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如何在 Python 中的绘图图形上手动添加图例颜色和图例字体大小?

本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小和颜色。在本教程结束时,您将能够在强大的 Python 数据可视化包 Plotly 的帮助下创建交互式图形和图表。...绘图标题设置为“我的标题”。 然后使用 fig.update_layout() 方法更新由 px.scatter() 函数创建的 'fig' 对象以修改绘图布局。...创建绘图后,使用 update_layout() 方法自定义绘图布局。特别是,legend_font_color参数设置为“绿色”,legend_font_size参数设置为 14。...这些参数控制图上显示的图例的颜色和字体大小。 最后,使用 Plotly 中的 show() 函数显示绘图。...legend_font_color='green', legend_font_size=14) # display the plot fig.show() 输出 结论 因此,我们学会了如何在 Python 中手动将图例颜色和图例字体大小添加到绘图图形中

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    具有分子结构多重图的分子动力学驱动图神经网络

    在这项研究中,作者针对分子性质预测问题,引入了分子动力学驱动的理念,设计了双层多重图来对分子建模,同时捕捉分子的局部和全局信息。通过信息传递模块,模型的表达能力和计算复杂度得到了很好的平衡。...为了实现这一目标,作者提出了一种分子动力学驱动的方法,首先将每个分子表示为一个两层多重图,其中一层仅包含主要捕获共价相互作用的局部连接,另一层包含可以模拟的全局连接非共价相互作用。...然后对于每一层,提出相应的消息传递模块来平衡表达能力和计算复杂度。基于这两个模块,作者构建了多重分子图神经网络 (MXMNet)。...由此,对于一个分子图,可以构建出一个两层多重图——一层 (Local GI) 代表着局部几何信息,另一层 (Global GI) 代表着全局的几何信息。...具体的层次设计如上图所示,(a)为作者用来学习两层多重图的MXM模块,(g)为堆叠MXM模块形成的MXMNet,而(b)(c)(d)(e)(f)分别为模块内部的具体设计。

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    创建具有运行时可观测性的 Kubernetes 集群

    创建具有运行时可观测性的 Kubernetes 集群 翻译自 Creating a Kubernetes Cluster with Runtime Observability 。...在您的计算机上,创建一个名为 kubetracing 的目录并创建一个名为 otel-collector.yaml 的文件,复制以下代码片段的内容,并将其保存在您喜欢的文件夹中。...创建具有运行时可观测性的 Kubernetes 集群 设置可观测性环境后,创建配置文件以在 kube-apiserver 、 kubelet 和 containerd 中启用 OpenTelemetry...将终端节点设置为 host.k3d.internal:4317 ,以允许由 k3d/k3s 创建的集群调用计算机上的另一个 API。...这对于创建自定义任务的开发人员很有帮助,例如更新内部资源以向 Kubernetes 添加更多功能的 Kubernetes Operator 。

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    R语言ggplot2绘图单元格为方块的热图—1—调整图例的位置

    image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现,这个是箱线图和热图的拼接,右侧的热图可以借助geom_point()函数实现,将点的形状改为正方块,数值按照正负来映射颜色,按照一定的数值来映射大小...基本的思路有了。今天的推文记录一个小知识点是 如何将图例远离主图并且给放到右上角去 首先是构造一份数据 df<-data.frame(x=LETTERS[1:4],y=1:4) df ?...image.png 拉大图例与主图的距离 使用theme()函数中的legend.box.margin参数来调节 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(aes...image.png 将图例放到右上角 通过 legend.justification 参数来实现 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(aes(fill=x)...image.png 还有另外两个知识点是调节图例的标题和图例的距离以及图例的文本和图例的距离 分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数 ggplot(data=

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    (数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍

    一、简介   Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息,可创建多达数十种精美的图表和地图,本文就将以jupyter notebook...二、绘图语法规则 2.1 离线绘图方式   Plotly中绘制图像有在线和离线两种方式,因为在线绘图需要注册账号获取API key,较为麻烦,所以本文仅介绍离线绘图的方式。...showlegend:bool型,控制是否绘制图例 legend:字典型,用于控制用图例相关的所有属性的设置,主要键如下:     bgcolor:str型,十六进制设置图例背景颜色     bordercolor...:设置图例边框的颜色     borderwidth:int型,设置图例边框的颜色     font:字典型,设置图例文字部分的字体,同前面所有font设置规则     orientation:str型...,设置图例各元素的堆叠方向,'v'表示竖直,'h'表示水平堆叠     x:数值型,-2到3之间,用于设置图例在水平方向上的位置,默认为1.02     xanchor:str型,用于直接设置图例水平位置的固定位置

