为什么我在Python中得到了额外的条形图？ - 腾讯云开发者社区

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曾经以为Python中的List用法足够灵活，直至我遇到了Scala…

Scala语法的强大和奔放，以至于让我一度质疑“Python语法足够简洁”的论断。...那么如果一定想要发生改变怎么办呢，那就只能调用Array的兄弟，ArrayBuffer 了解了Array数据结构的这3大特点，就相当于get到了Array的价值观。...，Array中的数值访问、元素拼接、两个List拼接以及常用方法在List中也都适用。...04 Map 与Set类似，Map也是编程语言中的一种常用数据结构，用于表达映射关系，在Python中就是字典数据结构dict，通过提供键值对的访问方式，可以以O(1)的复杂度完成数据的访问和赋值。...在Scala中，Map也区分可变和不可变映射，且为同名类，如果需要创建可变Map，则需在适当位置import相应类即可。

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如何编排你的异步任务并发数量，在Webpack5中我找到了答案

它需要等待已经在队列中的任务释放出空闲才可以执行接下来的任务。代码上来说，即是当 item1、item2 加入队列会立即执行，此时 item3 在添加时会进入排队。...', result); }); 我们在之前的结果上额外添加了一个重复的 key 为 item1 的处理任务： item1处理后的结果 { key: 'item1', name: '19Qingfeng'...'); }); 检查控制台的输出如愿以偿的得到了我们想要的结果。...我希望的是当存在重复的 key 值时，我会用上一个相同 key 的处理结果来调用重复的 callback 即可，完全没有必要重新在进入队列处理一次。...针对于重复的任务我们利用一个额外的 callbacks 参数来保存相同 Task 的不同回调函数不就解决了吗。顺着这个思路，我们来试一试。

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为什么我从 frp 迁移到了 ZeroNews？谈其在高可用与易用性上的突破

在内网穿透领域，frp 无疑是一个里程碑式的开源项目。作为 frp 的长期用户，我曾经对其简洁高效的设计推崇备至。然而，在实际生产环境中经过多次"血泪教训"后，我最终选择了迁移到 ZeroNews。...这是本月第三次因为 frp 服务端意外重启导致的生产环境访问中断。尽管我们已经做了基本的监控，但 frp 服务本身的高可用保障需要额外的基础设施支持。场景二：新同事的困惑"这个配置文件怎么写？...客户端和服务端的端口映射关系是什么？为什么我这边一直连接不上？" 每次新人上手，都要花费大量时间理解 frp 的配置逻辑。场景三：客户的安全审计"你们的穿透服务为什么没有完整的访问日志？...在实际测试中，我们模拟了单个节点宕机，服务切换时间控制在 3 秒以内，业务层面几乎无感知。2....协议自动申请和更新证书三、实战：迁移过程中的具体收获1.

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对话邓小铁：在首届IJTCS中，我看到了中国计算理论的成长

作者 | 青暮编辑 | 陈彩娴 “我认为现在是一个很好的时期，中国的计算理论已经有了很好的基础，在许多方向上站在了世界前沿。”...理论计算作为计算机科学的基础正蓬勃发展，机器学习理论、区块链技术、计算经济学和量子计算等理论计算中的新兴领域方兴未艾，逐渐走进大众的视野。...本次大会邀请了国内外诸多计算机科学领域的专家学者，旨在交流与讨论理论计算最新的发展，同时对理论计算领域分支中备受关注的算法博弈论、区块链、多智体强化学习、机器学习理论、机器学习形式化理论和量子计算等问题进行深入的研究与探讨...“计算理论的受众是很小的，在某种意义上，很多重要的研究方向都是小众课题。”邓老师提到，他们在这次会议中了解到，中国在计算理论方面做了很多优秀的工作，因此受到了鼓舞。...邓老师表示，“我们从对方那里找到了不少可以学习和借鉴的地方，我认为，不同的会议之间要有一个相互支持的关系。”

