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好看的颜色及其 Hex 代码合集
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Ethan Wilkins
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使用 Python 进行数据可视化
2025-08-06
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数据分析与可视化
使用 Python 进行数据可视化 使用 Pandas 进行 Matplotlib 绘图 图表类型 描述 Pandas 函数 示例 折线图 显示随时间变化的趋
好看的颜色及其 Hex 代码合集
2025-08-06
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设计与美学
常用颜色及对应 Hex 码 以下是一些视觉舒适、常见又易搭配的颜色及其对应的 Hex 代码,可直接用于前端开发、图表绘制或配色设计。 颜色名称 示例 Hex 代码 用法建议 天空蓝 Sky Blue #87CEFA 清新、柔和,适合作为背景色 湖水
地图、华夫饼、词云和 Seaborn
2025-08-06
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数据分析与可视化
地图、华夫饼、词云和 Seaborn 1. Folium(地图) 功能 描述 语法 示例 地图 创建一个具有指定中心坐标和缩放级别的地图对象 folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=n) canada = folium.Map(location=[56.
Python矩阵计算常用操作总结
2025-08-06
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编程基础
Python矩阵计算常用操作总结 1. 导入 NumPy 库 import numpy as np 📌 NumPy 是 Python 中处理矩阵和数值计算的标准库。必须先导入。 2. 创建矩阵 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([
Plotly 和 Dash 函数总结
2025-08-06
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数据分析与可视化
Plotly 和 Dash 函数总结 Plotly Express 函数 描述 语法 示例 scatter 创建散点图 px.scatter(dataframe, x=x_column, y=y_column) px.scatter(df, x=age_array, y=income_array)
Pandas所有plot的kind样式
2025-08-06
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数据分析与可视化
每种 kind 类型的 plot() 方法的示例代码,每个示例都展示了一种不同的绘图方式。 1. bar - 垂直柱状图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.DataFra
Matplotlib 子图(Subplots)解析
2025-08-06
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数据分析与可视化
Matplotlib 子图(Subplots)解析 子图(Subplots)可以帮助我们在 同一个画布(figure) 上绘制多个不同的图表,方便进行 数据对比 或 展示多个视角 的数据。 1. 什么是 figure 和 subplot figure:整个 画布(canvas)
Matplotlib所有可用样式
2025-08-06
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Matplotlib 提供的所有可用样式(style)及其特点介绍: 1. 经典风格 classic:Matplotlib 旧版的默认风格,颜色较淡,线条较细,适合习惯早期 Matplotlib 风格的用户。 _classic_test_patch:一个用于测试的经典风格,与 classic 类似,
CSS 卡片样式及交互效果
2025-08-06
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Web开发
CSS 卡片样式及交互效果 在前端开发中,卡片式布局广泛用于展示信息。通过简单的 CSS 样式,可以为卡片添加丰富的视觉效果和交互效果,提升用户体验。以下是一个结合了背景色、阴影、边框动画和悬停效果的卡片样式实现。 基本卡片样式 首先,我们定义了卡片的基础样式,包括背景色、内边距、圆角、阴影和边框:
FastAPI高阶用法
2025-08-06
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Web开发
FastAPI 是一个现代、高性能的 Python Web 框架,基于 Starlette 和 Pydantic,特别适合构建 RESTful API。以下是一些 FastAPI 的高阶用法,帮助你充分发挥其潜力: 1. 依赖注入 (Dependency Injection) FastAPI 提供了
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