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如何培养新人:关于如何制作一个python库?

喜欢提出问题给新人去解决,而不会直接把答案告诉他。最近在工作中完成了一些文本分类算法,涉及到最后工程化问题,于是布置了个作业,要求是把代码整理成python,并发布,方便调用。...下面是新人完成作业,他写了一个简短指南,分享给大家。...Python包封装流程: 1.创建项目 项目名任意(例:pure) 2.在项目下新建python包,包名任意(例:pure) 3.在python包里须有__init__文件、实例.py文件 例:实例...pypi.org/ 7.执行 pip install twine 8.执行twine upload dist/*上传包 上传包过程中需输入用户名、密码 9.执行pip install 包名安装包 简短指南...把复杂工作拆解成一步步可以解决问题,这样离目标就近了~

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面试官:如何停止一个正在运行线程?一脸蒙蔽...

停止一个线程意味着在任务处理完任务之前停掉正在操作,也就是放弃当前操作。停止一个线程可以用Thread.stop()方法,但最好不要用它。...虽然它确实可以停止一个正在运行线程,但是这个方法是不安全,而且是已被废弃方法。...在java中有以下3种方法可以终止正在运行线程: 使用退出标志,使线程正常退出,也就是当run方法完成后线程终止。...这个当前线程是main,它从未中断过,所以打印结果是两个false. 如何使main线程产生中断效果呢?...另外一个情况就是对锁定对象进行了解锁,导致数据得不到同步处理,出现数据不一致问题。 7. 释放锁不良后果 使用stop()释放锁将会给数据造成不一致性结果。

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机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建子

前言: matplotlib是python最常用绘图库,能帮你画出美丽各种 导入 包含了中文显示,屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...['axes.unicode_minus'] = False 画出第一个图形 figure图形,画每个只有一个figure对象 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin...image.png 刻度、标题、标签和图例!...image.png 创建子一个figure中显示多个图片 面向过程方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...image.png 后记: 线图先到这,还有柱状,散点图,3d等待续…… 你可能感冒文章: 机器学习numpy篇 机器学习pandas篇 机器学习微积分篇

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如何在R语言中建立六边形矩阵热heatmap可视化

向您展示如何在R中创建六边形热! ? 您必须根据自组织神经网络(SOM)结果来创建自己变量 。输入变量 Heatmap_Matrix 变量一个矩阵,可以作为热数字表示。...因此,矩阵具有与SOM映射相同行数和与SOM映射相同列数,并且热图中每个值表示一个六边形值。...)[1]Columns <- dim(map_Matrix)[2] #为图例腾出空间 par(mar = c(0.2, 2, 2, 7)) #启动绘图窗口,但确实显示绘图上所有轴或点 plot(0...Spectral") ) #制作一个向量,其长度(ColRamp)bin数在x最小值与最大值之间....能够读取颜色含义图例 在最后,创建图例,您将获得与上图类似的热。 希望解释和代码能帮助您在R中创建自己漂亮

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动态气泡绘制,超简单~~

vid=wxv_1335626019700703233&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 看完后是不是感觉超有感觉,本推文将会教会你如何制作出这样视频...引言 动态图表拥有静态图表不能比拟优势,能够有效反映出一个变量在一段时间变化趋势,在PPT汇报演讲中是一大加分项,而在严谨学术图表中则不建议使用。...统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》演讲,其所采用数据可视化展示方法可谓是近年来经典可视化案例之一,动态气泡生动展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济整个过程...(5)第 63-78 行为对多类别散点图图例制作(多数类似教程忽略了图例添加,导致绘制图表不够完善),但随着Matplotlib 3.1版本发布,PathCollection新增加一个方法legend_elements...以上,基于matplotlib动态气泡就绘制完成了,难点:在于多类别图例添加,可以参考本文方法也可参考官网方法。 下面给出本例子其中一年份数据绘图结果 : 04.