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    Python可视化神器——Plotly详细教程

    ,可创建多达数十种精美的图表和地图,本文就将以jupyter notebook为开发工具,详细介绍Plotly的基础内容。...02 绘图语法规则 绘图语法规则 2.1 离线绘图方式 Plotly中绘制图像有在线和离线两种方式,因为在线绘图需要注册账号获取API key,较为麻烦,所以本文仅介绍离线绘图的方式。...2.4.3 图例 showlegend:bool型,控制是否绘制图例   legend:字典型,用于控制用图例相关的所有属性的设置,主要键如下:     bgcolor:str型,十六进制设置图例背景颜色...    bordercolor:设置图例边框的颜色     borderwidth:int型,设置图例边框的颜色     font:字典型,设置图例文字部分的字体,同前面所有font设置规则     ...yanchor:str型,用于直接设置图例竖直方向上的固定位置,有'top'、'middle'、'bottom'和'auto'几个选项 下面是一个简单的例子: 将图例的位置挪动到图像中心,即百分比上(0.5,0.5

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    PostgreSQL 具有createdb的用户无法创建数据库的原因(之一)

    最近有人问我,PostgreSQL的模板数据库的问题,说在模板数据库中打入了一些表和存储过程,并且还调整了extension的部分,但打入完毕后,通过模板数据库来创建数据库失败了,ERROR: permission...,主要的原因是在操作的过程中如果将模板数据库设置错误,可以通过删除模板数据库,在重新创建的方法来将错误的信息消除,基本的原理是,必须要保持一个干净的template数据库。...下面复原一下那个人的情况,他提示的是superuser 可以创建数据库并从template1将里面的信息都带走,但其他的用户有createdb权限的不可以。...test_t 没有权限创建数据库,但test_t 的确有createdb的权限。...在POSTGRESQL 中对于数据库有明确的区分,是模板数据库还是非模板的数据库,当template1被取消了标记为模板数据库的情况下,默认进行create database 具有权限的普通用户的操作会失败

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    Nginx(2)-创建具有缓存功能的反向代理服务器

    配置反向代理服务器 上游服务器处理的业务逻辑相对复杂,而且强调开发效率,所以它的性能并不优秀,使用 nginx 作为反向代理后,可以将请求将根据负载均衡算法,分散到多台上游(后端)服务器,这样就实现了架构上的水平扩展...,让用户无感知的情况下,添加更多的服务器,来提升性能,即使后端的服务器出现问题,nginx反向代理服务器会转交给正常工作的服务器。...[实验架构] 一般情况下,上游服务器不对外提供访问,修改的方法是,将 server 配置块中的 listen 配置项修改为内部网络地址,修改配置文件后,重启nginx 进程,目的是防止之前打开的端口仍然可以使用...header诸如客户端的 IP 地址、请求的 host。...配置缓存服务器,首先要设置缓存的名称,内存空间名称等信息,然后在需要进行缓存的 URL 路径下,启用缓存,进行缓存的设置诸如缓存的名称、缓存的 key 等。

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    Matplotlib绘图基础

    1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图...,并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: figlegend 为轴系列添加图例:legend...为图添加标题:title 在图上添加文字: figtext 在轴系列上添加文字:text 设置网格: grid 设置多重绘图:hold 使用紧密布局:tight_layout 改变刻度和刻度标签的样式...API封装成对象的成员函数,建议使用这些成员函数,更加利于理解绘图过程 ---- 4.Example import re import numpy as np import matplotlib.pyplot

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    forestploter: 分组创建具有置信区间的多列森林图

    下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比,forestploter将森林图视为表格,元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式,并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头,数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间(CI)。...绘制 CI 的空间由此列的宽度确定。...首先准备绘图数据 library(grid) library(forestploter) # Read provided sample example data dt 的est、lower和upper的数目大于绘制CI的列号,则est、lower和upper将被重用。如下例所示,est_gp1和est_gp2将画在第3列和第5列中。

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    PostgreSQL 性能优化创建正确的索引具有不确定性

    索引在数据库的查询中起到的作用毋庸置疑,但时常有人提出索引的建立的问题,to be or not to be 的问题。 问题1 索引建立后,就不再变动了 ?...大多数的问题是在于索引建立后并不能一直良好的工作,主要有以下几个问题 1 重复功能的索引,让查询无法把握或者在管理人员不知情的情况下,走了其他的索引,索引并不能有效的工作,并成为负担。...2 索引在PG的数据改变变化导致索引失效的问题。 3 随着应用场景的变化,索引已经不能完成原先设计的功能,而成为查询中导致性能低下的一个瓶颈。 4 索引建立的过多,导致数据的写入性能产生问题。...但是这样的工作对于主键是不合适的,所以查看这样的工作可以对主键进行一个屏蔽。 同时不可以忽略的问题是随着数据的增长,索引无法完全加载到内存当中,导致的数据查询性能的问题。...总结,索引是解决查询速度和优化查询的一个方法,但是查询条件本身的变化也针对整体的数据查询效率也具有一个决定性的条件。