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为什么在python中for-range比while运行的要快

while的代码test1.py： i = 0 while i < 10000000: i += 1 for-loop的代码test2.py： for n in range(0,10000000):...pass time python test1.py 或者test2.py，得到第一个的时间大概是0m1.189s；第二个的时间是0m0.514s。...while循环的时间大概是for-range的两倍。其实如果对python字节码的反汇编可以看到两者所做的操作数量是不一样的，while要多于for-loop。...另外，range()作为内置方法，是作为C代码执行的，而 i +=1需要解释，在效率和速度之间是差很多的。而且i += 1相当于创建了新对象，相对而言也会更慢。...参考：https://stackoverflow.com/questions/869229/why-is-looping-over-range-in-python-faster-than-using-a-while-loop

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即梦每日积分不浪费，我找到了在 n8n 工作流中免费调用即梦生成图片的方法

我花时间研究了一下，还在 Github 上翻到一个开源项目，确实能行。不过在落地的过程中踩了个坑，本地部署的 Docker 服务互相通信时，网络配置稍微有点绕。...因为在 n8n 的容器眼里，localhost 指的是它自己，而不是你的电脑宿主机。你需要填宿主机的局域网 IP。...大家调试的时候悠着点，别代码跑通了，号里的积分被循环跑空了。请求发出去后，即梦返回的数据通常是一组图片链接。我在工作流里加了一个 Split Out 节点，把返回的图片数组拆成单条数据。...只要拿到了二进制数据，后面你想把它存到硬盘、发到飞书还是传给其他系统，就都很方便了。场景延伸这套东西跑通了，能玩的花样就多了。你可以接一个定时任务，每天早上自动生成一组早安海报素材。...稍微聊两句最后得严肃说一句，这套方案分享出来是为了方便大家学习技术原理和工作流搭建，请勿用于任何非法用途。技术工具本身是中性的，但在怎么用这事儿上，心里得有杆秤。

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使用 Bokeh 为你的 Python 绘图添加交互性

在这一系列文章中，我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图，来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh（读作 “BOE-kay”）。...Bokeh 中的绘图比其它一些绘图库要复杂一些，但付出的额外努力是有回报的。Bokeh 的设计既允许你在 Web 上创建自己的交互式绘图，又能让你详细控制交互性如何工作。...我将通过给我在这个系列中一直使用的多条形图添加工具提示来展示这一点。它绘制了 1966 年到 2020 年之间英国选举结果的数据。...image.png 制作多条形图在我们继续之前，请注意你可能需要调整你的 Python 环境来让这段代码运行，包括以下：运行最新版本的 Python （在 Linux、Mac 和 Windows...现在，你可以看到付出额外努力在 Bokeh 中将所有数据封装在 ColumnDataSource 等对象的原因了。作为回报，你可以相对轻松地添加交互性。

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【Python环境】Python可视化工具综述

简介在Python的世界里，可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性，决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例，并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。...我敢肯定，只要人们开始阅读这篇文章，他们就能找出更好使用这些工具的方法。我的目标不是在每个示例中创建完全一致的图表，我希望以大致相同的方式可视化数据，在每个示例中也花费大致相同的时间研究解决方案。...考虑到这一目标，其中一些API是非Python风格的，但是它很强大。我没有在R中用过ggplot，因此有点学习曲线。然而，我开始看到ggplot的美丽。...多亏它优秀的文档，创建柱状图非常简单。你需要遵循文档获得你的API密钥设置。一旦完成，它看起来工作得非常顺畅。注意你所做的一切都将发布在互联网上，因此确保这样没问题。...总结在Python生态系统中绘制数据图是一个好消息/坏消息的故事。好消息是有很多选择，坏消息是有太多选择。试图确定哪些适合你取决于你试图完成什么。在某种程度上，你需要把玩工具。

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快速入门Tableau系列 | Chapter02【数据前处理、折线图、饼图】

