要從 matplotlib 中的直方圖資料繪製折線圖，我們使用 numpy 直方圖方法計算一組資料的直方圖。步驟向當前圖形新增子圖，nrows=2，ncols=1 以及索引=1。使用 numpy 直方圖方法獲取一組資料的直方圖。使用 hist() 方法（edgecolor=black）繪製直方圖。在索引 2 處，使用計算出的資料（來自 numpy 直方圖）。要繪製它們，我們可以使用 plot() 方法。要顯示圖形，請使用 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') ... 閱讀更多

要繪製彩虹般的多色線條，我們可以建立一個包含七種彩虹顏色（VIBGYOR）的列表。步驟使用 numpy 建立 x 用於資料點。建立一個顏色列表（彩虹 VIBGYOR）。在顏色列表長度的範圍內迭代。使用 plot() 方法繪製 x 和 y(x+i/20) 的線條，其中 marker=o，linewidth=7 和 colors[i]，其中 i 是索引。要顯示圖形，請使用 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()輸出閱讀更多

要在 matplotlib 餅圖中刪除左側的標籤，我們可以採取以下步驟-建立小時、活動和顏色的列表。使用 pie() 方法繪製餅圖。要隱藏 matplotlib 中左側的標籤，我們可以使用 plt.ylabel("") 和一個空字串。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()輸出

要對 matplotlib 中的折線圖進行動畫化，我們可以採取以下步驟-使用 subplots() 方法建立圖形和一組子圖。限制 x 和 y 軸的比例。使用 numpy 建立 x 和 t 資料點。從座標向量 X2 和 T2 返回座標矩陣。使用 plot() 方法繪製具有 x 和 F 資料點的線條。要製作動畫圖，請更新 y 資料。透過重複呼叫函式 *func*、當前圖、動畫和間隔來製作動畫。要顯示圖形，請使用 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 = ... 閱讀更多

要在條形圖中在列上顯示文字，我們可以使用 text() 方法，以便我們可以將文字放置在條形列的特定位置（x 和 y）。步驟為 x、y 和百分比建立列表。使用 bar() 方法制作條形圖。迭代壓縮的 x、y 和百分比以放置條形列的文字。要顯示圖形，請使用 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): ... 閱讀更多

要使用 matplotlib 處理漸近線/不連續性，我們可以採取以下步驟-使用 numpy 建立 x 和 y 資料點。關閉軸圖。使用 x 和 y 資料點繪製線條。在軸上新增一條水平線，x=0。在軸上新增一條垂直線，y=0。為曲線 y=1/x 放置圖例。要顯示圖形，請使用 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()輸出閱讀更多

RAID 或獨立磁碟冗餘陣列是一組磁碟組織技術，旨在提高系統的可靠性和效能。有各種型別的 RAID 技術，例如 RAID 0、RAID 1、RAID 2、…RAID 5。閱讀本文以瞭解更多關於 RAID 0 和 RAID 1 的資訊，以及它們彼此之間的區別。什麼是 RAID 0？RAID 0 代表獨立磁碟冗餘陣列 0 級。這裡沒有儲存冗餘資料，因此效能非常好。但是，陣列中任何磁碟的故障都會導致資料丟失。在 RAID 0 中，... 閱讀更多

資料倉庫和資料集市都服務於相同的目的；它們都是資料儲存庫。但是，我們可以根據它們可以儲存的資料量來區分資料倉庫和資料集市。資料倉庫是一個大型的資料儲存庫，從不同的組織收集資料，而資料集市是資料倉庫的一個邏輯子集。閱讀本文以瞭解更多關於資料倉庫和資料集市的資訊，以及它們彼此之間的區別。讓我們從這兩個的基本概述開始。什麼是資料倉庫？資料倉庫是... 閱讀更多

抽象是向用戶隱藏系統實現細節的過程，只有功能細節才能供使用者使用。另一方面，封裝是一種將資料和作用於資料上的程式碼包裝到單個單元中的方法。閱讀本文以瞭解更多關於抽象和封裝的資訊，以及它們彼此之間的區別。什麼是抽象？抽象被定義為向用戶隱藏系統實現細節的過程。因此，透過使用抽象，我們只提供了... 閱讀更多

在面向物件程式設計（OOP）中，抽象和資料隱藏是兩個重要的概念。抽象是提取重要資訊而不涉及系統完整細節的過程。另一方面，資料隱藏是將資料封裝在一個單元中的過程，即實現資料封裝。閱讀本文以瞭解更多關於抽象和資料隱藏的資訊，以及這兩個概念之間有何區別。什麼是抽象？抽象，或資料抽象，是面向物件方法之一。抽象被定義為隱藏內部實現並保持複雜... 閱讀更多