前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...在VMM中，单击左侧导航栏中的“网络”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，输入名称和描述，选择适当的IP地址和子网掩码，然后单击“应用”。 步骤4：创建虚拟机 在VMM中创建虚拟机非常简单。...首先，单击左侧导航栏中的“虚拟机”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，您需要选择虚拟机的类型、名称、描述和操作系统。此外，您还需要指定虚拟机的CPU和内存配置，以及存储位置和大小。...单击左侧导航栏中的“虚拟机”选项卡，在列表中选择您刚才创建的虚拟机，然后单击右键并选择“编辑”。 在弹出窗口中，单击“网络”选项卡，并选择您刚才创建的虚拟交换机。
在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。 ...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
在一个.net sln中包含多个project，其中四个project应用了同一个.net assamply：Lucene.Net。...原来被引用的项目有一个Copy Local属性，默认为true，就是把应用的assamply拷贝到输出目录下。...原来四个project都企图把同一个assamply拷贝过来，而拷贝成功后还锁定了这个文件。这样第一个项目操作成功并锁定文件后，第二个项目拷贝就失败了，因为无法覆盖被锁定的文件。...如果有多个project引用同一assamply，除了其中一个的Copy Local属性为true，其他改成false就行了。...GAC中的assambly不存在此问题，因为默认Copy Local属性为false。
Matplotlib是一个Python中常用的绘图库，用于创建各种类型的图表。在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。...Figure, subplots 和axes列表 在Matplotlib中，Figure是整个图形窗口，它可以包含一个或多个子图（Axes）。...x轴和y轴的一个组合。...可以通过调用ax2 = ax.twinx()来创建另一个y轴;ax2.set_ylabel(“Second y-axis”);但这会使绘制图例等事情变得复杂，因为现在绘图配置在同一子图中被分成两个容器，...默认情况下，它是一个标题，在最上面的子标题中间对齐，字体大小比普通的子标题大。 与轴标签类似，y轴和x轴也有替代标签。
二、Chart控件五大核心“ 图表属性 ”——它们均是“ 集合 ” 之所以称之为“图表属性 ”是因为在属性中，这五大属性的分类是一样的，如下图所示： ? 它们均是集合属性。...当然了，图表控件并不限制你添加多少个绘图区域，你可以根据你的需要进行添加。对于每一个绘图区域，你可以设置各自的属性，如：X,Y轴属性、背景等。...（3）绘图区域常见的一些属性 下面的这些属性均是定义在 ChartArea 类型中的，故而是绘图区的属性 AlignmentOrientation：图表区对齐方向...AlignmentStyle：图表区对齐类型，定义图表间用以对其的元素。 AlignWithChartArea：参照对齐的绘图区名称。...Axes：坐标轴集合-非常重要的部分，可分别设置X轴(X axis)，Y轴(Y axis)，第二X轴(SecnondaryX axis)和第二Y轴(Secnondary Y axis)，常用的属性包括：
.NET3.5中中推出了图表控件，可以同时支持Web和WinForm两种方式，由于平时很少使用，一直没有玩玩，闲来无事，简单研究了下，感觉功能真的很强大，基本上可以满足各种图表的应用，感觉这么好用的东西才研究...对于每一个绘图区域，你可以设置各自的属性，如：X,Y轴属性、背景等。 (3)Legends：是一个图例的集合，即标注图形中各个线条或颜色的含义，同样，一个图片也可以包含多个图例说明。...即是实际的绘图数据区域，实际呈现的图形形状，由此集合中的每一个图表来构成的，可以往集合里面添加多个图表，每一个图表可以有自己的绘制形状、样式、独立的数据等。...AlignmentStyle：图表区对齐类型，定义图表间用以对其的元素。 AlignWithChartArea：参照对齐的绘图区名称。 InnerPlotPosition：图表在绘图区内的位置属性。...Height：图表在绘图区内的高度（百分比，取值在0-100） Width：图表在绘图区内的宽度（百分比，取值在0-100） X,Y：图表在绘图区内左上角坐标 Position：绘图区位置属性，同InnerPlotPosition
，坐标轴文字左对齐时使用 align: 'left', // 坐标轴文字左对齐 center right...*/ } }, offset: 0, /* y坐标轴文字距离图表的距离...*/ visible: true/* 是否显示坐标轴 */ /* 每个小刻度的线的控制 设置黑色的Y轴次级刻度线...，坐标轴文字左对齐时使用 align: 'center', // 坐标轴文字左对齐 center right...*/ } }, offset: 0, /* y坐标轴文字距离图表的距离
matplotlib 中的图表是一种结构，可以这样使用： 图形：绘制图表的背景或画布 轴：我们的图表 通常，这些东西是在代码后台自动设置的，但是如果要绘制多个图形，我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...以类似的方式，我们还可以指定注释的对齐方式、字体大小和颜色，而「xytext」参数指示我们是否要在某个 x 或 y 方向移动注释。在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx() 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot...9.重叠绘图和更改标签和颜色 在同一轴上重叠图表很容易：我们只需要为所有想要的绘图编写代码，然后，我们可以简单地调用'plt.show()'将它们全部绘制在一起： a=[1,2,3,4,5] b=[4,5,6,2,2
图表属性设置 在使用 Matplotlib 时，可以对图表的各种属性进行详细设置，例如： 设置图片大小和分辨率 描述信息，比如 x 轴和 y 轴表示什么 调整刻度的间距 线条样式（颜色、粗细等） 5....在Matplotlib中设置图表的详细属性有哪些？...在Matplotlib中设置图表的详细属性包括但不限于以下几类： 全局图表属性：通过matplotlibrc文件或rcParams命令，可以全局自定义图表的大小、DPI、线的宽度、坐标轴样式、网格属性等...轴属性：包括xlabel、ylabel、xlim、ylim、xscale、yscale、xticks、yticks、xticklabels、yticklabels等，用于控制图表在x轴和y轴方向上的范围...文本定位和对齐：可以通过Text实例在任意位置（x, y）添加文本，并通过horizontalalignment和verticalalignment参数控制文本相对于锚点的对齐方式。
