import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data_5 = np.array([2450,2450,1598,1479.5,1550,1486.5]) data_6 = np.array([1379.5,1378,1350,1338.4,1300,1139.5,1126.5]) data_7 = np.array([1099,1099,1099,1079,1079,1024.5]) data_8 = np.array([1035,1035,1079.5,1126.5,1400,1396,1364.5]) data_9 = np.array([1500,1399,1490,1333.33,1350,1300]) data_10 = np.array([1269.9,1269.4,115,1149.5,1149]) data_11 = np.array([1149,1280,1260,1255,1235,1100]) data_12 = np.array([1040,1040,999,999,938.5]) data_13 = np.array([900,845,894.49,765.49,740,649.5,649.5]) data_14 = np.array([649.47,649.46,649.46,649,639,644]) data_15 = np.array([648.79,649.5,879,799,799,859.89]) data_16 = np.array([857.89,849.99,848.96,848.7,845.9]) plt.boxplot([data_5, data_6, data_7, data_8, data_9, data_10, data_11, data_12, data_13, data_14, data_15, data_16], labels=('5日', '6日','7日','8日','9日','10日' ,'11日','12日','13日','14日','15日','16日') ) plt.show()美化此代码

时间: 2023-07-31 16:12:24 浏览: 136
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 解决负号显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 数据 data_5 = np.array([2450,2450,1598,1479.5,1550,1486.5]) data_6 = np.array([1379.5,1378,1350,1338.4,1300,1139.5,1126.5]) data_7 = np.array([1099,1099,1099,1079,1079,1024.5]) data_8 = np.array([1035,1035,1079.5,1126.5,1400,1396,1364.5]) data_9 = np.array([1500,1399,1490,1333.33,1350,1300]) data_10 = np.array([1269.9,1269.4,115,1149.5,1149]) data_11 = np.array([1149,1280,1260,1255,1235,1100]) data_12 = np.array([1040,1040,999,999,938.5]) data_13 = np.array([900,845,894.49,765.49,740,649.5,649.5]) data_14 = np.array([649.47,649.46,649.46,649,639,644]) data_15 = np.array([648.79,649.5,879,799,799,859.89]) data_16 = np.array([857.89,849.99,848.96,848.7,845.9]) # 绘制箱线图 plt.boxplot([data_5, data_6, data_7, data_8, data_9, data_10, data_11, data_12, data_13, data_14, data_15, data_16], labels=('5日', '6日','7日','8日','9日','10日','11日','12日','13日','14日','15日','16日') ) # 设置标题和坐标轴标签 plt.title('不同日期的数据分布箱线图') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('数据值') # 显示图形 plt.show()
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

import numpy as np 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 # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 #原数据 data=np.array([[72.03,241.2,1592.74],[73.84,241.2,1855.36],[74.49,244.8,2129.60],[76.68,250.9,2486.86],[78.00,250.9,2728.94],[79.68,252.2,3038.90]]) #要预测数据的真实值 data_T=np.array([[81.21,256.5,3458.05],[82.84,259.4,3900.27],[84.5,262.4,4399.06],[86.19,265.3,4961.62],[87
rar

numpy matplotlib

numpy matplotlib

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport warnings warnings.filterwarnings('ignore')plt.rcParams["font.family"]="SimHeiplt.rcParams[axes.unicode minus"]=Falsedt.plot(kind=bar")plt.show

这段代码存在一些语法错误，我来解释一下： - 第一行缺少空格，应该为 import pandas as...plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dt.plot(kind='bar') plt.show()

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings sns.set(style='darkgrid') plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False warnings.filterwarnings('ignore') data = pd.read_csv("wsx-quanqiuyingyangbuliangshujuji.csv") print(data)

它导入了pandas、numpy、matplotlib.pyplot和seaborn库，并设置了一些绘图和警告的参数。然后，它尝试使用pandas的read_csv函数读取名为"wsx-quanqiuyingyangbuliangshujuji.csv"的CSV文件，并将数据存储在名为"data...

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的...其中，numpy是Python中处理科学计算的一个重要库，pandas是Python中用于数据分析的库，seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，matplotlib是Python中常用的绘图库。

import pandas as pd ex = pd.read_excel('豆瓣音乐Top250.xls', index_col=0) ex.to_csv("豆瓣音乐Top250.csv", encoding="utf-8") import pandas as pda import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False mpl.rcParams['font.size'] = 15 df = pd.read_csv('豆瓣音乐Top250.csv') display(df)

然后，我们导入了其他需要的库，包括numpy、matplotlib等，并对matplotlib进行了一些配置，以便在绘图时能够正确显示中文字符。 最后，使用pd.read_csv()函数读取名为"豆瓣音乐Top250.csv"的CSV文件，并将其...

import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这段代码是用于导入一些常用...其中，numpy和pandas库是用于数据处理的常用库，tqdm库是用于显示进度条的库，matplotlib和pylab库是用于数据可视化的常用库。如果你要进行数据处理和可视化的话，这些库都是非常有用的。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def draw_plot(list): plt.plot(list['director_name'],list['movie_facebook_likes']) plt.show() if __name__ == "__main__": data = pd.read_csv('../data/movie.csv') data['director_name'].describe() plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False draw_plot(data) print(data)

- plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False：解决负号显示为方块的问题。 - draw_plot()：绘制关系图，横轴为导演名字，纵轴为电影 Facebook 点赞数。 - plt.show()：展示绘制的关系图。 需要注意的是，...

python中import numpy as np np.seterr(all='ignore') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})是什么意思

7. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False：设置 Matplotlib 中的负号显示为正常符号，避免出现乱码； 8. sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})：设置 Seaborn 中的样式为...

