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关键词

画出五环

引言 学习了海龟绘图,我们尝试绘制一些简单的图案,加强对海龟绘图的理解.可以具体掌握对画笔的设置,比如颜色,速度,画笔宽度等. 1 问题 利用海龟绘图画出五环. 2 方法 在绘图之前,先导入海龟库, 然后对其画笔进行相关设置.五环有五种颜色,因此我们在每次画圆之前都要设置画笔颜色.因为只需要留下圆形部分的路径,因此当画笔在坐标轴上移动时,我们不画出它的直线路径,需要画笔高抬贵手.之后继续画圆形时才又落笔 180,-50) turtle.pendown() turtle.color('green') turtle.circle(50) turtle.done() #最后让它保持画板显示 4 结语 针对画出五环的问题 ,提出利用海归绘图的方法,通过具体的绘图实验,证明该方法是有效的,本文的绘图方法不能修改五环图中被遮挡的部分,画出来的图形没有交叉,因此不够美观。

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【Python可视化】使用Pyecharts进行会可视化分析~

,但此次会依旧会沿用「2020东京会」这个名称; 这也将是会历史上首次延期(1916年、1940年、1944年曾因一战,二战停办); 既然会延期了,那我们就来回顾下整个会的历史吧?? 历年女性动员占比趋势 一开始会基本是「男人的动」,女性动员仅为个位数,到近几届会男女参赛人数基本趋于相等; # 历年男性动员人数 m_data = data[data.Sex=='M'] 获得金牌最多的动员 排在第一的是美国泳坛名将「菲尔普斯」,截止2016年会总共获得了23枚金牌; 博尔特累计获得8枚会金牌; temp = data[(data['Medal']=='Gold 中国会表现 CN_data = data[data.region=='China'] CN_data.head() ? 美国会表现 USA_data = data[data.region=='USA'] USA_data.head() ?

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    东京会有感

    Part1文章首推 支付宝接口对接 高德地图调用 验证码登录 QQ邮箱登录 1今日主题:谈谈对东京会的感受 闲聊一篇,想看的可以瞅一瞅 我之前对新闻还是非常关注的,几乎每天都要看大量的新闻,到后面不知道为什么越来越不看新闻了 ,包括会这么重大的事都只知道开始了,但是却没有关注其中的细节,比如我们国家动员的成绩如何。 今天无意间看到了一些视频关于东京会的,说实话看完那些动员的比赛之后,我感触非常大,看到他们身上的拼搏精神和精气神,我感觉我确实需要改变了。 ? ? 人生需要拼搏,就算不能成,我也会觉得很欣慰自己努力过,看到会上我们国家拿了这么多金牌,中国确实强起来了,这种精气神就值得让所有人敬佩。

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    Python数据探索,了解夏季与冬季的区别

    前言 最近在准备 pandas 专栏的工程化内容,其中用到一份数据的探索分析。这里会截取一些技巧内容让大家参考学习,包括: 怎么找出每个项目首次出现在的时间 哪些项目被取消? ,包括姓名、性别,国家、参与年份,项目(Sport),拿到的奖项(Medal) ---- 开始年份与举办时间的变化 本文主题是夏季与冬季,而数据的颗粒是某一届的某一位动员,显然太细了。 但直到1924年开始才有冬季 1924 - 1992 年间,冬季与夏季是在同一年举办 从1994年开始,冬季与夏季相隔2年举办 我们知道,由于疫情原因,今年(现在是2021年了)看到的东京其实是 2020 年的夏季会 所以你会看到东京会上的标识年份是 2020 ---- 项目区别 现在我们不考虑时间,只看季节与项目的关系: ( df[['Season','Sport']] 230个国家参与 冬季只有119个国家参与 原因显然易见,大部分国家都有夏季,而且很多项目可能在室内,不受环境影响,所以夏季是所有国家都参与。

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    1 排行榜 (25分)

    每年会各大媒体都会公布一个排行榜,但是细心的读者发现,不同国家的排行榜略有不同。比如中国金牌总数列第一的时候,中国媒体就公布“金牌榜”;而美国的奖牌总数第一,于是美国媒体就公布“奖牌榜”。

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    Python数据探索数据,从中国队的男女比例找劣势项目

    前言 最近在准备 pandas 专栏的工程化内容,其中用到一份数据的探索分析。这里会截取一些技巧内容让大家参考学习,包括: 怎么找出每个项目首次出现在的时间 哪些项目被取消? 在哪一届被取消 有没有项目被取消之后,又重新纳入项目 ……………… 完整的分析过程,包括如何组织代码,把一些固定参数和逻辑外置在 Excel上等高级技巧,请关注专栏相关章节。 --- 整体性别比例 看看整体情况: df['Sex'].value_counts().pipe(cal_percent).pipe(plot_bar) 意料之中,男性比例高达70% 但是,是世界规模最大的综合性动会 此外,水球、网球这些小球项目中,中国队的男子队也退步了 此时2020年东京如火如荼进行中,你觉得中国队经过4年的时间,这些项目能有所进步吗? 等2020年数据一出来,马上就能知道

