matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

时间: 2024-02-05 10:04:51 浏览: 27
这段代码用于绘制游戏平台累计发行量和近五年游戏平台累计发行量的柱状图。下面是对代码的解释： 1. `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'`：这行代码将字体设置为中文宋体（SimHei），以支持中文显示。 2. `plt.figure(figsize=(20,15))`：这行代码创建一个大小为20x15英寸的画布。 3. `ax1=plt.subplot(211)`：这行代码创建一个包含两个子图的图像，并指定第一个子图的位置为(2, 1, 1)。 4. `Platform = data.groupby(by='Platform').sum()`：这行代码按照平台对数据进行分组，并计算每个平台的总和（包括全球销售额）。 5. `Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`：这行代码对计算后的数据进行处理，保留只有全球销售额一列，并按降序排列。 6. `sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1)`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第一个子图，x轴为平台名称，y轴为对应的全球销售额。 7. `plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14)`：这行代码设置第一个子图的标题为"游戏平台累计发行量"，字体大小为14。 8. `ax2=plt.subplot(212)`：这行代码指定第二个子图的位置为(2, 1, 2)。 9. `Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum()`：这行代码根据数据的年份筛选出近五年的数据，并按照平台对数据进行分组，并计算每个平台在这五年内的总和。 10. `Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`：这行代码对计算后的数据进行处理，保留只有全球销售额一列，并按降序排列。 11. `sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2)`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第二个子图，x轴为平台名称，y轴为对应的全球销售额。 12. `plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14)`：这行代码设置第二个子图的标题为"近五年游戏平台累计发行量"，字体大小为14。 13. `plt.show()`：这行代码显示绘制的柱状图。 通过这段代码，可以直观地观察到游戏平台的累计发行量和近五年的发行量情况，从而分析其发展趋势和变化。

相关推荐

pdf

Python matplotlib通过plt.scatter画空心圆标记出特定的点方法

今天小编就为大家分享一篇Python matplotlib通过plt.scatter画空心圆标记出特定的点方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

在用matplotlib绘制图形时，我经常要绘制子图，此时我们就可以使用函数 plt.subplots() fig,ax = plt.subplots()的意思建立一个fig对象和建立一个axis对象，当我绘制2*2的个子图时候我们需要 #建立一个fig对象和一...
py

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

import matplotlib.pyplot as plt import math # 解决图标题中文乱码问题 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #...

# 绘制主题平均余弦相似度图形 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(size=14) fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.plot(neg_k) ax2.set_xlabel('负面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font)标题显示不出来怎么修改代码

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优') ax1.set_title('正面评论LDA主题数寻优',...

from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(size=14) fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.plot(neg_k) ax2.set_xlabel('负面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font)标题为方框，请修改代码

fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax1.set_title('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2...

import matplotlib.pyplot as plt #配置中文显示 plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data=[2.9,3.5,3.8,4,4.2] data2=[0.41,0.5474,0.29,0.24,0.21] fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90) plt.title('我国高铁运行里程表') #确定画布大小 #绘制第一幅子图 ax1=fig1.add_subplot(1,2,1) plt.title('总里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data) #绘制第二幅子图 ax2=fig1.add_subplot(1,2,2) plt.title('新增里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data2) plt.show()

这段代码是用来绘制我国高铁运行里程表的，...同时，使用了 plt.xticks() 函数来设置 x 轴的刻度值，使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数来设置标题和轴标签等。最后使用 plt.show() 函数来展示图形。

%matplotlib auto from matplotlib.animation import FuncAnimation #要求1：统计每月每天的刷卡金额和值--数据透视表 month_day_df = pd.pivot_table(use_df,index="日",columns="月",values="刷卡金额",aggfunc=np.sum) month_day_df import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei" fig = plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) ax1 = fig.add_subplot(111) #动态函数 def animate(i): #准备数据 plt.gca().cla() x_data = month_day_df.index y_data = month_day_df[i+1].values #绘制图形 plt.plot(x_data,y_data) plt.xticks(x_data ) plt.title(f"{i+1}月每天刷卡金额折线图") plt.xlabel( "日") plt.ylabel( "金额") ani = FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=12,interval=500) plt.show() 设置其线条颜色为随机颜色，线条样式为随机样式

plt.gca().cla() x_data = month_day_df.index y_data = month_day_df[i+1].values # 随机选取线条颜色和样式 line_color = random.choice(['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple']) line_style = ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False men_means = (85.5, 91, 72, 59, 66, 55) women_means = (94, 82, 89.5, 62, 49, 53) ind = np.arange(len(men_means)) width = 0.2 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.bar(ind - width / 2, men_means, width, label='男生平均成绩') ax.bar(ind + 0.2, women_means, width, label='女生平均成绩') ax.set_title('高二男生女生各科平均成绩') ax.set_xticks(ind) ax.set_xticklabels(['语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '生物']) plt.ylim(40, 100) ax.legend() plt.show()美化并转为环形图