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    OpenCV-Python实战(2) —— 使用OpenCV的绘图功能创建OpenCV的徽标

    需求分析 使用OpenCV中可用的绘图功能创建OpenCV的徽标; 目标图像及目标图像的宽高; 测量绘制的目标的外径和内径; 测量绘制的目标的颜色; 计算绘制的目标的圆心; 绘制目标的文字; 将原图和绘制图像放到一起对比...代码实现 目标图像及目标图像的宽高; 复制一个opencv-logo矩阵; 使用Photoshop测量外径和内径; 使用Photoshop测量各个圆的颜色; 计算各个绘制圆的圆心; 分别绘制三个圆,使用同心圆去掉中间部分...,使用椭圆实现圆弧缺口; 绘制 OpenCV 的文字; 将原图和自绘图放入一张图片进行对比。...cv.putText(img, "OpenCV", (0, h - 15), cv.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1.5, color_bg,4) # 将原图和自绘图放入一张图片...总结 由于图像尺寸不大,所以采用的 lineType 是 cv.LINE_AA,图标看着比较平滑; 由于原图标的字体没找到,因此在 cv 提供的字体中找了一个比较接近的字体; 椭圆的 angle 参数是可以控制圆弧的旋转的

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    python数据科学系列:matplotlib入门详细教程

    前文提到,Figure提供了容纳多个Axes的画板,而Axes则是所有图标数据、图例配置等绘图形元素的容器。...下面以plt接口绘图为例,面向对象接口绘图流程完全一致,仅仅是个别接口方法名略有改动: 创建画板,包括创建figure和axes对象,常用有3种方法 plt.figure,主要接收一个元组作为figsize...,可选barh绘制水平条形图 hist,直方图,形式上与条形图很像,但表达意义却完全不同:直方图用于统计一组连续数据的分区间分布情况,比如有1000个正态分布的随机抽样,那么其直方图应该是大致满足钟型分布...前面提到,figure为绘图创建了画板,而axes基于当前画板创建了1个或多个子图对象。为了创建各种形式的子图,matplotlib主要支持4种添加子图的方式。...seaborn,是对matplotlib的高级封装,具有更为美观的图形样式和颜色配置,并提供了常用的统计图形接口,如pairplot()适用于表达多组数据间的关系 ggplot,也是对matplotlib

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    Matplotlib 中文用户指南 8.2 我们最喜欢的秘籍

    共享轴限制和视图 通常用于使两个或更多绘图共享一个轴,例如,两个子绘图具有时间作为公共轴。 当你平移和缩放一个绘图,你想让另一个绘图一起移动。...让我们比较两个财务-时间图表,左边是一个简单的线框图,右边是一个填充图。 Alpha 通道在这里不是必需的,但它可以用来软化颜色,创建更具视觉吸引力的绘图。...我们的下一个例子是计算随机漫步的两个群体,它们具有不同的正态分布平均值和标准差,足迹会从中绘制。我们使用共享区域来绘制群体的平均位置的加/减一个标准差。...然后,你可以安全地创建不覆盖你的数据的图例: ax.legend(loc='upper right') 其他时候你不知道你的数据在哪里,而loc ='best'将尝试和放置图例: ax.legend(loc...='best') 但仍然,你的图例可能会覆盖你的数据,在这些情况下,使图例框架透明非常不错。

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

    matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。...plt.figure有一些选项,特别是figsize,它用于确保当图片保存到磁盘时具有一定的大小和纵横比。 不能通过空Figure绘图。...你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。在比较相同范围的数据时,这也是非常实用的,否则,matplotlib会自动缩放各图表的界限。...这里,因为我们传递了label参数到plot,我们可以创建一个plot图例,指明每条使用plt.legend的线。...笔记:你必须调用plt.legend(或使用ax.legend,如果引用了轴的话)来创建图例,无论你绘图时是否传递label标签选项。

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    如何使用Python中的装饰器创建具有实例化时间变量的新函数方法

    1、问题背景在Python中,我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为,但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建一个装饰器,可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法,那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj,并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题:使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法,则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数,则实例化obj。返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。...请注意,这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建,那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。

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