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    里约|高科技助力 本届会有待打破更多记录

    这是因为高科技——尤其是数据分析——自2012年伦敦会以来,已经取得了巨大的进展。 “从创新的角度而言,实时数据分析也许看起来并不是什么大的飞跃,但是它有可能使本届会打破更多的记录。” 比如在自行车动中,机械方面需要关注的比较少,因为自行车已经是最优化的了—他们的轴承和齿轮效率是99%。 “相反地,过去两届会我们做的大部分工作是去查证这些东西在动场上实际工作情况如何。” 例如,STG(德国帆船队)和商业软件公司SAP在2011年合作,寻找帆船动在2000悉尼会后在本地衰落的原因。 “我们做了超过3000海湾的测量值去建立一个潮汐模型,并且我们现在已经可以有效的在林匹克动会中使用它” 但是Baur认为,教练和动员必须学着信任数据。 2016年里约会提高动力输出。

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    预测大流行期间的奖牌分布:社会经济机器学习模型

    预测每个国家的奖牌数量与不同的利益相关者高度相关:事前,体育博彩公司可以决定赔率,而赞助商和媒体公司可以将资源分配给有前途的球队。 为了显着提高奖牌的预测准确性,我们应用了机器学习技术,更具体地说是采用了两阶段的随机森林,因此在2008年至2016年间首次超过了此前三届会的传统天真预测。 关于2021年的2020年东京会,我们的模型表明,美国将领导会奖牌榜,获得120枚奖牌,其次是中国(87)和英国(74)。 will not significantly alter the medal count as all countries suffer from the pandemic to some extent (data inherent) and limited historical data points on comparable diseases (model inherent).

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    【SAS Says】基础篇:ODS的使用(下)

    下面的代码将data部分的background属性设为pink: PROC PRINT STYLE(DATA)={BACKGROUND=pink}; 下面是可以指定改变风格的部分: DATA 例子 下面是关于女子5000米滑冰会金牌获得者的数据,变量一次为:年年份、国家、时间、比赛记录(有WR的表示是世界记录)。 ? 例子 下面是不同的女子5000米滑冰会金牌获得者的数据,变量依次为:姓名、国家、年份、金牌数。每一行包括了两条记录: ? ,OR是会纪录,WR是世界记录,NONE既不是会记录,也不是世界记录。 想要用信号灯显示每个成绩与世界记录的378.72、记录382.20比较的结果,先创建用户自定义的格式REC,快于世界记录的用红色显示,橙色显示快于记录的,其他颜色设置白色。

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    mysql中load data Infile

    driver); conn = DriverManager.getConnection(url, "root", "1234"); String sql = "LOAD DATA conn.close(); } } 批量插入需要条件具体可参考文档:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/sql-syntax.html#load-data

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    python菜鸟教程 | 五环

    使用Python画五环 1、效果图 2、代码 import turtle import time myPen=turtle.Pen() myPen.speed(0) myPen.pensize(5

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    用Python制作可视化大屏,特简单!

    今天将手把手带你爬取会相关信息,并利用可视化大屏为你展示详情。让一个没关注过会的朋友,也能够秒懂会。 1、项目背景 会刚刚过去,你是否已经看过2020东京会呢? = requests.get(url).json() pprint(data) 三行代码就可以获取到网页的源代码,利用pprint库,可以清晰的展示json结构,对于我们解析数据很有帮助。 这部分一共分以下8个主题: ① 2020东京会各国奖牌分布图; ② 2020东京会奖牌榜详情; ③ 2020东京会奖牌榜总数前十名; ④ 2020东京会金牌榜总数前十名; ⑤ 2020东京会中国各项目获奖详情 ; ⑥ 中国选手每日获得奖牌数; ⑦ 中国选手每日获得金牌数; ⑧ 中国选手夺金详细数据; ① 2020东京会各国金牌分布图 ② 2020东京会奖牌榜详情 ③ 2020东京会奖牌榜总数前十名 ④ 2020东京会金牌榜总数前十名 ⑤ 2020东京会中国各项目获奖详情 ⑥ 中国选手每日获得奖牌数 ⑦ 中国选手每日获得金牌数 ⑧ 中国选手夺金详细数据 ⑨ 组合为可视化大屏

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    CTRTB数据 │ 里约大冒险

    CTRTB数据中心研究数据显示 不仅仅是年轻人的盛会,关注人群中50岁以上的大叔大妈们不在少数;安全挤进热搜榜前十,安保工作令大众担忧;关注人群集中在沿海地区,广东居首。 1 不仅仅是年轻人的盛会 关注里约会的人群仍然是年轻态,22-30岁人群占比超过1/3。值得关注的是,本届会关注人群中,40岁以上的人群占比是往届的两倍。 全民动全民时代已经来临。 ? 2 男性人数超过女性的2倍 里约会的关注人群中,性别比例差异明显,男女比例约为7:3。 ? 7 安全挤进热搜榜前十 从里约会的搜索热词来看,搜索会本身的占了大多数,其余的还有开幕式、主题曲、门票等内容,以及纪念币、吉祥物、签证等周边。 与往届关注点最大的区别在于,本届“安全”挤进热搜榜前十,可见里约安保工作令大众担忧。 ?

