从Wolfram服务器获取DC comics卡通人物数据

2024-02-04 00:58

本文主要是介绍从Wolfram服务器获取DC comics卡通人物数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

背景知识

DC comics是美国时代华纳旗下DC娱乐下属的一个漫画图书出版商。超人、蝙蝠侠之类漫画的始作俑者。

在Wolfram的目前为止3750个PopularCurves数据中(全部下载数据有2-3GB之巨!),其中有248个图片专属于DC comics里的漫画角色。

因为248个数据图片信息小于250MB,容易处理,这篇博客介绍如何下载这248个角色的包括图片在内的信息,尤其是显示其中的图片。

代码实现

预备条件

想要下载这些数据,首先要确保自己有一台可以正常连接到internet的电脑,电脑上安装有wolfram的经典产品Mathematica最新版10.1. 因为数据有数百兆之多,所以,请确保足够的网络带宽。考虑到图片数据处理的问题,您的电脑的内存不能太小。

废话少说,直接上代码吧。

下载原始图片数据

这里的代码下载DC Comics数据中自带的图片信息并显示,最后再把它们合并在一个GIF动画文件中。

ClearAll["Global`*"];
dcComics=Quiet@Check[EntityValue[EntityClass["PopularCurve","DCComics"],"Entities"],50];
While[NumberQ@doComics,dcComics=Quiet@Check[EntityValue[EntityClass["PopularCurve","DCComics"],"Entities"],50]];
nCharacters=(Dimensions@dcComics)[[1]]If[!ValueQ@dcImgList,dcImgList=ConstantArray[0,{nCharacters}]];
Do[dcImg=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[i]],"Image"],50];
While[NumberQ@dcImg,dcImg=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[i]],"Image"],50]];
dcImgLabel=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[i]],"Name"],50];
While[NumberQ@dcImgLabel,dcImgLabel=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[i]],"Name"],50]];
dcImgList[[i]]=Labeled@@{dcImg,ToString@i<>"."<>dcImgLabel};
Print@dcImgList[[i]],{i,1,nCharacters}];(*每下载一幅图片都显示它*)(*把全部图片导出到一个GIF动画中,*)
Export["dcComics.gif",dcImgList,"TransitionEffect"->Background,"TransparentColor"->White]

到此为止,得到的这个GIF往往需要用gifsicle或convert之类处理才能正常使用。我用gifsicle处理的时候用的是这样的命令:

gifsicle dcComics.gif -d120 "#0-247" > final.gif

结果是这样的:
这里写图片描述

下载图片的参数方程信息及其个性化绘制

默认的DC Comics的图片数据中都有一个“十”字形的坐标轴,很难看。鉴于每幅图片都有自己的参数方程和参数区间的信息,可以获取这些信息之后,自己画一个纯净版的出来。比如,第142号图片女记者、超人嫂Lois Lane,代码如下:

mCurve=142;(*获取第142幅图片信息并用参数曲线方式单独显示它*)
mhp=Quiet@Check[(EntityValue[dcComics[[#]],"Properties"])&@mCurve,50];
While[NumberQ@mhp,mhp=Quiet@Check[(EntityValue[dcComics[[#]],"Properties"])&@mCurve,50]];
mhe=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[mCurve]],mhp[[10]]][t],50];
While[NumberQ@mhe,mhe=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[mCurve]],mhp[[10]]][t],50]];
hdom=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[mCurve]],mhp[[6]]],50];
While[NumberQ@hdom,hdom=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[mCurve]],hp[[6]]],50]];
mlabel=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[mCurve]],"Name"],50];
While[NumberQ@mlabel,mlabel=Quiet@Check[EntityValue[dcComics[[mCurve]],"Name"],50]];
Print[Style[mlabel,Red]];ParametricPlot[mhe,{t,hdom[[1]],hdom[[2]]},PlotPoints->1500,PlotStyle->{Blue,Thickness[.002]},Axes->False]

图片如下:
这里写图片描述

总结

主要解决的问题

主要学习了处理下载中的time out exception的办法。

可能的问题

如果不能连接到互联网或wolfram server故障,上面的下载用代码将无法正常工作。如果数据有更新,则实际的数据个数可能不是现在的248个,142号图片也可能不是Lois Lane。

