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source/_posts/A60-2019-summary.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -9,7 +9,6 @@ music:
type: song
id: 413829859
avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/CDN-for-itrhx.com@3.0.4/images/trhx.png
top: true
---
<fancybox>
......
source/_posts/A62-NumPy-01.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -69,7 +69,9 @@ Python 列表的元素不同类型举例：
Python 列表中的每一项必须包含各自的类型信息、引用计数和其他信息，也就是说，每一项都是一个完整的 Python 对象，同时，Python 列表还包含一个指向指针块的指针，其中的每一个指针对应一个完整的 Python 对象，另外，列表的优势是灵活，因为每个列表元素是一个包含数据和类型信息的完整结构体。相反 NumPy 数组缺乏这种灵活性，但是 NumPy 却能更有效地存储和操作数据。
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/01.png)
</fancybox>
## <font color=#ff0000>【3x00】理解 NumPy Ndarray 对象</font>
......@@ -82,7 +84,9 @@ Ndarray 内部由以下内容组成：
- 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组；
- 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要“跨过”的字节数。
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/02.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【4x00】理解不同维度的数组</font>
......@@ -103,7 +107,9 @@ NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的
(4,)
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/03.png)
</fancybox>
---
......@@ -122,7 +128,9 @@ NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的
> a.shape 输出数组的维度，对于此二维数组，可以理解为 2 行 4 列。
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/04.png)
</fancybox>
---
......@@ -147,11 +155,15 @@ NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的
> a.shape 输出数组的维度，对于此三维数组，可以理解为 3 块，每块有 2 行 4 列。
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/05.png)
</fancybox>
有网友对三维数组的这个图有疑问，认为横线应该是 axis=0，竖线是 axis=1，斜线是 axis=2，这个确实有点儿绕，不要受到前面一维二维的影响，我把我的理解又画了一张图出来，另外大家可以尝试去取三维数组里面的某个值，多想一下就可以理解了。欢迎各位大佬一起交流学习！
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/06.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【5x00】创建 Ndarray 对象（创建数组）</font>
......@@ -487,8 +499,6 @@ numpy.logspace() 方法用于创建一个一维数组，该数组由一个等比
[ 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512]
```
### <font color=#1BC3FB>【5x07】numpy.empty()</font>
numpy.empty() 方法可用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组。
......
source/_posts/A63-NumPy-02.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -586,7 +586,9 @@ ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,4,5) (4,2)
[30 31 32]]
```
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A63/01.png)
</fancybox>
实例二：一个 <font color=#ff0000>**4 行 3 列**</font>的二维数组与一个 <font color=#ff0000>**4 行 1 列**</font>的二维数组相加，此时就会触发广播机制，代码与图解如下：
......@@ -611,7 +613,9 @@ ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,4,5) (4,2)
[14 15 16]]
```
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A63/02.png)
</fancybox>
实例三：一个 <font color=#ff0000>**3 块 4 行 2 列，即 shape=(3, 4, 2)**</font> 的三维数组与一个 <font color=#ff0000>**1 块 4 行 2 列，即 shape=(1, 4, 2)**</font> 的三维数组相加，此时就会触发广播机制，代码与图解如下：
......@@ -660,7 +664,9 @@ ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,4,5) (4,2)
[30 32]]]
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A63/03.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A64-NumPy-03.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -253,7 +253,9 @@ True
False
```
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A64/01.png)
</fancybox>
```python
>>> import numpy as np
......@@ -278,7 +280,9 @@ True
False
```
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A64/02.png)
</fancybox>
```python
>>> import numpy as np
......@@ -303,7 +307,9 @@ True
False
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A64/03.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【1x06】广播数组迭代</font>
......
