启用后，UIBarButtonItem标题颜色显示为浅灰色

是指在iOS开发中，当设置了UIBarButtonItem的isEnabled属性为true时，该按钮的标题颜色会变为浅灰色。

UIBarButtonItem是iOS开发中常用的控件之一，用于在导航栏或工具栏中显示按钮。它可以包含文本、图像或自定义视图作为按钮的内容。

当isEnabled属性为true时，UIBarButtonItem将处于可用状态，用户可以点击按钮执行相应的操作。此时，按钮的标题颜色会根据系统默认样式显示为浅灰色。

优势：

提供了一种简单的方式在导航栏或工具栏中添加按钮，方便用户进行操作。
可以根据需要自定义按钮的外观，包括标题、图像、背景等。
支持响应用户的点击事件，可以通过添加目标-动作机制来实现。

应用场景：

在iOS应用程序中，常用于导航栏或工具栏中的按钮，用于触发特定的操作或切换视图。
可以用作返回按钮、分享按钮、编辑按钮等。

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mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 定义颜色，主色：蓝色，辅助色：灰色，互补色：橙色 c = {'蓝色':'#00589F', '深蓝色':'#003867...:'#A05D00', '浅橙色':'#FBC171'} # 数据源路径 filepath='....fig.set_facecolor('w') ax.set_facecolor('w') # 设置标题 ax.text(0, -1, '\n2017-2018年河南省各地市AQI对比', fontsize...(len(category_names)) changes=data[:,1]-data[:,0] # 定义颜色 def colorFunc(v): color=c['灰色'] if(np.abs...(v)>3): color=c['浅橙色'] if v >0 else c['浅蓝色'] return color category_colors=[colorFunc(v

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，主色：蓝色，辅助色：灰色，互补色：橙色 c = {'蓝色':'#00589F', '深蓝色':'#003867', '浅蓝色':'#5D9BCF', '灰色':'#999999', '深灰色...':'#666666', '浅灰色':'#CCCCCC', '橙色':'#F68F00', '深橙色':'#A05D00', '浅橙色':'#FBC171'} # 数据源路径 filepath...fig.set_facecolor('w') ax1.set_facecolor('w') ax2.set_facecolor('w') # 设置标题 ax1.set_title(f'2018年{df.columns...ax2.fill(angles, data1, facecolor=c['浅橙色'], alpha=0.6) # 设置极径标签，放在第一象限的中间位置 ax1.set_rlabel_position...ax1.tick_params(labelsize=16, colors=c['深灰色']) ax2.tick_params(labelsize=16, colors=c['深灰色']) plt.show

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首先，导入所需的库，并设置中文字体和定义颜色等。...':'#666666', '浅灰色':'#CCCCCC', '橙色':'#F68F00', '深橙色':'#A05D00', '浅橙色':'#FBC171'} 其次，从 Excel 文件中读取数据...('w') ax.set_facecolor('w') # 设置标题 ax.set_title('\n林骥的学分构成及其变化\n\n', fontsize=26, loc='left', color=...c['深灰色']) # 设置网格标签 ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi, labels=label) # 画雷达图，用顺时针显示 ax.plot(angles,...'].set_visible(False) # 设置坐标标签字体大小和颜色 ax.tick_params(labelsize=16, colors=c['深灰色']) plt.show() 03

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mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 定义颜色，主色：蓝色，辅助色：灰色，互补色：橙色 c = {'蓝色':'#00589F', '深蓝色':'#003867...', '浅蓝色':'#5D9BCF', '灰色':'#999999', '深灰色':'#666666', '浅灰色':'#CCCCCC', '橙色':'#F68F00', '深橙色'...:'#A05D00', '浅橙色':'#FBC171'} # 数据源路径 filepath='....df.iloc[:, 2] - df.iloc[:, 1] # 使用「面向对象」的方法画图，定义图片的大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 设置背景颜色...fig.set_facecolor('w') ax.set_facecolor('w') # 设置标题 plt.title('\n河南省各地市2017年-2018年AQI对比\n\n', loc=

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