Matplotlib 中的图例是帮助观察者理解图像数据的重要工具。图例通常包含在图像中，用于解释不同的颜色、形状、标签和其他元素。 1. 主要参数 当不设置图例的参数时，默认的图例是这样的。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x =
Matplotlib 文本和标注可以为数据和图形之间提供额外的信息，帮助观察者更好地理解数据和图形的含义。 文本用于在图形中添加注释或提供更详细的信息，以帮助观察者理解图形的含义。标注则是一种更加细粒度的文本信息，可以被用来为特定的数据点或区域提供更详细的信息。 本篇通过示例依次介绍文本和标注的常用
Matplotlib 提供了大量配置参数，这些参数可以但不限于让我们从整体上调整通过 Matplotlib 绘制的图形样式，这里面的参数还有很多是功能性的，和其他工具结合时需要用的配置。 通过plt.rcParams，可以查看所有的配置信息： import matplotlib.pyplot as
Matplotlib库 由于诞生的比较早，所以其默认的显示样式很难符合现在的审美，这也是它经常为人诟病的地方。 不过，经过版本更迭之后，现在 Matplotlib 已经内置了很多样式表，通过使用不同的样式表，可以整体改变绘制图形的风格，不用再调整一个个显示参数。 1. 样式表的使用 1.1. 所有内
Matplotlib 中有一个很有趣的手绘风格。如果不是特别严肃的分析报告，使用这个风格能给枯燥的数据分析图表带来一些活泼的感觉。 使用手绘风格非常简单，本篇主要手绘风格的效果以及如何配置中文的支持。 1. 中文支持 Matplotlib 的手绘风格默认是不支持中文的，中文在图形中会显示成方格子。如
除了绘制各类分析图形（比如柱状图，折线图，饼图等等）以外，matplotlib 也可以在画布上任意绘制各类几何图形。这对于计算机图形学、几何算法和计算机辅助设计等领域非常重要。 matplitlib 中的 patches 类提供了丰富的几何对象，本篇抛砖引玉，介绍其中几种常用的几何图形绘制方法。 其
matplotlib 在1.0版本之前其实是不支持3D图形绘制的。 后来的版本中，matplotlib加入了3D图形的支持，不仅仅是为了使数据的展示更加生动和有趣。更重要的是，由于多了一个维度，扩展了其展示数据分布和关系的能力，可以一次从三个维度来比较数据。 下面介绍在matplotlib中绘制各类
如果分析的数据与地域相关，那么，把分析结果结合地图一起展示的话，会让可视化的效果得到极大的提升。 比如，分析各省GDP数据，人口数据，用柱状图，饼图之类的虽然都可以展示分析结果，不过，如果能在全国的地图上展示各省的分析结果的话，会让人留下更加深刻的印象。 将数据的分析结果展示在地图上，难点在于： 如
Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。 它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 本系列具体内容包括： 画布 画布是其他所有的元素的载体，可以说是最重要，也是最容易被忽视的元素。 绘制图形之前
MapReduce服务为用户提供海量数据的管理及分析功能，快速从结构化和非结构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。集群中的FusionInsight Manager将提供企业级的集群的统一管理平台。
AI学习过程中，常见的名词解析 ### 中位数 将数据从小到大排序，奇数列，取中间值，偶数列，中间两个值的平均，可做为销售指标 ### 众数 一组数据中，数值出现最多的那个。反映哪款产品，销量最好 ### 平均数 比赛中，去掉最高、最低分，然后以平均数做为选手的最终得分 ### 损失函数（loss
定义： 相同文档结构（Mapping）文档的结合 由唯一索引名称标定 一个集群中有多个索引 不同的索引代表不同的业务类型数据 注意事项： 索引名称不支持大写 索引名称最大支持255个字符长度 字段的名称，支持大写，不过建议全部统一小写
通过本文，读者可以0源码基础的初步学习spring源码，并能够举一反三从此进入源码世界的大米！ 由于是第一次阅读源码，文章之中难免存在一些问题，还望包涵指正！
python基础内容 ## 1. 关于爬虫的特殊性 爬虫是一个很蛋疼的东西, 可能今天讲解的案例. 明天就失效了. 所以, 不要死盯着一个网站干. 要学会见招拆招(爬虫的灵魂) 爬虫程序如果编写的不够完善. 访问频率过高. 很有可能会对服务器造成毁灭性打击, 所以, 不要死盯着一个网站干. 请放慢你
1. TCP三次握手和四次挥手 TCP三次握手的过程如下： 第一步（SYN）：客户端向服务器发送一个带有SYN（同步）标志的TCP包，指示客户端希望建立连接。这个包包含一个随机的初始序列号（ISN）。 第二步（SYN-ACK）：服务器收到客户端的SYN包后，会发送一个带有SYN和ACK（确认）标志的
Go 基础之基本数据类型 目录Go 基础之基本数据类型一、整型1.1 平台无关整型1.1.1 基本概念1.1.2 分类有符号整型（int8~int64）无符号整型（uint8~uint64）1.2 平台相关整型1.2.1 基本概念1.2.2 注意点1.2.3 获取三个类型在目标运行平台上的长度1.3
本篇参考： https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_ref_elements_custom_error.htm&type=5 https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.apex
第一部分：函数基础 函数的作用意义： 1.为了更好地管理代码，可能对应的代码块需要重复多次使用，所以通过一个函数封装起来，便于下次直接调用 2.方法实际上是通过函数实现的 例1： # type() # 内置函数 def lis(): li=[1,2,3] li.append(4) li.pop(2)
Pandas是一个开源的Python数据分析库。 它提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使数据清洗和分析变得简单而快速。 Pandas是基于NumPy数组构建的，因此它在许多NumPy函数上提供了直接的支持。它还提供了用于对表格数据进行操作的数据结构，例如Series和DataFrame。
数据读取是第一步，只有成功加载数据之后，后续的操作才有可能。 pandas可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码。 1. 各类数据源 pandas提供了导入各类常用文件格式数据的接口，这里介绍3种最常用的加载数据的接口。 1
