defis_inside_triangle(x, y):
if x >= 0and\
y >= 0and\
y <= -x + 1:
# 「xが0以上の領域」かつ「yが0以上の領域」かつ「y=-x+1の直線より下の領域」# すなわち点(x,y)が三角形の内側ならTruereturnTrueelse:
# 三角形の外側ならFalsereturnFalse
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 1000# ランダムに点を打つ場所を決める
x = np.random.random(N)
y = np.random.random(N)
# グラフに点を打つ
plt.plot(x, y, color='k', marker='.')
# グラフを表示する
plt.gca().set_xlim(-2,2)
plt.gca().set_ylim(-2,2)
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.show()
Intel® optimized Deep Learning Image: TensorFlow 1.12.0 m15 (with Intel® MKL-DNN/MKL and CUDA 10.0)
A Debian based image with TensorFlow (With CUDA 10.0 and Intel® MKL-DNN, Intel® MKL) plus Intel® optimized NumPy, SciPy, and scikit-learn.
nvprof が出力するプロファインリング結果(ファイル)を読み取って可視化してくれるアプリです。こちらもインストール方法は割愛しますが、私はインストール時に設定するチェックボックスやらなんやらは全てデフォルトでひたすら「Next」を押してインストールしました。Macbook pro にインストールしたのですが、以下の場所にプロファイラがインストールされてました。
2.で求めたドーナッツの形を表す数式をPythonで実装しmatplotlibで描画します。
ドーナッツの形は前述の通り、 u と v で表すことができるので、この u と v を少しづつ変化させて描画すればドーナッツの形になると思われます。
注意すべき点は、描画をおこなうグラフの軸のアスペクト比率を同じにすることです。
そうしないと、目盛は正しいのだけど見た目上わかりづらいグラフになってしまいます.
コード:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
N_us = 20
N_vs = 40
us = np.linspace(0, 2*np.pi, N_us)
vs = np.linspace(0, 2*np.pi, N_vs)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x1 = 2
z1 = 0for v in vs:
x = np.cos(v)*(x1 + np.cos(us))
y = np.sin(v)*(x1 + np.cos(us))
z = z1 + np.sin(us)
ax.scatter(x, y, z)
ax.set_xlim(-2, 2)
ax.set_ylim(-2, 2)
ax.set_zlim(-2, 2)
ax.set_aspect('equal')
plt.axis('off')
plt.show()