这篇关于从Wolfram服务器获取DC comics卡通人物数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/675946

相关文章

Python在二进制文件中进行数据搜索的实战指南

《Python在二进制文件中进行数据搜索的实战指南》在二进制文件中搜索特定数据是编程中常见的任务,尤其在日志分析、程序调试和二进制数据处理中尤为重要,下面我们就来看看如何使用Python实现这一功能吧... 目录简介1. 二进制文件搜索概述2. python二进制模式文件读取(rb)2.1 二进制模式与文本

C#实现将XML数据自动化地写入Excel文件

《C#实现将XML数据自动化地写入Excel文件》在现代企业级应用中,数据处理与报表生成是核心环节,本文将深入探讨如何利用C#和一款优秀的库,将XML数据自动化地写入Excel文件,有需要的小伙伴可以... 目录理解XML数据结构与Excel的对应关系引入高效工具:使用Spire.XLS for .NETC

C#如何在Excel文档中获取分页信息

《C#如何在Excel文档中获取分页信息》在日常工作中,我们经常需要处理大量的Excel数据,本文将深入探讨如何利用Spire.XLSfor.NET,高效准确地获取Excel文档中的分页信息,包括水平... 目录理解Excel中的分页机制借助 Spire.XLS for .NET 获取分页信息为什么选择 S

springboot3.x使用@NacosValue无法获取配置信息的解决过程

《springboot3.x使用@NacosValue无法获取配置信息的解决过程》在SpringBoot3.x中升级Nacos依赖后,使用@NacosValue无法动态获取配置,通过引入SpringC... 目录一、python问题描述二、解决方案总结一、问题描述springboot从2android.x

Nginx服务器部署详细代码实例

《Nginx服务器部署详细代码实例》Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器,同时也提供了IMAP/POP3/SMTP服务,:本文主要介绍Nginx服务器部署的相关资料,文中通过代码... 目录Nginx 服务器SSL/TLS 配置动态脚本反向代理总结Nginx 服务器Nginx是一个‌高性

MySQL数据目录迁移的完整过程

《MySQL数据目录迁移的完整过程》文章详细介绍了将MySQL数据目录迁移到新硬盘的整个过程,包括新硬盘挂载、创建新的数据目录、迁移数据(推荐使用两遍rsync方案)、修改MySQL配置文件和重启验证... 目录1,新硬盘挂载(如果有的话)2,创建新的 mysql 数据目录3,迁移 MySQL 数据(推荐两

Prometheus+cpolar如何在手机上也能监控服务器状态?

《Prometheus+cpolar如何在手机上也能监控服务器状态?》本文强调了通过Cpolar这一内网穿透工具,轻松突破Prometheus仅限于局域网访问的限制,实现外网随时随地访问监控数据,教你... 目录前言1.安装prometheus2.安装cpolar实现随时随地开发3.配置公网地址4.保留固定

Python数据验证神器Pydantic库的使用和实践中的避坑指南

《Python数据验证神器Pydantic库的使用和实践中的避坑指南》Pydantic是一个用于数据验证和设置的库,可以显著简化API接口开发,文章通过一个实际案例,展示了Pydantic如何在生产环... 目录1️⃣ 崩溃时刻:当你的API接口又双叒崩了!2️⃣ 神兵天降:3行代码解决验证难题3️⃣ 深度

MySQL快速复制一张表的四种核心方法(包括表结构和数据)

《MySQL快速复制一张表的四种核心方法(包括表结构和数据)》本文详细介绍了四种复制MySQL表(结构+数据)的方法,并对每种方法进行了对比分析,适用于不同场景和数据量的复制需求,特别是针对超大表(1... 目录一、mysql 复制表(结构+数据)的 4 种核心方法(面试结构化回答)方法 1:CREATE

详解C++ 存储二进制数据容器的几种方法

《详解C++存储二进制数据容器的几种方法》本文主要介绍了详解C++存储二进制数据容器,包括std::vector、std::array、std::string、std::bitset和std::ve... 目录1.std::vector<uint8_t>(最常用)特点:适用场景:示例:2.std::arra