虽说已经写了不少代码，但作为嵌入式领域的工作者，倒是挺少编写带界面的程序，即使开发带交互功能的程序，通常也是在 Linux 命令终端进行的，这主要是因为很多嵌入式程序不是特别需要炫酷的交互界面，因此我会把主要精力放在架构设计与逻辑实现上，界面部分一般则交给同事负责。

不过，不得不承认，如果想说明某个问题，有时候枯燥的几大段文字甚至不如一张简单的图像更有说服力。因此，既然决定写文章，首要目的肯定是让读者读懂我想表达的内容，这时绘制图像就不可少了，考虑C语言和C++绘制图像的不方便，本文将尝试使用 Python，借助 matplotlib 库实现简单的图像绘制，后期如果有需要，文章中的图像都将使用该方法绘制。

注：本文转载自李继存老师个人博客
http://jerkwin.github.io/2016/08/09/太阳能电池效率的计算/，小编基于自己的理解，部分内容有删减和增加。

在文献《Design Rules for Donors in Bulk-Heterojunction Solar Cells—Towards 10% Energy-Conversion Efficiency》(Adv. Mater. 2006, 18, 789–

绘制三维图形

首先补充一下numpy中meshgrid函数的用法。具体含义如下图所示

meshgrid函数的用法

绘制3D曲面图

MATLAB的slice函数可用于绘制三维体切片平面，实现多个图片堆叠图。今天主要是实例讲解MATLAB编程实现多个图片堆叠图的绘制。

Python之Matplotlib数据可视化（二）：密度图与等高线图

• 用等高线图可视化三维数据
• 用彩色等高线可视化三维数据
• 带填充色的三维数据可视化图
• 重新渲染三维数据的彩色图

哈喽大家好，我是咕噜美乐蒂。很高兴又和大家见面啦。

在机器人控制的应用中，足端轨迹是一个非常重要的参数，可以用来评估机器人的运动性能和精度。在 Simulink 中获取足端轨迹需要考虑到模型的复杂性、仿真器的选择、输出信号的设置以及数据处理等多个方面。美乐蒂在本文中将详细介绍如何在 Simulink 中获取足端轨迹，并提供一些常用的方法和技巧给大家参考。

在Simulink中获取足端轨迹的代码实现涉及多个步骤，以下是一个详细的解释：

一、准备阶段

首先，确保您已经安装了MATLAB和Simulink，因为Simulink是MATLAB的一部分，用于可视化建模和仿真。

二、建立模型

1.使用Simulink模块建立一个机器人模型。如果您正在处理的是四足机器人或其他复杂机器人，可能需要利用SimMechanics模块来构建动力学模型。通过添加链接和关节来模拟机器人的骨骼结构，并设置关节力和约束条件。

插值是在一组已知数据点的范围内添加新数据点的技术。可以使用插值来填充缺失的数据、对现有数据进行平滑处理以及进行预测等。MATLAB 中的插值技术可分为适用于网格上的数据点和散点数据点。从数学上来说，数据插值是一种函数逼近的方法。

今天主要是讲解MATLAB的牛顿法求多元函数的极值程序加实例。

从头开始学习NumPy

NumPy是一个基本库，受（PyTorch）的启发，大多数广泛使用的Python数据处理库都是基于（pandas）构建的，或者可以与（TensorFlow，Keras等）有效地共享数据。了解NumPy的工作方式也可以提高您在这些库中的技能。也可以在GPU^1上不做任何改动或进行最少改动即可运行NumPy代码。