1、45平米公寓小复式装修
45 平米公寓小复式装修建议
一楼（约 22.5 平米）：
客厅：选择沙发床或模块化沙发，可兼作床铺。
厨房：安装紧凑型厨房，带集成电器和充足的储物空间。
用餐区：一张可折叠或壁挂式餐桌可节省空间。
浴室：配备淋浴间、水槽和马桶，最大限度地利用空间。
夹层（约 22.5 平米）：
卧室：安装阁楼床或定制床架，最大限度地利用高度。
工作区：设置一个小办公桌和储物架。
休闲区：放置舒适的躺椅或豆袋椅，用于放松或阅读。
空间优化技巧：
垂直空间：使用搁架、壁橱和悬挂式储物装置优化垂直空间。
多功能家具：选择带内置储物空间的家具，如带抽屉的床头柜或带搁架的沙发。
定制设计：考虑定制家具或内置式设备，以完美契合空间。
自然光线：最大化自然光线的进入，使用大窗户、天窗或镜子。
浅色调：使用浅色调和反光表面，让空间显得更大。
风格选择：
简约：干净的线条、中性色调和最小化装饰。
斯堪的纳维亚：明亮的色彩、天然材料和舒适的氛围。
工业：裸露的砖墙、金属元素和复古装饰。
波西米亚：鲜艳的图案、纹理丰富的纺织品和异国情调的装饰品。
其他考虑因素：
存储：考虑安装额外的存储解决方案，如壁挂式架子、储物床或内置式壁橱。
照明：使用多种照明类型，包括自然光、壁灯和落地灯。
通风：确保充足的通风，以保持新鲜空气流通。
个性化：添加个人物品和装饰品，让公寓成为一个舒适和温馨的家。
2、复式公寓装修效果图40平米小户型
40 平方米小户型复式公寓装修效果图
一楼：
客厅：简约现代风格，配有舒适的沙发、电视柜和落地灯。
厨房：开放式厨房，配有白色橱柜、石英台面和不锈钢电器。
餐厅：位于厨房旁边，配有一张圆形餐桌和四把椅子。
浴室：紧凑型浴室，配有淋浴间、马桶和盥洗台。
二楼：
卧室：宽敞明亮的阁楼卧室，配有大号床、床头柜和储物抽屉。
办公室/书房：小空间，配有书桌、书架和窗户，提供充足的自然光线。
浴室：主浴室，配有浴缸、马桶和盥洗台。
其他特点：
楼梯：节省空间的螺旋楼梯，连接一楼和二楼。
储物空间：楼梯下方的内置储物区和卧室的储物抽屉。
照明：充足的自然光线和人造光源。
配色方案：
白色、灰色、米色和黑色。
材料：
木地板
石英台面
不锈钢电器
玻璃窗户
风格：
现代简约主义
北欧风
工业风
尺寸：
一楼：20 平方米
二楼：20 平方米
总面积：40 平方米
3、50平复式公寓装修成三房两厅
设计思路：
最大化空间利用率，巧用垂直空间和分隔区域。
优化布局，创造流线型的居住环境。
利用多功能家具和隐形隔断，增加空间灵活性。
具体装修方案：
一楼：
玄关：安装一面嵌入式鞋柜，节省空间。
客厅：采用开放式布局，与餐厅相连。布置一个舒适的沙发和茶几，营造温馨的氛围。
餐厅：设计一张可伸缩餐桌，满足多人用餐需求。
厨房：采用一体化橱柜设计，最大化储物空间。安装多功能电器，如微波炉、烤箱一体机。
卫生间：采用干湿分离，安装智能马桶和淋浴房。
二楼：
主卧：布置一张双人床和足够大的衣柜。打造一面落地窗，增加采光和通风。
次卧：布置一张单人床和书桌，适合儿童或客卧使用。
阁楼：安装一个可升降楼梯，通往阁楼。将阁楼改造成第三间卧室，适合亲友留宿或作为办公空间。
功能优化：
多功能家具：使用带储物功能的沙发床、可伸缩餐桌，增加空间灵活性。
隐形隔断：利用书柜、屏风等隐形隔断，分隔区域而不影响空间通透性。
垂直空间利用：利用阁楼空间，增加卧室或办公空间。
智能家居：安装智能照明、智能插座等设备，方便控制和节省能源。
风格选择：
现代简约风格：以简洁线条和中性色调为主，打造舒适宽敞的空间。
北欧风格：采用自然材质和亮色调，营造温馨舒适的氛围。
日式风格：注重自然元素和收纳性，营造宁静祥和的空间。
通过运用以上设计思路和功能优化，50平米的复式公寓可以舒适地容纳三房两厅，满足一家人的生活需求。
4、43平米复式公寓装修效果图
import numpy as np
import io
image = Image.open("diagram.jpg")
image_array = np.array(image)
Subtract the mean RGB pixel values from each pixel
mean_rgb = np.mean(image_array, axis=(0, 1), keepdims=True)
image_array = mean_rgb
Compute the principal components of the covariance matrix of the pixels
cov = np.cov(image_array.reshape(1, 3))
eigvals, eigvecs = np.linalg.eigh(cov)
Get the first principal component
pc1 = eigvecs[:, 0]
Project the image onto the first principal component
projected_image = image_array.dot(pc1)
Reshape the projected image to a grayscale image
projected_image = projected_image.reshape(image_array.shape[0], image_array.shape[1])
projected_image = (projected_image np.min(projected_image)) / (np.max(projected_image) np.min(projected_image))
Display the projected image
plt.imshow(projected_image, cmap="gray")
plt.show()