4、数据前处理(数据拆分) 方法：在数据源中，点击每列数据类型标签后的下拉列表，选择拆分缺点：智能拆分，有时会丢失信息。如果想要更精确的拆分，用Python更好。...如上图所示，我们是想把括号前得保留下来那么就可以按照上图得操作，如果想保留后面的再拆分时，我们可以选择下图内容: ? 下面为两种拆分的不同结果： ?...上图所示，有的人会问：我已经把所需要的标签拉进去了啊，但是为什么出来的结果不是我想要的呢？这时他们会想怎么解决。...标记解释： 1、点击整个视图，饼图放大 2、价格等级和记录数分别拉入到标签内根据上面的操作得到了条形图，但是我们需要对比的是酒店价格等级，虽然我们看到上图右上角推荐到就是这种类型，但是很明显饼图更能直观的表达出来我们想要的效果...导出图像时除了查看和颜色图例时必须的，其他均可省略。 6.2 酒店价格等级环形图何为环形图，环形图其实是饼图的一个变种。在制作饼图时可以采用智能显示的方式，但是在制作环形图时不推荐此方法。

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Excel动画图表示例：Excel也可以创建可视化的随时间而变化的排名

在继续之前，以上内容都需要考虑，至少要找到初步答案。如果没有把整个过程考虑清楚，可能会发现遇到了一些障碍，在那里有些东西不会像希望的那样工作。...稍后将看到为什么计算出这个值很重要，以及为什么选择了0.001和0.0001的比例因子。下图2是将每周数据输入表格的情况。...但正如已经提到的，它还需要能够根据进球差和得球数来区分哪个球队在积分榜上名列前茅。还想使用每个球队的俱乐部徽章来显示与该俱乐部相关的数据。使用簇状条形图，可以完成所有这些。...这是因为不希望有明显改变图表上条形图长度的值，只需要一个非常小的差异，让球队在相同的点上被分开。...创建和格式化图表 1.选择要绘制的数据图6 2.选择簇状条形图从功能区“插入”选项卡“图表”组中“簇状条形图”，结果如下图7所示。

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【Python数据可视化】某后台数据的可视化处理

，搞了好长时间刚开始是 x 轴标号的问题，图片出来总是黑乎乎的一片，我以为是数据太多的问题，就没有考虑了上传到博客后，发现坐标数值不对劲啊，和我预想的结果不一样。...就开始查找各种资料，最后还是在《Python 编程从入门到实践》中找到了解决办法。小白的我学习 Python，遇到了各种问题，慢慢地一个个解决，到达自己满意的效果。...^ _ ^ ❤️ ❤️ ❤️ 码字不易，大家的支持就是我坚持下去的动力。点赞后不要忘了关注我哦！「你可能还想看」系列文章：小白如何入门Python？...记我的Python初体验揭开「pip不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件」的神秘面纱【Python制作词云】分析QQ群聊信息，记录词频并制作词云【Python制作词云】改变词云字体颜色...【Python】给PDF添加水印 520快到了，我用代码画了一幅画「可以送给自己喜欢的人」「情人节快到了」“码”出礼物，一片“芯”意

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17万条弹幕告诉你《沉默的真相》凭什么口碑高开暴走！

开播当天《沉默的真相》在豆瓣开分8.8分，随着剧集的播出，该剧口碑势不可挡，一路走高，播出六集后，豆瓣评分冲到了9.2分，成功超越了它的前浪《隐秘的角落》。...许多网友在最初刷剧时根本不信自己会哭，结果看到大结局才发现，这也太好哭了吧，看到主角江阳的舍命燃灯，真的让人哭出兰州拉面… 那么这部《沉默的真相》到底为什么口碑能高开暴走？...我们可以看到，观众在短评中讨论最多的就是主角"江阳"，他的坚定和执着真可谓可歌可泣。"演员的演技"，"剧情"，对"原著"的还原度，都得到了广泛的认可与好评。...李静弹幕词云关于谭卓饰演的李静，在刷剧时很多人都会联想到她在《延禧攻略》中高贵妃的角色。无论是从“高贵妃”到《我不是药神》中的刘思慧，还是这次的李静，谭卓的演技都让人有目共睹。...严良弹幕词云从最初官宣影帝廖凡，就有不少观众表示冲着廖凡也得看《沉默的真相》，果不其然，剧集一播出，粉丝就夸他是“免检产品”，妥妥的~ 张超弹幕词云饰演张超的宁理老师是迷雾剧场的老朋友了，之前在《无罪之证