用import numpy as np from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2hsv,hsv2rgb from skimage.exposure import equalize_hist import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 A=np.clip(B, 0, 1.0) # 对数字B的每个元素值进行两头截断，确保输出数组A的元素取值在0~1之间

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 # 对数字B的每个元素值进行两头截断，确保输出数组A的元素取值在0~1之间 A = np.clip(B, 0, 1.0) 需要注意的是，上述...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data_a = np.array([85.5, 91, 72, 59, 66, 55]) data_b = np.array([94, 82, 89.5, 62, 49, 53]) plt.boxplot([data_a, data_b], labels=('男生各科平均成绩', '女生各科平均成绩'), meanline=True, widths=0.5, vert=False, patch_artist=True) plt.title('高二男生和女生各科平均成绩') plt.xlim(40, 100) plt.show()转为堆积面积图并美化

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data_a = np.array([85.5, 91, 72, 59, 66, 55]) data_b = np.array([94, 82, 89.5, 62, 49, 53]) fig, ax = plt.subplots() ax.stackplot(range(len(data_a)), data...

补全程序，完成以下功能：使用np.random.randint(）函数随机产生一组取值为[50，90)之间，size值为（10，12）的整数，作为上海市一年的平均相对湿度百分比的值。以1~12月的英文缩写为标签，绘制箱型图。import numpy as np import matplotlib.pyplot as ____ plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 避免中文出现乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False humidity = np.random.randint(50, ____, (10, 12)) labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sept', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] plt.____(humidity, labels=labels, sym='*', whis=1.25, widths=0.6) plt.____('平均相对湿度百分比') plt.____()

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False humidity = np.random.randint(50, 90, (10, 12)) labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sept', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] plt.boxplot...

import os import pandas as pd import glob import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsecsv_list = glob.glob('all.csv') print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i,'rb').read() with open('result.csv','ab') as f: f.write(fr) print('合并完毕！')

这段代码的功能是将当前目录下所有后缀名为csv的文件合并成一个名为result.csv的文件。具体来说，首先使用glob.glob('all.csv')获取当前目录下所有后缀名为csv的文件，并将其保存到csv_list列表中。...

帮我修改错误import pandas import pandas as pd import np import numpy np_load_old = np.load np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k) import matplotlib.pyplot matplotlib.pyplot.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' matplotlib.pyplot.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = numpy.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns'] values = data['values'] matplotlib.pyplot.figure(figsize = (8,7)) matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,3], marker = 'o',c = '#0099FF') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,4], marker = '*',c = '#00FF00') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,5], marker = '+',c = '#FF3300') matplotlib.pyplot.xlabel('年份') matplotlib.pyplot.ylabel('生产总值（亿元）') matplotlib.pyplot.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45) matplotlib.pyplot.title('2000-2017年各产业季度生产总值散点图') matplotlib.pyplot.legend(['第一产业','第二产业','第三产业']) matplotlib.pyplot.savefig('D:\\temp\\test\\2022231168许开国c.png') matplotlib.pyplot.show name1 = pandas.DataFrame(list(data['columns'])) values1 = pandas.DataFrame(list(data['values'])) with pd.ExcelWriter('D:\\temp\\test\\2022231201许开国c.xlsx') as writer: name1.to_excel(writer, sheet_name= 'Sheet1', index=False, header=True) values1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False, header=True)

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = np.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns'] values = data['values'] plt.figure(figsize = (8,7)) plt.scatter...

这个代码错在哪里import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.rcParams['axes.unicode minus']=False plt.title('班级同学体育课统计') x=['乒乓球','羽毛球','篮球','瑜伽','足球'] y1=[13,15,18,10,11] plt.barh(x,y1) plt.show()

这段代码本身并没有语法错误，但是如果你没有安装 Matplotlib 库，那么就会出现 ModuleNotFoundError 错误。如果你已经安装了 Matplotlib 库，但是在运行这段代码时出现了问题，那么可能是因为你的数据有误，或者...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) data = np.random.rand(42, 42) data_flattened = data.flatten(data)

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据*********...

