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Android中使控件保持固定宽高比的几种方式

我们在android开发过程中可能会遇到一种情况，一个组件需要保持固定的宽高比，但是组件本身大小却不定。比如我们需要让一个组件宽度与屏幕宽度一致，这样就无法确定宽度。那么如何让控件保持固定宽高比？...adjustViewBounds 为ImageView设置adjustViewBounds，如下： android:adjustViewBounds="true" 这样ImageView就会以图片的宽高比显示...使用PercentFrameLayout也可以实现一个组件的固定比例显示，代码如下： <android.support.percent.PercentFrameLayout android:layout_width...这个方法的优点是不必自定义view。缺点是组件外层需要包裹一个百分比布局，同时需要一个设置ratio的xml文件。...在上面示例中我们将ImageView的宽高都设置为0。就此我测试了其他的可能性，产生的几个情况如下： 1、如果组件宽高都设置0dp，组件宽高按比例，且只受父view的约束。

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Matplotlib子图划分——非均匀绘图

本节主要探讨matplotlib子图的非均匀划分，并在文末补充了axes对象的常用属性。...一、均匀子图的划分（参考上一节） 二、非均匀子图划分 分均匀子图的语法均可用于均匀绘图 1）subplot()函数 语法：plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs...2行1列，索引为2的子区 plt.show() 图1 subplot子图划分 关于ax3 = plt.subplot(212)的理解：因为子区都是在同一个画布上绘制的，每一个plt.subplot...子图划分 3）subplot_mosaic()函数 语法：fig, axs = plt.subplot_mosaic(子图别称，layout, figsize) #笔者常用这两个参数。...subplot_mosaic子区划分 以上就是笔者用于不均匀子图划分的常用函数，上述子区都是axes对象，因此可以使用axes的方法属性对绘图区进行调整。

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    matplotlib的多图合并

    前言 本文是我在学习莫烦老师视频教程时候整理的笔记。Matplotlib是一个python的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，散点图等。...▲案例二 b 分格显示 #method 1: subplot2grid import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() #第一个参数shape也就是我们网格的形状...▲method3 result c 图中图 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() x = [1,2,3,4,5,6,7] y = [1,3,4,2,5,8,6...▲画中画 d 次坐标轴 # 使用twinx是添加y轴的坐标轴 # 使用twiny是添加x轴的坐标轴 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

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    比Matplotlib合并子图更方便！patchworklib让我告别PS拼图...

    今天是我的可视化学习社群上线的第20天，目前学员124人，可视化学习社区以我的书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供课堂式教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，...patchworklib是真好用 有圈友向我提问，详细问题如下： 圈友提问 Python在可视化绘图这块虽然没有像R语言那样具有丰富的拓展工具包，但只要掌握核心的几个绘图工具包就可以完成99%的绘图任务啦...既然有圈友提问，这边小编就给大家推荐一个非常好用Python语言中的的子图合并工具-「Patchworklib」，详细介绍如下： Patchworklib简介 Patchworklib 是matplotlib...相关绘图（简单 matplotlib 绘图、Seaborn 绘图（轴级和图级）以及 plotnine 绘图）的通用合成器。...Patchworklib比matplotib默认子图拼接方式subplot_mosaic 更直接、更灵活。 「PS」：Seaborn、Plotnine绘图对象都是可以直接拼接的。

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    10 种常用 Matplotlib 图的 Python 代码

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。...棒棒糖图 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。...树状图 树状图根据给定的距离度量将相似的点组合在一起，并根据该点的相似性将它们组织成树状链接。...饼图 饼图是显示组组成的经典方法。但是，如今一般不建议使用它，因为馅饼部分的面积有时可能会引起误解。因此，如果要使用饼图，强烈建议明确写下饼图各部分的百分比或数字。...区域图未堆叠 未堆积的面积图用于可视化两个或多个系列相对于彼此的进度（涨跌）。在下面的图表中，您可以清楚地看到随着失业时间的中位数增加，个人储蓄率如何下降。未堆积面积图很好地显示了这种现象。

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    Matplotlib绘制的50类图 ，足够惊艳！

    本文整理出matplotlib包绘制出的50幅图，分类逻辑参考作者zsx_yiyiyi翻译。绘图整理由下面公众号：「Python与算法社区」完成，转载此文请附二维码。...关联 散点图 带边界的气泡图 带线性回归最佳拟合线的散点图 抖动图 计数图 边缘直方图 边缘箱形图 相关图 矩阵图 偏差 发散型条形图 发散型文本 发散型包点图...带标记的发散型棒棒糖图 面积图 排序 有序条形图 棒棒糖图 包点图 坡度图 哑铃图 分布 连续变量的直方图 类型变量的直方图 密度图 直方密度线图...带波峰波谷标记的时序图 自相关和部分自相关图 交叉相关图 时间序列分解图 多个时间序列 使用辅助Y轴来绘制不同范围的图形 带有误差带的时间序列 堆积面积图...未堆积的面积图 日历热力图 季节图 分组 树状图 簇状图 安德鲁斯曲线 平行坐标 绘制以上50类图的代码请点击阅读原文

