - 这是一个记录和回放头戴设备和控制器的姿势和事件的工具。点击记录，在VR头戴

这是一个化学相关的图形化工具，包括一个二维的化学公式编辑器以及化学计算器等。