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R for data science (第一章)①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

- John Tukey 本章将教您如何使用ggplot2可视化您数据。 R有几个用于制作图形系统,但ggplot2是最优雅和最通用系统之一。...ggplot2中每个geom函数都采用映射参数。这定义了数据集中变量如何映射到可视属性。 mapping参数始终与aes()配对,aes()x和y参数指定要映射到x和y轴变量。...3.drv变量描述了什么? 阅读帮助?mpg找出答案。 4.制作hwy vs cyl散点图。 5.如果你制作一个类vs drv散点图会发生什么? 为什么情节没用?...ggplot2还将添加一个图例,说明哪些级别对应于哪些值。 颜色显示许多不寻常点是双座汽车。这些车似乎不像混合动力车,实际上是跑车!...语法强调了对x和y有用见解:点x和y位置本身就是aesthetic,可以映射到变量显示有关数据信息可视属性。 绘制美学后,ggplot2会处理其余部分。

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Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制

引言 动态图表拥有静态图表不能比拟优势,能够有效反映出一个变量在一段时间变化趋势,在PPT汇报演讲中是一大加分项,而在严谨学术图表中则不建议使用。...统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》演讲,其所采用数据可视化展示方法可谓是近年来经典可视化案例之一,动态气泡生动展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济整个过程...数据可视化 Matplotlib 用于绘制动态图表主要涉及到 animation 模块,而制作,则需要分为以下三个步骤: 1、静态绘图函数编写。...(5)第 63-78 行为对多类别散点图图例制作(多数类似教程忽略了图例添加,导致绘制图表不够完善),但随着Matplotlib 3.1版本发布,PathCollection新增加一个方法legend_elements...以上,基于matplotlib动态气泡就绘制完成了,难点:在于多类别图例添加,可以参考本文方法也可参考官网方法。 下面给出本例子其中一年份数据绘图结果 : ? 04.

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使用Matplotlib绘制图常见问题和答案

Matplotlib是最受欢迎二维图形库,但有时让你变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例标签名称?如何设置刻度线?如何将刻度更改为对数刻度?如何图中添加注释和箭头?...如何图中添加网格线? 本文收集了有关如何自定义Matplotlib常见问题和答案。这可以作为快速进行Matplotlib绘图一个很好速查表,而不是Matplotlib库完整介绍。...请注意,你必须专门调用plt.subplot(2, 2, 1)以激活该子。 问:排列看起来不太好。如何解决它? 这是一个太挤例子。...图例 问:如何图中添加图例? 如果图例未自动显示在图表上,则可以使用以下代码显示图例。 plt.legend() 问:如何更改图例出现位置?...将图例保存到变量L后,你可以使用L.get_text()[0]调用图例第一项,并手动将文本设置为您想要内容。在下面的示例中,将我图例设置为’line123’。

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R语言绘制圈、环形热可视化基因组实战:展示基因数据比较

Heatmap(mat1, row_split = split) 在接下来章节中,将演示如何将其可视化。 输入数据 heatmap()输入应该是一个矩阵(或者一个将被转换为单列矩阵向量)。...如果你制作一个包含多个轨道更复杂环状,你应该了解关于heatmap()更多细节。 heatmap()第一次调用实际上是初始化布局,即应用聚类和拆分矩阵。树状和分割变量是内部存储。...这就是为什么你应该明确地调用clear()来删除所有的内部变量,这样可以确保当你制作一个圆形热时,heatmap()第一次调用是在一个环境中。...heatmap(mat1, split = split) clear() grid.draw(lgd) 一个复杂圆形热例子 在本节中,将演示如何制作复杂圆形热。...下图是正常布局,现在将用圆形布局改变它们。 热直观地显示了DNA甲基化、基因表达和其他基因组水平信息之间相关性。 原始热是用随机数据集生成

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手把手教你如何创建和美化图表

胜千言。说到图表,想必很多人都被网上酷炫图表震惊过。比如下面这样可视化图表,看起来,很高大上有没有。  但是,拆解开来,就是由一个个基础图表演变而来。所以可不要小瞧了基础图表制作。...今天就教你如何用Excel创建图表,以及如何设置图表样式。 【图表】位于【插入】选项卡下。在【图表】命令组中,我们可以看到常用图表类型,如柱形、折线图、饼、散点图等。...能不能实现让折线动态变化时,折线末端能自动实现图例名称跟随? 【答】数据系列是由数据点组成每个数据点对应一个数据值。所以我们可以将数据点对应数据标签改成图例即可。...然后再修改图表标题、修改横坐标轴文字方向,这些操作在上面第一个案例中都有介绍,所以不再详细展开。最终效果如下图: 5.拓展案例:如何制作经典子弹?...单击选中蓝色柱形,将它“间隙宽度”调小,使柱体变大: 经典子弹就这样制作出来了。

