怎么把h5放到ppt里

Posted 2023-05-17

参考技术A 1. 谁会用ih5 麻烦指导我一下怎么把PPT放到朋友圈或者发给朋友,谢谢
你好！希望能帮到你。

第1步，将电脑上做好的PPT保存为图片格式。

第2步，在iH5新建案例。

第3步，有两个方法：

(1)进入iH5的工具页面后，鼠标右击对象树面板上的“舞台”，从弹出的菜单中选择“导入PPT”。回到“我的电脑”，全选你的PPT图片，拖拽到中间的舞台区域中来，即可完成PPT的上传。

(2)点击工具栏的“幻灯片”，上传zip/格式的图片。

第4步，设置页面为左右滑动。

在对象树面板中选中舞台，在舞台的属性面板中找到“滑动页面”属性，设为“左右（跟随）”，表示手指左右滑动可以翻页。

第5步，设定微信分享标题和截图，发布并分享。

点击菜单栏中的“发布”，即可弹出“发布作品”的对话框，可以设定微信标题、内容简介等。同时，上传一张截图，这张截图就是你在微信里分享给小伙伴时链接左侧会出现的小图哦！

发布成功后，页面会弹出提醒框，并提供二维码，只需用微信扫一扫二维码，即可在微信中打开，并发送给小伙伴，或是分享到朋友圈。
2. ih5怎么导入PPT
步骤：Step 1. 把电脑上做好的PPT保存为图片的格式。

注意：导出时请选择“保存每一张幻灯片”，页面设置建议选择16:9的横宽比例，以适应手机上查看。Step 2. 使用一个免费的在线工具 —— 互动大师来把PPT转为手机上的页面。

在浏览器里进入VXPLO互动大师官网，注册一个用户名，然后在“我的作品”页面下选择创建一个作品，选择手机案例，点击下一步。Step 3. 一键上传PPT看到中间空白的区域，这是“舞台”，鼠标右键点击舞台，然后从弹出的菜单中选择“上传PPT”。

回到“我的电脑”，全选PPT图片，拖拽到中间的舞台区域中来。Step 4. 设定页面为左右滑动刚才上传至舞台的PPT图片就自动变成了一页页的图片。

然后在对象树面板中选中舞台，在舞台的属性面板中找到“滑动页面”属性，设为“左右”（表示手指左右滑动可以翻页）。Step 5. 设定微信分享标题和截图点击编辑器最上角的“i”标记，输入PPT的名称，上传一张截图，这张截图就是在微信里分享给小伙伴时链接左侧会出现的截图。

Step 6. 保存和分享点击编辑器上方的保存，退出编辑器。再回到“我的作品”页面，点击作品封面上的分享按钮，微信扫一扫二维码，直接在微信中打开，就可以发送给小伙伴们，或是分享到朋友圈啦。

PPT制作完成后，使用iPhone以及具有横屏功能的Android手机，可以直接横置屏幕，放大查看；对于不支持横屏功能的手机，可以竖屏查看。
3. 如何在PPT与Html5之间轻松转换
由于Flash被苹果拒之门外，很多开发者在开发产品时都不得不在Flash和HTML5之间做出选择。

今天Google发布的一个新工具让天平再次偏向HTML5这边，它就是Swiffy。 Swiffy可以把Flash文件转换成HTML5标准。

该项目源于Google移动广告团队，开发动机就是有些设备不支持Adobe的格式，因此无法显示Flas *** 。有了这个工具，你只需上传.swf文件，然后就可以将其转化为HTML5标准，显示效果和Flash一样（文件格式为JSON）。

Google称这个转换工具还不支持完全基于Flash的游戏，但是支持向量图形、嵌入式字体、图片、动画等。下面就是一个演示效果截图「上面为Flas *** ，下面为经Swiffy转化后的动画」，你可以点击这个链接亲自体验。

Swiffy目前只是一个实验项目，但对开发者来说非常有用。与此同时，反Flash的苹果肯定在偷着乐吧。

除了这款Flash转化工具之外，Adobe今年3月份自己也推出一款转化工具Wallaby。Flash 大红大紫的日子已经过去了，浏览器厂商们齐心协力整出了 HTML5 标准，抢 Flash 的饭碗；乔教主坚决不让 iPhone 支持 Flash,Adobe 心都挖凉了。

现在 Google 也推出了 Swiffy，免费把 SWF 格式转换为 HTML5 代码， *** 裸的挖墙脚啊。Google Swiffy 目标用户是网络开发人员，它不能转换 Flash 视频，但对大多数 Action Script 交互型 Flash 支持良好。