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False men_means = (85.5, 91, 72, 59, 66, 55) women_means = (94, 82, 89.5, 62, 49, 53) ind = np.arange(len(men_...

def pic(df, name): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(36, 12)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False grid = plt.GridSpec(4, 1, wspace=0, hspace=0) df['wnacwindspeed'].dropna() df['wgengenactivepw'].dropna() df.rename(columns={'temp_act': '检测风机', 'temp_avg': '平均风机', 'wnacwindspeed': '平均风速', 'wgengenactivepw': '有功功率'}, inplace=True) if not df.empty: fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=100) # 温度预警图 plt.subplot(211) plt.scatter(df['datatime'], df['检测风机'], color='r', label='检测风机值',s=1) plt.scatter(df['datatime'], df['平均风机'], color='g', label='健康参考值',s=1) plt.legend(fontsize=10, loc='best') plt.title(name, size=28) plt.grid() # 风速-功率曲线图 ax1 = fig.add_subplot(212) lns1 = ax1.plot(df['datatime'], df['平均风速'], color='#6495ED', label='风速',lw=1) ax2 = ax1.twinx() lns2 = ax2.plot(df['datatime'], df['有功功率'], color='#DAA520', label='功率',lw=1) lns = lns1 + lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) ax1.grid() ax1.set_xlabel('datatime') ax1.set_ylabel('Wind Speed (m/s)', color='#6495ED', size=20) ax2.set_ylabel('Power (kW)', color='#DAA520', size=20) now = datetime.datetime.now() time_str = now.strftime("%Y-%m-%d") path = 'D:/LYTCO/result/' + time_str if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) name = name.replace('/', '-') name = path + '/' + name + '.png' fig.tight_layout() plt.savefig(name, bbox_inches='tight') plt.close()

这段代码的作用是绘制一个包含两个子图的图片，第一个子图是温度预警图，第二个子图是风速-功率曲线图。在温度预警图中，使用散点图分别表示了检测风机和健康参考值在时间轴上的变化趋势。在风速-功率曲线图中，使用...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_excel('mrbook.xlsx') #导入Excel文件 x=[1,2,3,4,5,6] y1=df['销量'] y2=df['rate'] fig = plt.figure() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax1 = fig.add_subplot(111) #添加子图 plt.title('销量情况对比') #图表标题 #图表x轴标题 plt.xticks(x,['1月','2月','3月','4月','5月','6月']) ax1.bar(x,y1,label='left') ax1.set_ylabel('销量（册）') #y轴标签 ax2 = ax1.twinx() #共享x轴添加一条y轴坐标轴 ax2.plot(x,y2,color='black',linestyle='--',marker='o',linewidth=2,label=u"增长率") ax2.set_ylabel(u"增长率") for a,b in zip(x,y2): plt.text(a, b+0.02, '%.2f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=10,color='red') plt.show()

接下来，创建一个名为fig的Figure对象，并使用plt.rcParams设置中文字体显示和负号显示。然后，通过fig.add_subplot(111)添加一个子图，并设置标题为"销量情况对比"。 使用plt.xticks函数设置x轴刻度标签为['...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) 然后...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(121) t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) bbox=dict(boxstyle='round',fc='white') plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox) #arrowstyle箭头类型，arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"指的是xy与xytext之间的连接类型 bbox_prop=dict(fc='white') ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8) ax2=fig.add_subplot(122) x=np.linspace(0,10,200) y=np.sin(x) ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8)) ax2.set_ylim(-1.5,1.5) ax2.set_xlim(0,10) bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white') ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black')) ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5) #设置水印(带方框的水印) ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3)) plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline 这部分代码导入了 Matplotlib 库和 Numpy 库，并设置了中文显示。 2. 创建画布和子图 ...