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10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。...为什么会这样?我们总是在做同样的事情。你知道的：pairplots，distplots，qqplots…你在可视化数据时使用图表是理解数据的唯一方法。这些都是非常有用、通用和默认的图表。...我是我项目的唯一参与者，我的教授们在他们给我这些数据时就已经知道关于数据的一切。那我作图是为了给谁看?我自己？好吧…没必要!对不?我比任何人都清楚每一步在实现什么，我不需要向任何人解释。...我相信这可能是我在数据科学中的最大失败：没有充分考虑可解释性和可解释性的重要性。你可能是个天才，但如果你不能向第三方解释你是如何得到这些美妙的结论，以及为什么得到这些结论，那么你可能什么都不是。...在条形图中设置轴的顺序最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图，你可能会面临这样的问题：你的条形图没有按照你想要的顺序排列。

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学会10种方法，用Python轻松实现数据可视化

在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。怎样才能在Python中实现可视化？涉及到的东西并不多！...刚出版不久的《A comprehensive guide on Data Visualization》中，介绍了最常用的可视化技术。在进一步深入学习前，如果你尚未阅读此书，我们建议你参考此书。...以下是Python代码与其输出结果。我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1.直方图 ? ? 2.箱线图 ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ? 5.折线图 ?...10.热图你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ? 结语现在，你肯定已经意识到了数据可视化的美妙，为什么不自己动手试试呢？...在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。

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让老板和客户一看就懂，赞不绝口的10个数据可视化技巧

我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。...我 60 岁的父亲只要用 excel 就能作出一些图表。当然，每个人都能做到，这就是为什么我认为它并不神秘。我和我的朋友们都在从事数据科学和机器学习，但大多数人甚至不明白那是什么。...我相信这可能是我在数据科学中的最大失败：没有充分考虑可解释性和可解释性的重要性。你可能是个天才，但如果你不能向第三方解释你是如何得到这些美妙的结论，以及为什么得到这些结论，那么你可能什么都不是。...因此，在现实世界中，情况与我在学校从事学术数据科学项目时的情况完全不同：我从来不是项目的唯一参与者，我的同事和/或客户通常对我使用的数据不太了解。那我现在要为谁作图呢？听起来还没必要吗？很显然不是。...10.在条形图中设置轴的顺序最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图，你可能会面临这样的问题：你的条形图没有按照你想要的顺序排列。

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大数据监控+多维表格+deepseek 分析+大屏可视化，定量分析：2025 年高考数学有多难？

，但也没有 2022 年那么难，搞理工科的不能只谈感受，得拿出实证数据说话，为了定量分析难得程度，我立刻启动了我的大数据监控系统，实时采集了今年高考数学结束后也是就 2025.06.07 下午 17...之后就是数据处理了，这一次我利用了飞书的多维表格，号称是像素级接入大模型的推理和多模态能力，为什么这么说呢，因为以往对表格的借助大模型分析，我都是直接把整个表格某列的所有内容直接喂进大模型，得出结论...，但是飞书这个多维表格，可以只把某一个单元格里面的内容使用大模型处理，而且不用再额外打开其他窗口，直接在多维表格右键选择心仪的大模型能力即可，而且输出的结构直接新增一列了，非常丝滑，下面我将演示这个过程...，在等待过程中能看到新增列名处大模型处理的实时进度，喝几口茶的功夫，就全部处理好了：大屏可视化处理完之后，如果想要直观地看到可视化结果，不用下载表格本地然后 Python 大屏可视化，取而代之的是...、Java、PHP 等多个版本的 SDK，可自由选择，不过我觉得 SDK 太重了，而且过度封装了，比较不灵活，于是乎，我自己阅读官方的 Python 版本的 SDK，简单封装了下函数，非常灵活，代码贴在下面