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

1. 导入包：分别导入了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化包，其中 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 用于解决中文显示和...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.arange(3) y1 = np.array([61.8, 42.8, 48.0]) y2 = np.array([32.9, 12.5, 13.3]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y1, width=bar_width, alpha=0.8, color='skyblue', label='获得offer比例') plt.bar(x + bar_width, y2, width=bar_width, alpha=0.8, color='pink', label='签约比例') plt.title('不同院校求职毕业生获得offer与签约比例') plt.xlabel('学历') plt.ylabel('签约率') plt.xticks(x + bar_width/2, ['双一流院校', '普通本科院校', '专科院校']) plt.legend(loc='upper right') plt.show()给这个图片添加数据标签

plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.arange(3) y1 = np.array([61.8, 42.8, 48.0]) y2 = np.array([32.9, 12.5, 13.3]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y1, width=bar_width, alpha=0.8, color=...
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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

资源摘要信息:"connections:https" ### 标题解释 标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。 ### 描述分析 描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。 描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。 ### 功能介绍 connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。 ### 安装说明 描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。 ### 标签解读 标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词： - "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。 - "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。 - "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。 - "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。 - "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。 - "R" 代表R语言社区或R语言本身。 ### 压缩包文件名称列表分析 文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。 ### 总结 综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
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Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库

资源摘要信息:"arachne:基于Java的路由库" 知识点详细说明： 1. 知识点一：基于Java的路由库 - Arachne是一个基于Java开发的路由库，它允许开发者在Java环境中实现网络路由功能。 - Java在企业级应用中广泛使用，具有跨平台特性，因此基于Java的路由库能够适应多样的操作系统和硬件环境。 - 该路由库的出现，为Java开发者提供了一种新的网络编程选择，有助于在Java应用中实现复杂的路由逻辑。 2. 知识点二：简单Linux虚拟机上运行 - Arachne能够在资源受限的简单Linux虚拟机上运行，这意味着它对系统资源的要求不高，可以适用于计算能力有限的设备。 - 能够在虚拟机上运行的特性，使得Arachne可以轻松集成到云平台和虚拟化环境中，从而提供网络服务。 3. 知识点三：UDP协议与RIPv2路由协议 - Arachne实现了基于UDP协议的RIPv2（Routing Information Protocol version 2）路由协议。 - RIPv2是一种距离向量路由协议，用于在网络中传播路由信息。它规定了如何交换路由表，并允许路由器了解整个网络的拓扑结构。 - UDP协议具有传输速度快的特点，适用于RIP这种对实时性要求较高的网络协议。Arachne利用UDP协议实现RIPv2，有助于降低路由发现和更新的延迟。 - RIPv2较RIPv1增加了子网掩码和下一跳地址的支持，使其在现代网络中的适用性更强。 4. 知识点四：项目构建与模块组成 - Arachne项目由两个子项目构成，分别是arachne.core和arachne.test。 - arachne.core子项目是核心模块，负责实现路由库的主要功能；arachne.test是测试模块，用于对核心模块的功能进行验证。 - 使用Maven进行项目的构建，通过执行mvn clean package命令来生成相应的构件。 5. 知识点五：虚拟机环境配置 - Arachne在Oracle Virtual Box上的Ubuntu虚拟机环境中进行了测试。 - 虚拟机的配置使用了Vagrant和Ansible的组合，这种自动化配置方法可以简化环境搭建过程。 - 在Windows主机上，需要安装Oracle Virtual Box和Vagrant这两个软件，以支持虚拟机的创建和管理。 - 主机至少需要16 GB的RAM，以确保虚拟机能够得到足够的资源，从而提供最佳性能和稳定运行。 6. 知识点六：Vagrant Box的使用 - 使用Vagrant时需要添加Vagrant Box，这是一个预先配置好的虚拟机镜像文件，代表了特定的操作系统版本，例如ubuntu/trusty64。 - 通过添加Vagrant Box，用户可以快速地在本地环境中部署一个标准化的操作系统环境，这对于开发和测试是十分便利的。 7. 知识点七：Java技术在IT行业中的应用 - Java作为主流的编程语言之一，广泛应用于企业级应用开发，包括网络编程。 - Java的跨平台特性使得基于Java开发的软件具有很好的可移植性，能够在不同的操作系统上运行，无需修改代码。 - Java也具有丰富的网络编程接口，如Java NIO（New Input/Output），它提供了基于缓冲区的、面向块的I/O操作，适合于需要处理大量网络连接的应用程序。 8. 知识点八：网络协议与路由技术 - 理解各种网络协议是网络工程师和开发人员的基本技能之一，RIPv2是其中一种重要协议。 - 路由技术在网络架构设计中占有重要地位，它决定了数据包在网络中的传输路径。 - Arachne库的使用可以加深开发者对路由协议实现和网络架构设计的理解，帮助构建更加稳定和高效的网络系统。 通过上述知识点的介绍，我们可以看出Arachne作为一个基于Java的路由库，在技术实现、项目构建、环境配置以及网络技术等多个方面有着其独特之处，对Java开发者来说，这是一项值得学习和使用的技术资源。