用户只需将 SWF 文件上传，转换非常快。输出的 HTML 代码会用到一些 SVG 特性，目前只有 webkit 内核浏览器支持；这意味着输出的代码仅仅在 Safari/Chrome 上可用，自然，iOS 自带浏览器也会支持。

Python中的3D绘图命令~这还不放到论文或PPT里？

嗨害大家好鸭！我是小熊猫❤

我企鹅qun里的小伙伴最近问我python中有没有3D绘图命令~

确实这个很实用~很多情况下，

为了能够观察到数据之间的内部的关系，

可以使用绘图来更好的显示规律。

比如在下面的几张动图中，

使用matplotlib中的三维显示命令，

使得我们可以对于logistic回归网络的性能与相关参数有了更好的理解。

下面的动图显示了在训练网络时，

不同的学习速率对于算法收敛之间的影响。

下面给出了绘制这些动态曲线的相关的python指令：

➤01 3D plot

1.基本语法

在安装matplotlib之后，自动安装有 mpl_toolkits.mplot3d。

#Importing Libraries
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
 
#3D Plotting
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection="3d")
 
#Labeling
ax.set_xlabel('X Axes')
ax.set_ylabel('Y Axes')
ax.set_zlabel('Z Axes')
 
plt.show()

2.Python Cmd

使用pythoncmd 插入相应的语句。

3.举例

(1) Ex1

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#******************************
# TEST2.PY                     -- by Dr. ZhuoQing 2020-11-16
#
# Note:
#******************************
 
from headm import *
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
 
ax = plt.axes(projection='3d')
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
y = [2,3,4,6,7,8,9,5,1]
z = [5,6,2,4,8,6,5,6,1]
 
ax.plot3D(x,y,z)
ax.set_xlabel('X Axes')
ax.set_ylabel('Y Axes')
ax.set_zlabel('Z Axes')
 
plt.show()
 
#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : TEST2.PY
#******************************

▲ 3D plot的演示

(2) Ex2

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
 
ax = plt.axes(projection='3d')
 
angle = linspace(0, 2*pi*5, 400)
x = cos(angle)
y = sin(angle)
z = linspace(0, 5, 400)
 
ax.plot3D(x,y,z)
ax.set_xlabel('X Axes')
ax.set_ylabel('Y Axes')
ax.set_zlabel('Z Axes')
 
plt.show()

▲ 3D绘制的例子

(3) Ex3

import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
 
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = z**2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')
ax.legend()
 
plt.show()

➤02 绘制Scatter

利用和上面的相同的绘制命令，

将原来的plot3D修改成为 scatter即可。

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
 
ax = plt.axes(projection='3d')
 
angle = linspace(0, 2*pi*5, 40)
x = cos(angle)
y = sin(angle)
z = linspace(0, 5, 40)
 
ax.scatter(x,y,z, color='b')
ax.set_xlabel('X Axes')
ax.set_ylabel('Y Axes')
ax.set_zlabel('Z Axes')
 
plt.show()

▲ Scatter 的例子

---

➤03 绘制3D Surface

(1) Ex1

▲ 3D surface例子

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#******************************
# TEST2.PY                     -- by Dr. ZhuoQing 2020-11-16
#
# Note:
#******************************
 
from headm import *
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
 
ax = plt.axes(projection='3d')
 
x = arange(-5, 5, 0.1)
y = arange(-5, 5, 0.1)
x,y = meshgrid(x, y)
R = sqrt(x**2+y**2)
z = sin(R)
 
ax.plot_surface(x, y, z)
ax.set_xlabel('X Axes')
ax.set_ylabel('Y Axes')
ax.set_zlabel('Z Axes')
 
plt.show()
 
#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : TEST2.PY
#******************************

▲ 3D 绘制Surface

▲ 绘制3D球表面

(2) 举例

'''
***********
3D surface (color map)
***********
Demonstrates plotting a 3D surface colored with the coolwarm color map.
The surface is made opaque by using antialiased=False.
Also demonstrates using the LinearLocator and custom formatting for the
z axis tick labels.
'''
 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import numpy as np
 
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
 
# Make data.
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
 
# Plot the surface.
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)
 
# Customize the z axis.
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))
 
# Add a color bar which maps values to colors.
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
 
plt.show()

▲ 彩色表面绘制

是不是感觉很实用呢？

家人们赶紧三连起来叭~ ~ ~

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我是小熊猫，咱下篇文章再见啦(✿◡‿◡)