要从 matplotlib 中的直方图数据绘制折线图，我们使用 numpy 直方图方法计算一组数据的直方图。步骤向当前图形添加子图，nrows=2，ncols=1 以及索引=1。使用 numpy 直方图方法获取一组数据的直方图。使用 hist() 方法（edgecolor=black）绘制直方图。在索引 2 处，使用计算出的数据（来自 numpy 直方图）。要绘制它们，我们可以使用 plot() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.subplot(211) data = np.array(np.random.rand(100)) y, binEdges = np.histogram(data, bins=100) plt.hist(data, bins=100, edgecolor='black') ... 阅读更多

要绘制彩虹般的多色线条，我们可以创建一个包含七种彩虹颜色（VIBGYOR）的列表。步骤使用 numpy 创建 x 用于数据点。创建一个颜色列表（彩虹 VIBGYOR）。在颜色列表长度的范围内迭代。使用 plot() 方法绘制 x 和 y(x+i/20) 的线条，其中 marker=o，linewidth=7 和 colors[i]，其中 i 是索引。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-1, 1, 10) colors = ["red", "orange", "yellow", "green", "blue", "indigo", "violet"] for i in range(len(colors)):    plt.plot(x, x+i/20, c=colors[i], lw=7, marker='o') plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 饼图中删除左侧的标签，我们可以采取以下步骤-创建小时、活动和颜色的列表。使用 pie() 方法绘制饼图。要隐藏 matplotlib 中左侧的标签，我们可以使用 plt.ylabel("") 和一个空字符串。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True hours = [8, 1, 11, 4] activities = ['sleeping', 'exercise', 'studying', 'working'] colors = ["grey", "green", "orange", "blue"] plt.pie(hours, labels=activities, colors=colors, autopct="%.2f") plt.ylabel("") plt.show()输出

要对 matplotlib 中的折线图进行动画化，我们可以采取以下步骤-使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。限制 x 和 y 轴的比例。使用 numpy 创建 x 和 t 数据点。从坐标向量 X2 和 T2 返回坐标矩阵。使用 plot() 方法绘制具有 x 和 F 数据点的线条。要制作动画图，请更新 y 数据。通过重复调用函数 *func*、当前图、动画和间隔来制作动画。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = ... 阅读更多

要在条形图中在列上显示文本，我们可以使用 text() 方法，以便我们可以将文本放置在条形列的特定位置（x 和 y）。步骤为 x、y 和百分比创建列表。使用 bar() 方法制作条形图。迭代压缩的 x、y 和百分比以放置条形列的文本。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [1, 3, 2, 0, 4] percentage = [10, 30, 20, 0, 40] ax = plt.bar(x, y) for x, y, p in zip(x, y, percentage): ... 阅读更多

要使用 matplotlib 处理渐近线/不连续性，我们可以采取以下步骤-使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。关闭轴图。使用 x 和 y 数据点绘制线条。在轴上添加一条水平线，x=0。在轴上添加一条垂直线，y=0。为曲线 y=1/x 放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-1, 1, 100) y = 1 / x plt.axis('off') plt.plot(x, y, label='y=1/x') plt.axhline(y=0, c='red') plt.axvline(x=0, c='red') plt.legend(loc='upper left') plt.show()输出阅读更多

RAID 或独立磁盘冗余阵列是一组磁盘组织技术，旨在提高系统的可靠性和性能。有各种类型的 RAID 技术，例如 RAID 0、RAID 1、RAID 2、…RAID 5。阅读本文以了解更多关于 RAID 0 和 RAID 1 的信息，以及它们彼此之间的区别。什么是 RAID 0？RAID 0 代表独立磁盘冗余阵列 0 级。这里没有存储冗余数据，因此性能非常好。但是，阵列中任何磁盘的故障都会导致数据丢失。在 RAID 0 中，... 阅读更多

数据仓库和数据集市都服务于相同的目的；它们都是数据存储库。但是，我们可以根据它们可以存储的数据量来区分数据仓库和数据集市。数据仓库是一个大型的数据存储库，从不同的组织收集数据，而数据集市是数据仓库的一个逻辑子集。阅读本文以了解更多关于数据仓库和数据集市的信息，以及它们彼此之间的区别。让我们从这两个的基本概述开始。什么是数据仓库？数据仓库是... 阅读更多

抽象是向用户隐藏系统实现细节的过程，只有功能细节才能供用户使用。另一方面，封装是一种将数据和作用于数据上的代码包装到单个单元中的方法。阅读本文以了解更多关于抽象和封装的信息，以及它们彼此之间的区别。什么是抽象？抽象被定义为向用户隐藏系统实现细节的过程。因此，通过使用抽象，我们只提供了... 阅读更多

在面向对象编程（OOP）中，抽象和数据隐藏是两个重要的概念。抽象是提取重要信息而不涉及系统完整细节的过程。另一方面，数据隐藏是将数据封装在一个单元中的过程，即实现数据封装。阅读本文以了解更多关于抽象和数据隐藏的信息，以及这两个概念之间有何区别。什么是抽象？抽象，或数据抽象，是面向对象方法之一。抽象被定义为隐藏内部实现并保持复杂... 阅读更多