reserveSpace: true, // 不占用图表内容，坐标轴文字左对齐时使用 align...: [{color: 'red', width: 2, value: 1, zIndex: 5}], // 设置一个标志线 offset: 0, // y坐标轴文字距离图表的距离...// 每个小刻度的线的控制 设置黑色的Y轴次级刻度线 // minorGridLineColor: '...areaspline: { dataLabels: { enabled: true, // 是否在图表上显示数据...marker: { enabled: [true, false][0], // 不显示图表上的点
*/ // margin:130,/*标题和图表区的间隔，当有副标题时，表示标题和副标题之间的间隔*/...，坐标轴文字左对齐时使用 align: 'left', // 坐标轴文字左对齐 center right...*/ offset: 0, /* x坐标轴文字距离图表的距离 */ // tickColor: 'transparent...*/ } }, offset: 0, /* y坐标轴文字距离图表的距离...*/ visible: true/* 是否显示坐标轴 */ /* 每个小刻度的线的控制 设置黑色的Y轴次级刻度线
matplotlib 中的图表是一种结构，可以这样使用： 图形：绘制图表的背景或画布 轴：我们的图表 通常，这些东西是在代码后台自动设置的，但是如果要绘制多个图形，我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...以类似的方式，我们还可以指定注释的对齐方式、字体大小和颜色，而「xytext」参数指示我们是否要在某个 x 或 y 方向移动注释。在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx（） 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot...重叠绘图和更改标签和颜色 ---- 在同一轴上重叠图表很容易：我们只需要为所有想要的绘图编写代码，然后，我们可以简单地调用'plt.show（）'将它们全部绘制在一起： a=[1,2,3,4,5] b
我们想要一个能将键（key）映射到多个值的字典（即所谓的一键多值字典[multidict]）。 解决方案 字典是一种关联容器，每个键都映射到一个单独的值上。...如果想让键映射到多个值，需要将这多个值保存到另一个容器（列表、集合、字典等）中。...， defaultdict 会自动为将要访问的键（即使目前字典中并不存在这样的键）创建映射实体。...如果你并不需要这样的特性，你可以在一个普通的字典上使用 setdefault() 方法来代替。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例（例子程序中的空列表 [] ）。 讨论 一般来说，构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作，就会变得很杂乱。
包点图（Dot Plot） 包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。 ? 18....多个时间序列（Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 ? 41....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...季节图（Seasonal Plot） 季节图可用于比较上一季中同一天（年/月/周等）的时间序列。 ? 07 分组（Groups） 47.
包点图（Dot Plot） 包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。 18....多个时间序列（Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 41....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...季节图（Seasonal Plot） 季节图可用于比较上一季中同一天（年/月/周等）的时间序列。 07 分组（Groups） 47.
purple', 'orange']) #调用bar()函数创建柱状图，并指定参数 # 参数width为柱宽，默认为0.8；参数align为柱在标记上的对齐方式，默认为'edge' # 在本例中，设置了柱的宽为...plt.show() #展示图表结果 在这个示例中，除了在上一个示例中所看到的基础功能之外，这里展示了如何通过在图形上添加注释来增强Matplotlib图表。...函数’anotate()用于往图表上添加箭头和注释文字（在此示例中，我们可在关键点进行注释）。 ion()`函数打开交互模式以允许实时进行比较底部和有趣的点的选取过程。...然后简单地在单独的子图中进行x和y轴标签的设置，然后添加一个总标题，以构建命令自己独立的图表。...y, 'r-', linewidth=2) #用plot()函数在该图形上绘制以红色为基调的折线状图表 plt.xlabel('Time (s)') #设置x轴标签 plt.ylabel('Amplitude
因此在设计过程中：每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。 一、不得不注意的图表制作小技巧 1.条形图的基线必须从零开始 Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。...2.轴标签 这可能看起来没有必要，或者不是很有帮助，但是你无法想象，如果你的图表有点混乱，或者看到数据的人对此不是很熟悉，你会被问多少次 x/y 轴代表的是什么。...4.重点元素做注释 通常情况下，仅仅在图表的左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。 ? 5.重要视图位置 将最重要的视图放置在顶部或左上角。...5.删除变量 很多时候，太多的信息会影响读者的注意，从可视化中删除隐含信息是一个好主意，在这种情况下，我认为我们不需要在轴中包含变量的名称。 6.避免数据噪音 把不重要的东西减到最少或者去掉。...在过去20年中，阿尔贝托·开罗曾在30多个国家任教，并在西班牙、巴西和美国的新闻机构担任可视化和信息图形团队经理，积累了丰富的经验。
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