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看了这个总结,其实 Matplotlib 可视化,也没那么难!

Python 中可以通过 matplotlib 模块的 pyplot 子库来完成绘图。Matplotlib 可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib 是 Python 优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot 是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt. 本文用 Python 对一批运动员数据进行操作,读取数据、数据预处理、matplotlib 数据可视化,熟悉用 Python 进行数据分析和可视化的基本方法,并绘制柱形图、堆叠图、折线图、饼图、环图、箱形图、散点图、直方图、多个子图和热力图。 数据集部分截图如下: pandas读取并查看数据,对于本次练习的数据,读取时需要设置encoding='gbk',不然会报错。 pd.read_csv()读取csv文件,数据有17587行,17列。 importpandasaspd df=pd.read_csv('soccer.csv',encoding='gbk') print(df)复制代码 df.info():查看...

终于不用愁了,GitHub 上的这些面试题项目我给你找好了。

大家好,我是 JackTian。 又到了一年一度的金三银四,每次总能听到一些读者的反馈,问:有没有关于 xxx 的面试题,索性就把我所收集的 GitHub 上关于面试题的项目分享给大家。 这些面试题的开源项目覆盖领域广泛,内容丰富,是非常值得大家在面试前复习功课的资源。 以下所推荐的 27 个开源项目主要做了个描述以及通过思维导图的方式将每个项目进一步的拆解,方便大家能第一时间了解该开源项目主要所包含哪方面的面试题知识点,从而提高查阅的效率,希望对你有所帮助。 awesome-interview-questions 该开源项目主要包括内容:编程语言/框架/平台、数据库技术、缓存技术、操作系统、数据结构与算法、区块链、编码练习、综合清单、设计模式、网路、安全、数据科学等,而且每个模块中所罗列出来的面试题清单大部分都是有答案的。 GitHub 地址:https://github.com/DopplerHQ/awesome-interview-questions interview_python 该开源项目是关于 Python 的面试题,但不止 Python,还涵盖了 Python 语言特性...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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