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    用 GeoPandas 绘制超高颜值数据地图

    为了演示地理空间可视化的工作,让我们使用来自2021年会数据集的Teams数据。 很少有国家名称在会和世界数据集之间不一致。所以尽可能调整了国家名称。详细信息在源代码中。 开始绘图 显示一个简单的世界地图 - 只有边界的地图 作为第一步,我们绘制基本地图——只有边界的世界。 Participation", "orientation":"horizontal"}) ax.set_title("参加2021年会的国家 Vs项目数量") 在这里需要注意的是: ax是绘制地图的轴 cmap是颜色图的名称 legend & legend_kwds控制图例的显示 参加会的国家 ▲ 参加会的国家 根据阴影,我们可以很快看出 color": "lightgrey", "edgecolor": "white", "hatch": "|"}) ▲ 未参加会的国家

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    会变冬会?为打造最科幻,全日空正组建机器人大军

    但是随着疫情在全球范围内的持续发酵,日本会能否顺利举办成为最让人关注的话题之一。 2月3日,日本大臣桥本圣子表示,根据东京与国际委会之间的协议,东京会可以在2020年内进行延期。 会可算是保住了,这也让不安倍增的安倍松了一口气。 ? 其实,松了一口气的可不止安倍,全日空航空公司(All Nippon Airways)为了会也做了不少准备,他们为了更好地迎接会,发起了一些科技项目,旨在为今年夏天成群结队的游客提供更加方便的出行 原定于7月于东京举行的夏季林匹克动会上,除了备受关注的动员表现外,自动驾驶、机器人村等技术也将加入抢夺全世界注意力的队伍中,而且,这些技术的展示将不仅限于体育场馆内,毕竟作为日本最大的航空公司,全日空 不过,肯定还是需要很长一段时间才能坐在沙发上的同时舒服地在月球上闲逛,但如果你足够幸能去日本参加会,你至少可以避开拥挤的人群,从酒店把自己“传送”到商场内。 ?

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    大数据周周看 | 搜狐借大数据直击“里约” 土耳其数据库遭遇“黑客”侵袭

    <数据猿导读> 随着2016里约会的临近,本周,搜狐发布了“里约”战略,将用大数据直击会现场;而另一边,一直声势浩大的滴滴打车再出爆炸新闻,据称新一轮融资或将超15亿美元的高价,让人汗颜。 搜狐发布"里约"战略 用大数据挖掘泛体育人群 ? 昨日,搜狐公布“里约”战略,表示将以移动端为主战场,对即将在巴西里约举行的进行全平台传播。 据说,届时搜狐将通过大数据平台对体育标签用户进行洞察,推出基于视频的“品算”和基于人群的“汇众”,让品牌在期间能更精准地触达体育目标人群。 据业内人士分析,在里约和中超、欧洲杯等大赛的带动下,2016年有望成为“全民动年”,而“让体育动生活化”是产业发展的重要方向,将为行业带来持续的商业机会。 巴马认为,政务数据公开Open Data将刺激企业创新,增加就业机会,并提高政府执政效率。 浙江大数据交易中心“尘埃落定“,即将落户乌镇 ?

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    平昌之后,会评分系统将引入AI技术

    大数据文摘作品 编译:蒋宝尚 平昌会期间,在人类选手角逐较量的同时,八只机器人队伍也获得了参赛资格。 据报道,富士通将在2020年东京会上引入这项技术。 点击观看? ? 为了开发这款裁判软件,富士通在2016年收集了职业体操动员的3D数据,力图为动员创造一种“骨骼结构模型”。 冬季动会中最受欢迎的动项目之一,花样滑冰早已饱受争议。根本原因在于其独特的评分标准——人工判断总是带有一定的主观性。更重要的是,会裁判也被允许为来自自己国家的动员评分。 动项目竞赛的背后,更多的是一个国家,一个民族风采的展示。过多的追求名次与荣誉,反而会失去举办会的意义。 将人工智能技术引入会,你怎么看? https://www.nbcnews.com/storyline/winter-olympics-2018/think-olympic-figure-skating-judges-are-biased-data-says-they-n844886

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