【Python练习】Matplotlib数据可视化
文章目录
- 一、实验目标
- 二、实验内容
- 1. 用画布的各种设置,绘制类似如图1所示的:y1=sin(x)和y2=cos(x)的曲线图
- 2. 某校高一3班12名同学语数外三科成绩分布情况如表5-2所示,数据值也可以自拟,适当调整。绘制折线图、纵向条形图分析这些同学单科成绩情况,绘制纵向堆叠条形图查看这些同学总成绩情况,实现效果如图2、图3、图4所示
- 3. 全国2009~2011年各类学校的数量情况如表2所示。绘制横向条形图、纵向条形图分析这些学校分布情况,实现效果类似图5、图6
- 4. 采用表3网约车司机第一季度收入情况数据,也可以自拟数据,绘制这六位司机收入情况的条形图
- 5. 创建开心饭店2022年3月20天里的营业收入情况,自己创建数据集,类似表3所示,基于创建的Excel表数据,绘制类似如图8所示效果
- 6. 绘制类似如图1效果的多子图,要求绘制的子图个数与类型与图9一致,数据值自拟
- 7. 张三成绩:{"大学英语": 87, "高等数学": 79, "体育": 95, "
相关文章:
【Python练习】Matplotlib数据可视化
文章目录 一、实验目标二、实验内容1. 用画布的各种设置,绘制类似如图1所示的:y1=sin(x)和y2=cos(x)的曲线图2. 某校高一3班12名同学语数外三科成绩分布情况如表5-2所示,数据值也可以自拟,适当调整。绘制折线图、纵向条形图分析这些同学单科成绩情况,绘制纵向堆叠条形图查…...
【2611. 老鼠和奶酪】
来源:力扣(LeetCode) 描述: 有两只老鼠和 n 块不同类型的奶酪,每块奶酪都只能被其中一只老鼠吃掉。 下标为 i 处的奶酪被吃掉的得分为: 如果第一只老鼠吃掉,则得分为 reward1[i] 。如果第二…...
Reid strong baseline 代码详解
本项目是对Reid strong baseline代码的详解。项目暂未加入目标检测部分,后期会不定时更新,请持续关注。 本相比Reid所用数据集为Markt1501,支持Resnet系列作为训练的baseline网络。训练采用表征学习度量学习的方式。 目录 训练参数 训练代…...
宝塔面板搭建网站教程:Linux下使用宝塔一键搭建网站,内网穿透发布公网上线
文章目录 前言1. 环境安装2. 安装cpolar内网穿透3. 内网穿透4. 固定http地址5. 配置二级子域名6. 创建一个测试页面 转载自cpolar内网穿透的文章:使用宝塔面板快速搭建网站,并内网穿透实现公网远程访问 前言 宝塔面板作为简单好用的服务器运维管理面板&…...
常微分方程(ODE)求解方法总结
常微分(ODE)方程求解方法总结 1 常微分方程(ODE)介绍1.1 微分方程介绍和分类1.2 常微分方程的非计算机求解方法1.3 线性微分方程求解的推导过程 2 一阶常微分方程(ODE)求解方法2.1 欧拉方法2.1.1 欧拉方法2…...
【华为OD机试】区间交集【2023 B卷|200分】
【华为OD机试】-真题 !!点这里!! 【华为OD机试】真题考点分类 !!点这里 !! 题目描述 给定一组闭区间,其中部分区间存在交集。 任意两个给定区间的交集,称为公共区间 (如:[1,2],[2,3]的公共区间为[2,2],[3,5],[3,6]的公共区间为[3,5])。 公共区间之间若存在交集,则需…...
Vue3 | Element Plus resetFields不生效
Vue3 | Element Plus resetFields不生效 1. 简介 先打开创建对话框没有问题,但只要先打开编辑对话框,后续在打开对话框就会有默认值,还无法使用resetFields()重置。 下面是用来复现问题的示例代码和示例GIF。 <script setup> import…...
机器视觉特点 机器视觉实际应用
机器视觉特点 1、机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术,机械工程技术,控制技术,电光源照明技术,光学成像技术,传感器技术,模拟与数字视频技术,计算机硬件技术ÿ…...
elementui大型表单校验
一般很大的表单都会被拆解开,校验,,不会写在一个页面,,就会有多个 el-form ,,主页要集合所有el-form的数据,,所以有一个map来接收,传送表单数据,&…...
Linux+Selenium
SeleniumLinux 开源社区已无CentOS7.0以下rpm维护。升级测试机器到CentOS7.X。 Selenium安装 python环境:pip3 install selenium 浏览器插件:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html yum instlal google-chrome 使用以下命令确定是…...
2023-06-01 LeetCode每日一题(礼盒的最大甜蜜度)
2023-03-29每日一题 一、题目编号 二、题目链接 点击跳转到题目位置 三、题目描述 给你一个正整数数组 price ,其中 price[i] 表示第 i 类糖果的价格,另给你一个正整数 k 。 商店组合 k 类 不同 糖果打包成礼盒出售。礼盒的 甜蜜度 是礼盒中任意两…...