source/_posts/A68-Matplotlib-01.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -60,11 +60,15 @@ Matplotlib 是建立在 NumPy 数组基础上的多平台数据可视化程序
>>> plt.show()
```
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A68/01.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【1x02】图像结构</font>
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A68/02.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【1x03】三层结构</font>
......@@ -164,7 +168,9 @@ plt.legend(['图例一', '图例二'])
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A68/03.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A69-Matplotlib-02.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -73,7 +73,9 @@ plt.plot(x, y)
plt.show()
```
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/01.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【1x02】为坐标轴添加标签：matplotlib.pyplot.xlabel() / ylabel()</font>
......@@ -110,7 +112,9 @@ plt.plot(a, b)
plt.show()
```
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/02.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【1x03】任意位置添加文本：matplotlib.pyplot.text()</font>
......@@ -152,7 +156,9 @@ plt.plot(a, b)
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/03.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【1x03】任意位置添加文本：matplotlib.pyplot.annotate()</font>
......@@ -243,7 +249,9 @@ plt.show()
<table><tr><td bgcolor="#7FFFD4" colspan="2"><strong><font color=#FF0000 size=3px>connectionstyle 样式举例</font></strong></td></tr></table>
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/04.png)
</fancybox>
应用举例：
......@@ -270,7 +278,9 @@ plt.annotate(r'$\lim_{x\to 0}\frac{\sin(x)}{x}=1$', # 插入 LaTeX 表达式
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/05.png)
</fancybox>
---
......@@ -364,8 +374,9 @@ plt.plot(a, b)
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/06.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【2x03】指定单个字体：fontproperties</font>
......@@ -389,14 +400,17 @@ plt.plot(a, b)
plt.show()
```
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/07.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【2x04】指定文字路径：FontProperties</font>
`matplotlib` 中 `font_manager` 模块的 `FontProperties` 方法可以通过指定文字路径来使用本地文字，在 Windows 中，文字路径一般是 `C:\Windows\Fonts\`，文字名称可以通过其属性来获取，部分用户自己安装的字体可能包含多个类型，可打开字体合集后通过其属性来获取。
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/08.png)
</fancybox>
```python
import matplotlib.pyplot as plt
......@@ -414,7 +428,9 @@ plt.plot(a, b)
plt.show()
```
<fancybox>
![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/09.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【2x05】文字更多属性：rc</font>
......@@ -444,7 +460,9 @@ plt.plot(a, b)
plt.show()
```
<fancybox>
![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/10.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【3x00】设置画布大小 / 分辨率 / 颜色</font>
......@@ -475,7 +493,9 @@ plt.plot(x, y)
plt.show()
```
<fancybox>
![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/11.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【4x00】设置网格</font>
......@@ -518,7 +538,9 @@ plt.plot(a, b)
plt.show()
```
<fancybox>
![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/12.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A70-Matplotlib-03.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -156,7 +156,9 @@ plt.show()
以上三种方法绘制的图形均一致：
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/01.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【2x00】数学公式 LaTeX</font>
......@@ -181,7 +183,9 @@ plt.plot(t, s)
plt.show()
```
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/02.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【3x00】调整 x / y 轴刻度和范围</font>
......@@ -215,8 +219,9 @@ plt.xticks(range(2, 26, 3), ('the {} ticks'.format(i) for i in range(2, 26, 3)),
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/03.png)
</fancybox>
```python
import matplotlib.pyplot as plt
......@@ -231,7 +236,9 @@ plt.plot(x, y)
plt.show()
```
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/04.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【4x00】画布边框与坐标轴的移动</font>
......@@ -273,7 +280,9 @@ ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 设置 y 轴在 (0, 0) 位置
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/05.png)
</fancybox>
---
......@@ -320,7 +329,9 @@ ax4.plot(-x, x ** 2)
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/06.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【5x02】方法二：pyplot.subplot()</font>
......@@ -349,7 +360,9 @@ plt.plot(x, x ** 4)
plt.show()
```
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/07.png)
</fancybox>
### <font color=#1BC3FB>【5x03】方法三：pyplot.subplots()</font>
......@@ -372,7 +385,9 @@ axes[1][1].plot(x, -x ** 2) # 绘制第2行第2列
plt.show()
```
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/08.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【6x00】填充补丁</font>
......@@ -437,7 +452,9 @@ plt.plot(x, y)
plt.show()
```
<fancybox>
![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/09.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【7x00】保存图像</font>
......@@ -475,7 +492,9 @@ plt.savefig('D:\\data\\pic.png', transparent=True) # 保存为透明文件
plt.show()
```
<fancybox>
![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/10.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A71-Matplotlib-04.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -158,8 +158,10 @@ plt.ylabel('y 轴') # 设置 y 轴标签