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【Python数据可视化】超星学习通助手后台数据的可视化处理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Author：AXYZdong 自动化专业工科男有一点思考，有一点想法，有一点理性！...CSDN@AXYZdong，CSDN首发，更多精彩内容请前往 AXYZdong的博客环境：Python 3.7 用到的库：matplotlib 和 csv 文章目录一、前期准备二、获取数据三....csv文件，并保存在与python文件相同的目录下。...，搞了好长时间刚开始是 x 轴标号的问题，图片出来总是黑乎乎的一片，我以为是数据太多的问题，就没有考虑了上传到博客后，发现坐标数值不对劲啊，和我预想的结果不一样。...就开始查找各种资料，最后还是在《Python 编程从入门到实践》中找到了解决办法。小白的我学习 Python，遇到了各种问题，慢慢地一个个解决，到达自己满意的效果。

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Matplotlib引领数据图表绘制

Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...图像得组成下面张图片来自matplotlib官网，简单说明一下图片得组成； figure：画布，一张图片得整体轮廓 Axes：数轴，一张画布上可以画多张图片 axis：坐标轴，通常得x轴，y轴等 tick...figure 中，我们可以自己创建 figure，可以控制更多的参数，常见的就是控制图形的大小 plt.figure(figsize=(6, 3)) plt.plot(x, y) plt.plot...loc 关键字控制，其取值范围为 0-10，每个数字代表图表中的一处位置添加注释有时候我们需要对特定的点进行标注，我们可以使用 plt.annotate 函数来实现　　这里我们要标注的点是...有时候我们需要不同大小的子图。比如将上面第一张子图完全放置在第一行，其他的子图都放在第二行。

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【Python数据可视化】超星学习通助手后台数据的可视化处理

.csv文件，并保存在与python文件相同的目录下。...#创建列表 installs=[] update_checks=[] with open('stats.csv', 'r') as f: #提取stats.csv中的数据并保存在对应列表中...#创建列表 installs=[] update_checks=[] with open('stats1.csv', 'r') as f: #提取stats1.csv中的数据并保存在对应列表中...总结为了达到自己满意的效果，搞了好长时间刚开始是 x 轴标号的问题，图片出来总是黑乎乎的一片，我以为是数据太多的问题，就没有考虑了上传到博客后，发现坐标数值不对劲啊，和我预想的结果不一样。...就开始查找各种资料，最后还是在《Python 编程从入门到实践》中找到了解决办法。小白的我学习 Python，遇到了各种问题，慢慢地一个个解决，到达自己满意的效果。

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用Python进行数据可视化的10种方法

在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。怎样才能在Python中实现可视化？涉及到的东西并不多！...刚出版不久的《A comprehensive guide on Data Visualization》中，介绍了最常用的可视化技术。在进一步深入学习前，如果你尚未阅读此书，我们建议你参考此书。...以下是Python代码与其输出结果。我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1.直方图 ? ? 2.箱线图 ? ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ? ? 5.折线图 ? ?...10.热图你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ? 结语现在，你肯定已经意识到了数据可视化的美妙，为什么不自己动手试试呢？...在以后的文章中，我们还将探讨用Python实现地图可视化和词云。

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曾经以为Python中的List用法足够灵活，直至我遇到了Scala…

如何编排你的异步任务并发数量，在Webpack5中我找到了答案

为什么我从 frp 迁移到了 ZeroNews？谈其在高可用与易用性上的突破

对话邓小铁：在首届IJTCS中，我看到了中国计算理论的成长

为什么在python中for-range比while运行的要快

即梦每日积分不浪费，我找到了在 n8n 工作流中免费调用即梦生成图片的方法

使用 Bokeh 为你的 Python 绘图添加交互性

【Python环境】Python可视化工具综述

快速入门Tableau系列 | Chapter02【数据前处理、折线图、饼图】

Excel动画图表示例：Excel也可以创建可视化的随时间而变化的排名

【Python数据可视化】某后台数据的可视化处理

17万条弹幕告诉你《沉默的真相》凭什么口碑高开暴走！

10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

学会10种方法，用Python轻松实现数据可视化

让老板和客户一看就懂，赞不绝口的10个数据可视化技巧

大数据监控+多维表格+deepseek 分析+大屏可视化，定量分析：2025 年高考数学有多难？

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用Python进行数据可视化的10种方法

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