Spring架构篇--2.7.2 远程通信基础--Netty原理--ServerBootstrap
前言:已经初始化了NioEventLoopGroup 的boosGroup 和 workerGroup ,那么ServerBootstrap的作用是干嘛的呢 ,本文在Spring架构篇–2.7.1 远程通信基础–Netty原理–NioEventLoopGroup 之后继续进行探究 1 首先回顾下 nettt 的使用demo&#x…...
awk编辑器
文章目录 一.awk概述1.概述2.作用3.awk的工作过程4.awk 工作原理及命令格式5.awk的基本操作及其内置变量5.1 awk的-F操作5.2 awk的-v操作5.3 内置变量 二.awk 打印1.基本打印用法1.1 默认打印1.2打印文件内容 2.对行进行操作2.1 只打印行号(有多少行)2.2…...
DicomObjects.Core 3.0.17 Crack
DicomObjects.NET 核心版简介 DicomObjects.Core Assembly DicomObjects.NET 核心版简介 DicomObjects.Core 由一组相互关联但独立的 .核心兼容的“对象”,使开发人员能够快速轻松地将DICOM功能添加到其产品中,而无需了解或编程DICOM标准的复杂性。此帮助…...
电脑怎么通过网络传输文件?
可以通过网络在电脑之间传输文件吗? “由于天气的原因,我的老板决定让所有员工在家工作。但是我很多工作文件都在公司的电脑中,怎么才能将公司的文件远程传输到我家里的电脑上?电脑可以通过网络远程传输文件吗?” …...
人工智能之深度学习
第一章 人工智能概述 1.1人工智能的概念和历史 1.2人工智能的发展趋势和挑战 1.3人工智能的伦理和社会问题 第二章 数学基础 1.1线性代数 1.2概率与统计 1.3微积分 第三章 监督学习 1.1无监督学习 1.2半监督学习 1.3增强学习 第四章 深度学习 1.1神经网络的基本原理 1.2深度…...
性能测试设计阶段
性能测试设计阶段 性能测试是软件测试中的关键环节,它可以帮助我们评估软件系统在压力下的运行稳定性和性能表现。性能测试设计阶段是性能测试的基础,只有经过充分的设计,才能保证性能测试的有效性和准确性。 在性能测试设计阶段,…...
leetCode !! word break
方法一:字典树动态规划 首先,创建node类,每个对象应该包含:一个node array nexts(如果有通往’a’的路,那么对应的nexts[0]就不该为null); 一个boolean 变量(如果到达的这个字母恰好是字典中某个候选串的结尾,那么 标记…...
基础学习——关于list、numpy、torch在float和int等数据类型转换方面的总结
系列文章目录 Numpy学习——创建数组及常规操作(数组创建、切片、维度变换、索引、筛选、判断、广播) Tensor学习——创建张量及常规操作(创建、切片、索引、转换、维度变换、拼接) 基础学习——numpy与tensor张量的转换 基础学习…...
华纳云美国Linux服务器常用命令分享
美国Linux服务器系统目前也是跟Windows操作系统一样用户量非常多,其简单的纯命令操作模式可以节省很多系统空间,本文小编就来分享一些美国Linux服务器系统常用的命令,希望能够给刚入门的美国Linux服务器系统的用户提供一些操作参考。 1、系统…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
前端倒计时误差!
提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...
【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】
1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件(System Property Definition File),用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...
短视频矩阵系统文案创作功能开发实践,定制化开发
在短视频行业迅猛发展的当下,企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果,纷纷采用短视频矩阵运营策略,同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而,频繁的文案创作需求让运营者疲于应对,如何高效产出高质量文案成…...
人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域
本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...
C语言中提供的第三方库之哈希表实现
一. 简介 前面一篇文章简单学习了C语言中第三方库(uthash库)提供对哈希表的操作,文章如下: C语言中提供的第三方库uthash常用接口-CSDN博客 本文简单学习一下第三方库 uthash库对哈希表的操作。 二. uthash库哈希表操作示例 u…...
在树莓派上添加音频输入设备的几种方法
在树莓派上添加音频输入设备可以通过以下步骤完成,具体方法取决于设备类型(如USB麦克风、3.5mm接口麦克风或HDMI音频输入)。以下是详细指南: 1. 连接音频输入设备 USB麦克风/声卡:直接插入树莓派的USB接口。3.5mm麦克…...
论文阅读:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving
地址:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂,正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...
SpringAI实战:ChatModel智能对话全解
一、引言:Spring AI 与 Chat Model 的核心价值 🚀 在 Java 生态中集成大模型能力,Spring AI 提供了高效的解决方案 🤖。其中 Chat Model 作为核心交互组件,通过标准化接口简化了与大语言模型(LLM࿰…...
Python网页自动化Selenium中文文档
1. 安装 1.1. 安装 Selenium Python bindings 提供了一个简单的API,让你使用Selenium WebDriver来编写功能/校验测试。 通过Selenium Python的API,你可以非常直观的使用Selenium WebDriver的所有功能。 Selenium Python bindings 使用非常简洁方便的A…...
