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AndroidPlot:如何跳过固定边界域的某些必选范围值

AndroidPlot是一个用于绘制图表和图形的开源库。它提供了丰富的功能和灵活的配置选项,使开发人员能够轻松地创建各种类型的图表,包括线图、柱状图、饼图等。

在AndroidPlot中,要跳过固定边界域的某些必选范围值,可以使用setRangeBoundaries()方法来设置边界范围。该方法接受四个参数:最小X值、最大X值、最小Y值和最大Y值。通过设置这些边界值,可以限制图表的显示范围。

以下是一个示例代码,演示如何使用AndroidPlot跳过固定边界域的某些必选范围值:

代码语言:java
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// 创建一个Plot对象
XYPlot plot = new XYPlot(context, "Plot Title");

// 创建一个数据源
XYSeries series = new SimpleXYSeries(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5), SimpleXYSeries.ArrayFormat.Y_VALS_ONLY, "Series Title");

// 将数据源添加到Plot对象中
plot.addSeries(series, new LineAndPointFormatter());

// 设置X轴和Y轴的边界范围
plot.setRangeBoundaries(2, 4, BoundaryMode.FIXED);

// 在布局中显示Plot对象
LinearLayout layout = findViewById(R.id.plotLayout);
layout.addView(plot);

在上面的示例中,setRangeBoundaries()方法将Y轴的范围限制在2到4之间。这意味着图表将只显示Y值在这个范围内的数据点,其他超出范围的数据点将被跳过。

AndroidPlot还提供了许多其他功能和配置选项,例如自定义轴标签、图例、渲染器等。您可以根据具体需求进一步探索和使用这些功能。

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10分钟认识OAuth

必选项,此处固定为”authorization_code”。...A步骤中,客户端发出HTTP请求,包含以下参数: response_type:表示授权类型,此处固定为”token”,必选项。 client_id:表示客户端ID,必选项。...B步骤中,客户端发出HTTP请求,包含以下参数: grant_type:表示授权类型,此处固定为”password”,必选项。 username:表示用户名,必选项。...A步骤中,客户端发出HTTP请求,包含以下参数: granttype:表示授权类型,此处固定为”clientcredentials”,必选项。 scope:表示权限范围,可选项。...客户端发出更新令牌HTTP请求,包含以下参数: granttype:表示使用授权模式,此处固定为”refreshtoken”,必选项。

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pandas常用字符串处理方法看这一篇就够了

连接符'.join(列表)实现等价过程之外,还可以在列表中包含非字符型元素时自动跳过此次拼接返回缺失,譬如下面的例子: s = pd.Series([ ['a', 'b', 'c'],...「sep:」 str型,可选,用于设置连接符,默认为'' 「na_rep:」 str型,可选,用于设置对缺失替换,默认为None时: 当others参数未设置时,返回拼接结果中缺失项自动跳过...当others参数设置时,两序列对应位置上存在缺失时,拼接结果对应位置返回缺失 下面是一些简单例子: 2.2 判断类方法 判断类方法在这里指的是针对字符型Series,按照一定条件判断从而返回与原序列等长...)方法生成哑变量 在涉及到机器学习特征工程过程中,我们可以使用到str.get_dummies()方法来对具有固定分隔符字符串进行哑变量生成,它只有一个参数sep,用于设置分隔符,暂时不支持正则模式...: 2.4.2 利用pd.to_numeric()修复数值错误 有些情况下,我们从外部数据源(如excel表)中读入数据,由于原始数据文件加工问题,导致一些数值型字段中某些单元格混入非数值型字符

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(数据科学学习手札131)pandas中常用字符串处理方法总结

apply()配合'连接符'.join(列表)`实现等价过程之外,还可以在列表中包含非字符型元素时自动跳过此次拼接返回缺失,譬如下面的例子: s = pd.Series([ ['a', 'b...sep: str型,可选,用于设置连接符,默认为'' na_rep: str型,可选,用于设置对缺失替换,默认为None时: 当others参数未设置时,返回拼接结果中缺失项自动跳过 当others...参数设置时,两序列对应位置上存在缺失时,拼接结果对应位置返回缺失   下面是一些简单例子: 2.2 判断类方法 判断类方法在这里指的是针对字符型Series,按照一定条件判断从而返回与原序列等长...()方法生成哑变量   在涉及到机器学习特征工程过程中,我们可以使用到str.get_dummies()方法来对具有固定分隔符字符串进行哑变量生成,它只有一个参数sep,用于设置分隔符,暂时不支持正则模式...: 2.4.2 利用pd.to_numeric()修复数值错误   有些情况下,我们从外部数据源(如excel表)中读入数据,由于原始数据文件加工问题,导致一些数值型字段中某些单元格混入非数值型字符

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