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    Matplotlib 图像可视化之 inshow 函数详解

    幸运的是 matplotlib 通过调用函数 imshow() 轻松实现显示图片的功能。不过此函数由于参数非常多，要想一下子地理解它，是困难的，也是不可能的。...支持的数组形状是： （M，N） ：带有标量数据的图像。数据可视化使用色彩图。 （M，N，3） ：具有RGB值的图像（float或uint8）。...（M，N，4） ：具有RGBA值的图像（float或uint8），即包括透明度。...auto: 更改图像宽高比以匹配轴的宽高比。通常，这将导致非方形像素。...imshow函数应用 热图 热力图是一种数据的图形化表示，具体而言，就是将二维数组中的元素用颜色表示。热力图之所以非常有用，是因为它能够从整体视角上展示数据，更确切的说是数值型数据。

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    干货，25个常用Matplotlib图的Python代码

    50个Matplotlib图的汇编，在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。...1.关联 散点图 带边界的气泡图 带线性回归最佳拟合线的散点图 抖动图 计数图 边缘直方图 边缘箱形图 相关图 矩阵图 2.偏差 发散型条形图 发散型文本 发散型包点图 带标记的发散型棒棒糖图 面积图...抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...7.边缘箱形图 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。

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    数据分析最有用的25个 Matplotlib图

    作者：zsx_yiyiyi 50个Matplotlib图的汇编，在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。...1.关联 散点图 带边界的气泡图 带线性回归最佳拟合线的散点图 抖动图 计数图 边缘直方图 边缘箱形图 相关图 矩阵图 2.偏差 发散型条形图 发散型文本 发散型包点图 带标记的发散型棒棒糖图 面积图...抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...7.边缘箱形图 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。

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    25个常用Matplotlib图的Python代码，收藏收藏！

    大家好，小白今天分享给大家25个Matplotlib图的汇总，在数据分析和可视化中非常有用，文章较长，可以马起来慢慢练手。 # !...4、 抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...7.边缘箱形图 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。...分布式点图 分布点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。

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    数据分析最有用的25个 Matplotlib图

    50个Matplotlib图的汇编，在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。...1.关联 散点图 带边界的气泡图 带线性回归最佳拟合线的散点图 抖动图 计数图 边缘直方图 边缘箱形图 相关图 矩阵图 2.偏差 发散型条形图 发散型文本 发散型包点图 带标记的发散型棒棒糖图 面积图...抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。

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    25 个常用 Matplotlib 图的 Python 代码，收藏收藏！

    大家好，今天要分享给大家25个Matplotlib图的汇总，在数据分析和可视化中非常有用，文章较长，可以马起来慢慢练手。 # !...抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...7.边缘箱形图 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。...分布式点图 分布点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。

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    数据分析最有用的25个 Matplotlib图

    50个Matplotlib图的汇编，在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。...1.关联 散点图 带边界的气泡图 带线性回归最佳拟合线的散点图 抖动图 计数图 边缘直方图 边缘箱形图 相关图 矩阵图 2.偏差 发散型条形图 发散型文本 发散型包点图 带标记的发散型棒棒糖图 面积图...抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...7.边缘箱形图 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。

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    25个常用Matplotlib图的Python代码，收藏收藏！

    ☞500g+超全学习资源免费领取 作者：zsx_yiyiyi 编辑：python大本营 大家好，小Z今天分享给大家25个Matplotlib图的汇总，在数据分析和可视化中非常有用，文章较长，可以马起来慢慢练手...抖动图 通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。...7.边缘箱形图 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。...分布式点图 分布点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。

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    Python matplotlib绘制列表数据的小提琴图

    本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。   ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 1 18:55:01 2022 @author: fkxxgis """ import matplotlib.pylab...；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI为300，其后的第一句代码...接下来，我们即可通过sns.violinplot()函数绘制小提琴图；这一函数还有很多参数，可以调整小提琴图的各项可视化配置，具体大家可以查看函数的官方帮助文档。

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    快速获取子图根节点的属性

    @TOC[1] Here's the table of contents: •一、问题背景•二、构建样例多子图数据•三、实现根节点的属性查找•四、将子图查找的GQL封装为一个函数•五、总结 快速获取子图根节点的属性...子图查找匹配是一个非常复杂的问题，主要有确定模式的子图匹配和不确定模式的子图匹配【例如：通过图模式相似性进行查找】。...本文主要讲述一个确定模式的子图查询方式，对于存在很多子图的数据模型也可以使用本文截图中社区成员提问的方式去建模数据可以达到节省资源空间的目的；不过具体建模场景需要结合业务场景才可行。...已知子图查找问题可以使用APOC中的过程来实现，apoc.path相关输入输出查询[2]；指定节点之后获取节点所属的子图，然后从子图中提取出ROOT节点的属性。...其中指定a节点为ROOT节点即子图的根节点。

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