from sympy import * from math import * import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import * # 用于求导积分等科学计算 # 一元一次函数图像 def fun_format(): plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim((-10,10)) plt.ylim((-20,20)) plt.tight_layout() x,y = symbols('x y') # 引入x y变量 expr = log(x)# 计算表达式 x_value = [] # 用于保存x值 y_value = [] # 用于保存y值 y_value_dif = [] # 用于保存一阶导数值 expr_dif = diff(expr,x,1) for i in np.arange(-10,10,0.1): x_value.append(i) y_value.append(expr.subs('x',i)) # 将i值代入表达式 y_value_dif.append(expr_dif.subs('x',i)) # 将i值代入一阶求导表达式 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,1,1) # plt.title('f(x)='+str(expr)) fun_format() ax1.plot(x_value,y_value) # 画原函数图 ax2=fig.add_subplot(2,2,3) plt.title('f(x)_dot='+str(expr_dif)) fun_format() ax2.plot(x_value,y_value_dif) # 画一阶导数图

- 引入了 matplotlib 和 sympy 库。 - 定义了一个函数 fun_format()，用于设置坐标轴范围、标签等格式。 - 定义了变量 x 和 y。 - 定义了表达式 expr = log(x)，这是对数函数的表达式。 - 计算了 x 和 y 的值，...

按照你给我的代码运行后显示AttributeError: Waffle.set() got an unexpected keyword argument 'ax'

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5), subplot_kw=dict(projection='polar')) waffle1 = Waffle(fig=fig, rows=10, columns=10, values=[6499798, 1426144], vertical=True, ...

）导入“最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx”文件中的数据，并设置中文字体。 （2）创建新画布，设置大小为(12, 6)。 （3）将数据按所在区分组，并使用size()函数获取每个分组的统计个数；然后，创建一行一列的子图ax1，以统计个数的行标签为x轴数据、数值为y轴数据、颜色为(0.894, 0, 0.498)绘制柱状图，并设置y轴标题、图例和图表标题。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体为黑体 # 导入数据 df = pd.read_excel('最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx') # 创建画布 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6)) # 按区分组...

1. 使用subplot2grid（函数绘制三个子图（要求：子图 分布均匀，大小适中，使用“紧密布局”谓整间距， 2 10分) 2.调整画布（大小10+8，dpi-100，画布背景顏色自行调 整，9分） 3. 正确显示中文字体为黑倖，3分 3 小标题1： 2022届华业生和2023届毕业生求值意向分析 4 2022届（※) 2023届（※） "5 薪酬福利 65.0 69.3 5 稳定工馆 36.2 7 40.7 工作和生活平衡 8 38.5 学习新东西 39.5 35.4 9 25. 2 专业对口 22. 8 10 前景好 21.3 21.1 11 兴趣 112.7 18.9 12 8.3 13 小振題2:2023届年山生期望就北的城市等級 14 -线城市 15 30. 0 新一线城市 16 30. 0 线城市 17 一线城市 26.7 18 10. 2 四线城市 19 1.9 五线城市 20 1. 2 21 小标题3： 22 RO22届毕北生和2023届学业生找工作时间分布 23 2022届 4%) 上年1月前 2023居（0 24 5.9 上年1-6月 25 8.3 上年7-8月 5. 3 26 11.4 上年9月 10. 5 27 7.8 1年10月 19.2 28 7.9 上年11月 29 8.7 5. 6 上年12日 5.7 30 同年1月 8. 3 75 31 同年2月 8. 8 32 11.3 同年3月 10.2 331 还没找工作 21.9 21. 8 34 3. 9 2.8

plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' 接着，我们可以使用subplot2grid函数来创建三个子图。代码如下： python fig = plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100, facecolor='white') plt.subplots_adjust...

python画图拼接

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 t = np.arange(0.0, 2.0, 0.1) s = np.sin(t * np.pi) plt.figure(figsize=(8...

能不能把两个图放在子图里

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5)) waffle1 = Waffle(ax=ax1, rows=10, columns...
pdf

python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

主要介绍了python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

最新推荐

recommend-type

node-v6.11.1-linux-ppc64le.tar.xz

Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

ArduinoESP32板卡支持包

ArduinoESP32板卡支持包
recommend-type

Inno-Tasks-Test.zip

无需在自定义页面中使用复杂的设置，而是使用Inno设置[Task]使安装更简单。
recommend-type

node-v18.14.2-headers.tar.gz

Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

node-v6.15.0-linux-x86.tar.xz

Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势： - **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。 - **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

机器学习怎么将excel转为csv文件

机器学习是一种利用计算机算法和统计数据的方法来训练计算机来进行自动学习的科学，无法直接将excel文件转为csv文件。但是可以使用Python编程语言来读取Excel文件内容并将其保存为CSV文件。您可以使用Pandas库来读取Excel文件，并使用to_csv()函数将其保存为CSV格式。以下是代码示例： ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 excel_data = pd.read_excel('example.xlsx') # 将数据保存为 CSV 文件 excel_data.to_csv('example.csv', index=
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。