在这个问题中，我们给定一个整数 N。我们的任务是创建一个程序来查找数列 5, 2, 19, 13, 41, 31, 71, 57… 的第 N 项。让我们举个例子来理解这个问题，输入 N = 5，输出 41。解释：数列为 - 5, 2, 19, 13, 41, … 解决方案：解决这个问题的一种简单方法是使用该数列第 N 项的通用公式。该数列对偶数和奇数有不同的公式。第 N 项由下式给出：第 N 项 = (N-1)^2 + N，如果 N 为偶数，即 N%2 == 0；第 N 项 ... 阅读更多

在这个问题中，我们给定一个整数 N。我们的任务是创建一个程序来查找数列 3, 14, 39, 84… 的第 N 项。让我们举个例子来理解这个问题，输入 N = 4，输出 84。解释：第 4 项 - ((4*4*4) + (4*4) + 4) = 64 + 16 + 4 = 84 解决方案：解决这个问题的一种简单方法是使用该数列第 N 项的通用公式。公式为：第 N 项 = ((N*N*N) + (N*N) + (N)) 程序示例……

在这个问题中，我们给定一个整数 N。我们的任务是创建一个程序来查找数列 1, 8, 54, 384… 的第 N 项。让我们举个例子来理解这个问题，输入 N = 4，输出 384。解释：第 4 项 - (4 * 4 * (4!) = 384 解决方案：解决这个问题的一种简单方法是使用该数列第 N 项的通用公式。公式为：第 N 项 = (N * N * (N!)) 程序示例……

在这个问题中，我们给定一个整数 N。我们的任务是创建一个程序来查找数列 1, 6, 18, 40, 75… 的第 N 项。让我们举个例子来理解这个问题，输入 N = 4，输出 40。解释：第 4 项 - (4 * 4 * 5 ) / 2 = 40 解决方案：解决这个问题的一种简单方法是使用该数列第 N 项的通用公式。公式为：第 N 项 = (N * N * (N + 1)) / 2 程序示例……

在这个问题中，我们给定一个整数 N。我们的任务是创建一个程序来查找数列 1, 5, 32, 288… 的第 N 项。让我们举个例子来理解这个问题，输入 N = 4，输出 288。解释：第 4 项 - (4^4) + (3^3) + (2^2) + (1^1) = 256 + 27 + 4 + 1 = 288 解决方案：解决这个问题的一种简单方法是使用该数列第 N 项的通用公式。公式为：第 N 项 = (N^N) + ((N-1)^(N-1)) + … + (2^2) + (1^1) 程序示例……

在这个问题中，我们给定一个整数 N。我们的任务是创建一个程序来查找数列 1, 1, 2, 6, 24, … 的第 N 项。让我们举个例子来理解这个问题，输入 N = 7，输出 720。解释：数列为 - 1, 1, 2, 6, 24, 120, 720 解决方案：解决这个问题的一种简单方法是使用该数列第 N 项的通用公式。公式为：第 N 项 = (N−1)! 程序示例……

使用 plt.xticks，我们可以更改 X 轴的刻度。步骤：使用 plt.plot() 方法，我们可以用两个列表创建一个线，这两个列表作为其参数传递。向坐标轴添加文本。使用 plt.text() 方法，在数据坐标中的 *x*、*y* 位置向坐标轴添加文本 *s*，其中字体大小可以通过更改字体大小值来自定义。使用 xticks 方法，获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例…… 阅读更多

使用 plt.text() 方法，我们可以增加字体大小。步骤：使用 plt.plot() 方法，我们可以用两个列表创建一个线，这两个列表作为其参数传递。向坐标轴添加文本。使用 plt.text() 方法，在数据坐标中的 *x*、*y* 位置向坐标轴添加文本 *s*。可以通过更改字体大小值来自定义字体大小。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例……

我们可以使用用户定义的方法 autolabel 来注释轴值。在此之前，我们可以使用 plt.subplots() 方法初始化 fig 和 ax。步骤：创建包含不同数据元素的列表 labels、men_means 和 women_means。使用 numpy.arrange() 方法返回给定区间内的均匀间隔值。设置宽度变量，即 width=0.35。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认 nrows 和 ncols 为 1。条形图位于 *x* 位置，具有给定的 *align* 对齐方式。它们的尺寸由 *height* 和 *width* 给出。垂直基线为 *bottom*（默认为 0），因此使用 plt.bar() 方法创建 rect1 和 rect2。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。设…… 阅读更多

在本程序中，我们可以创建一个数据框，并使用 `df.plot.bar(x='lab', y='value', color='#5fba34')` 绘制条形图。步骤：使用 Pandas 的数据框，我们可以用给定的字典创建一个数据框，其中键为 'lab' 和 'value'，它们的值分别是列表。使用 Pandas 的 `plot.bar()` 方法，我们可以创建一个垂直条形图。条形图是一种用长度与表示的值成比例的矩形条来呈现分类数据的图。要显示图形，请使用 `plt.show()` 方法。示例：`import pandas as pd` `from matplotlib import pyplot as plt` `df = pd.DataFrame({'lab': ['A', 'B', 'C'], ...`阅读更多