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推荐:这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

大多数二维笛卡尔接受连续或分类数据,并自动处理日期/时间数据。可以查看我们图库 (ref-3) 来了解每个图表例子。 ?...03 可视化分布 数据探索主要部分是理解数据集中值分布,以及这些分布如何相互关联。Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,箱形(box)或小提琴来显示变量分布,也可以添加趋势线。...在你Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用交互: ? 散点图矩阵(SPLOM)允许你可视化多个链接散点图:数据集中每个变量与其他变量关系。数据集中每一行都显示每个图中一个点。...Plotly.py 已经发展成为一个非常强大可视化交互工具:它可以让你控制图形几乎每个方面,从图例位置到刻度长度。

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这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器!

大多数二维笛卡尔接受连续或分类数据,并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们图库 (ref-3) 来了解每个图表例子。 ?...可视化分布 数据探索主要部分是理解数据集中值分布,以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,箱形(box)或小提琴来显示变量分布,也可以添加趋势线。...在你Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用交互: ? 散点图矩阵(SPLOM)允许您可视化多个链接散点图:数据集中每个变量与其他变量关系。 数据集中每一行都显示每个图中一个点。...Plotly.py 已经发展成为一个非常强大可视化交互工具:它可以让你控制图形几乎每个方面,从图例位置到刻度长度。

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强烈推荐一款Python可视化神器!

大多数二维笛卡尔接受连续或分类数据,并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们图库 (ref-3) 来了解每个图表例子。 ?...可视化分布 数据探索主要部分是理解数据集中值分布,以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,箱形(box)或小提琴来显示变量分布,也可以添加趋势线。...在你Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用交互: ? 散点图矩阵(SPLOM)允许您可视化多个链接散点图:数据集中每个变量与其他变量关系。 数据集中每一行都显示每个图中一个点。...Plotly.py 已经发展成为一个非常强大可视化交互工具:它可以让你控制图形几乎每个方面,从图例位置到刻度长度。

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这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

大多数二维笛卡尔接受连续或分类数据,并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们图库 (ref-3) 来了解每个图表例子。 ?...可视化分布 数据探索主要部分是理解数据集中值分布,以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,箱形(box)或小提琴来显示变量分布,也可以添加趋势线。...数据集中每一行都显示每个图中一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作,你会发现所有都链接在一起! image.png 平行坐标允许您同时显示3个以上连续变量。...Plotly.py 已经发展成为一个非常强大可视化交互工具:它可以让你控制图形几乎每个方面,从图例位置到刻度长度。

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独家 | Tableau中Z-Order了解一下!

因为在每个上面绘制标记时,可能会令人困惑甚至沮丧:如果在较小标记顶层绘制较大标记,则无法悬停或选择较小标记。这会影响相关工具,悬停操作或选择要突出显示或过滤标记。...在这篇文章中,将概述如何控制z顺序。Spoiler - 它是Marks Card上控制z顺序属性次序,并提供三个例子。...由颜色图例标记顺序 以下是使用Tableau世界指标数据中女性预期寿命和婴儿死亡率制作散点图。已经使用Region(即大陆)在颜色上绘制了这个散点图。...请注意,保加利亚(欧洲)和巴西(美洲)绘制在中国之上,尽管亚洲颜色图例中高于它们。这是因为Tableau正在使用国家名称顺序(标记卡上顶层属性),而不是颜色图例。...现在我们可以将鼠标悬停在视图中每个点上,因为较小点绘制在较大点之上,而不管国家或地区如何。 下面是Tableau Visualization显示三个示例。

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Python自动化办公-玩转图表

虽然图表比直接展示数据多了这么多优势,但是也存在一个问题,那就是使用 Excel 制作一张精美的图表,需要消耗大量时间。而且这些精美的图表,如果因为临时需要再加载新数据,又要重复花费时间来制作。...,被 seaborn 自动处理。...分布类,用于展示数据集中多个变量分布情况,displot()、kdeplot() 是这一类经常使用图表类型。 线性关系类,是把多个变量联系起来,观察每个采样线性变化趋势。...现在,我们来制作一个疫情地图。 由于我们需要绘制中国地图,因此直接使用 pyecharts 库 Map() 类,它是绘制动态地图类。...自动化办公领域其实并不需要深入学习编程细节,会调用各工具 API 就够了。 关注,每周学习一个 Python 小技巧。

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Highcharts-11-饼绘制大全

Highcharts-11-利用Highcharts绘制饼 本文中介绍如何利用python-highcharts绘制各种饼来满足不同需求,主要包含: 基础饼 单色+多色饼制作 带上图例+数据...单色+多色饼 上面的基础饼在Highcharts中默认是每个区块颜色是各不相同,如果我们想每个区块颜色是相同,或者某几个区块颜色是相同,该如何操作呢?...显示图例和数据 上面提到各种饼都是没有图例,同时在区块中也没有直接显示原始数据,下面介绍方法来实现这两种效果: ? ? 图例和数据显示代码设置: ?...双层饼 上面介绍了各种单个饼制作,下面讲解如何利用python-highcharts制作双层饼。看看整体效果: ?...扇形 上面介绍都是如何制作各种饼,下面介绍一种制作$\color{red}{扇形}$方法。首先看看整体效果: ? 上面显示了5个类别的数据,同时显示图例,并且在扇形图中显示了数据。

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自己做丑哭了?5种实用方法替代它!

每每,看到一个个用Excel制作3D pie chart时候,本来因为工作性质而毛发稀疏头又会更秃一点。...在制作一个Pie Chart之前,考虑一下以下替代方案: 01 The dumbbell chart 哑铃最常见滥用是关于显示随时间或类别的变化变量。...和哑铃图一样,观众可能不会意识到你正在将部分与整体进行比较。 下面是一个很好凹凸例子,显示了新车颜色受欢迎程度以及在16年中发生变化: ?...将信息转换为甜甜圈具有一个关键优势——减少了决策者了解部分和整体可视化所花费时间。 甜甜圈优点在于可以有效地显示每个部分。...它可以显示整体各个部分并比较每个类别的单个百分比。而另一个优点就是类似于树,它更清楚地用面积而不是角度来表示每个类别的百分比。

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Mapinfo操作不太会?看这篇就够了

一个小专题,带你轻松掌握 Mapinfo 一、利用Mapinfo自带Voronoi功能制作TAC、LAC、BSC边界线 二、如何利用 Mapinfo 软件计算网格内道路长度 三、Mapinfo在线地图工具...四、利用Mapinfo软件之专题地图(即渲染效果制作方法 五、RNOHelper网优助手使用说明 六、在MAPINFO中使用导航 七、想给基站拓扑赋上颜色,最好不同扇区颜色不同,怎么做?...如上图所示,Number of Columns表示Preview显示数、Interpolator:IDW或者TIN、Swatch Siza表示图例大小分为3个等级,LegendLabelOrder2...3、 设置完毕后,点击OK将生成以下效果: ? 如上图所示,成都移动华为GSM网络中覆盖类投诉量在统计周期内较严重地区便可直观显示出来。 五、RNOHelper网优助手使用说明 ?...轻松就可以到达我们需要建站地方进行站点勘察了。 七、想给基站拓扑赋上颜色,最好不同扇区颜色不同,怎么做? 有两种做法,这里先讲简单一种,另外一种是专题制图法,将在后面进行阐述。

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用 Highcharts 绘制饼,也很强大

本文中介绍如何利用 python-highcharts 绘制各种饼来满足不同需求,主要包含: 基础饼 单色+多色饼制作 带上图例+数据 双层饼制作 扇形饼 ?...单色+多色饼 上面的基础饼在 Highcharts 中默认是每个区块颜色是各不相同,如果我们想每个区块颜色是相同,或者某几个区块颜色是相同,该如何操作呢?...显示图例和数据 上面提到各种饼都是没有图例,同时在区块中也没有直接显示原始数据,下面介绍方法来实现这两种效果: ? ? 图例和数据显示代码设置: ?...双层饼 上面介绍了各种单个饼制作,下面讲解如何利用 python-highcharts 制作双层饼。看看整体效果: ?...现在我们看看代码中数据显示: ? 可以很清晰地看到:先显示父级数据,再显示子级数据。整体代码如下: ? 扇形 上面介绍都是如何制作各种饼,下面介绍一种制作 扇形 方法。

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