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/01.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【3x00】多条数据</font>
......@@ -186,7 +188,9 @@ plt.plot(x, y3)
plt.show()
```
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/02.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【4x00】设置颜色 / 样式 / 图例</font>
......@@ -217,7 +221,9 @@ plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5') # 图例
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/03.png)
</fancybox>
---
......@@ -260,7 +266,9 @@ plt.yticks((-1, 0, 1, 2, 3))
plt.show()
```
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/04.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【6x00】隐藏画布边框</font>
......@@ -303,7 +311,9 @@ ax.spines['top'].set_visible(False) # 获取绘图区的轴对象（spines
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/05.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【7x00】移动坐标轴</font>
......@@ -343,8 +353,10 @@ ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置 y 坐标轴标签的位
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/06.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【8x00】指定位置显示文本</font>
`matplotlib.pyplot.annotate()` 方法可以在指定坐标点添加文本或 LaTeX 描述，也可以在其他位置添加描述后，使用箭头指向某个坐标点。
......@@ -434,7 +446,9 @@ plt.show()
<table><tr><td bgcolor="#7FFFD4" colspan="2"><strong><font color=#FF0000 size=3px>connectionstyle 样式举例</font></strong></td></tr></table>
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/07.png)
</fancybox>
应用举例：
......@@ -482,7 +496,9 @@ plt.annotate(r'$\lim_{x\to 0}\frac{\sin(x)}{x}=1$', # 插入 LaTeX 表达式
plt.show()
```
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/08.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A72-Matplotlib-05.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -124,7 +124,9 @@ plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/01.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【3x00】多条数据</font>
......@@ -151,7 +153,9 @@ plt.scatter(x, y3)
plt.show()
```
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/02.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【4x00】设置颜色 / 样式 / 图例</font>
......@@ -178,7 +182,9 @@ plt.legend(framealpha=0) # 显示图例，设置为全透明
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/03.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【5x00】指定位置显示文本注释</font>
......@@ -213,7 +219,9 @@ for m, n in zip(x, y):
plt.show()
```
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/04.png)
</fancybox>
---
......@@ -257,8 +265,9 @@ plt.scatter(x, y, alpha=0.5)
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/05.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【7x00】随机颜色与色条</font>
......@@ -284,7 +293,9 @@ plt.scatter(x, y, c=color, s=size, alpha=0.5)
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/06.png)
</fancybox>
可以用 `pyplot.colorbar()` 方法绘制颜色对照条。
......@@ -322,7 +333,9 @@ plt.colorbar()
plt.show()
```
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/07.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【8x00】不同图像之间的层级调整</font>
......@@ -352,7 +365,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/08.png)
</fancybox>
设置 `zorder` 参数后：
......@@ -378,7 +393,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/09.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【9x00】框选部分数据</font>
......@@ -419,7 +436,9 @@ ax.add_patch(polygon) # 将补丁添加到当前绘图区
plt.show()
```
<fancybox>
![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/10.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A73-Matplotlib-06.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -117,7 +117,9 @@ plt.ylabel('y axis label') # y 轴标签
plt.show()
```
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/01.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【2x03】堆积的直方图</font>
......@@ -146,7 +148,9 @@ plt.legend(loc="upper left")
plt.show()
```
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/02.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【2x04】填充其他样式</font>
......@@ -171,7 +175,9 @@ plt.ylabel('y axis label') # y 轴标签
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/03.png)
</fancybox>
![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200509010455973.png)
......@@ -236,7 +242,9 @@ plt.ylabel('y axis label')
plt.show()
```
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/04.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【3x03】添加与标准差的误差线</font>
......@@ -276,7 +284,9 @@ plt.ylabel('y axis label')
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/05.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【3x04】多序列柱状图</font>
......@@ -310,7 +320,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/06.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【3x05】堆积的柱状图</font>
......@@ -340,7 +352,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/07.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【3x06】填充其他样式</font>
......@@ -370,7 +384,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/08.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【3x07】添加文字描述</font>
......@@ -411,7 +427,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/09.png)
</fancybox>
![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200509010455973.png)
......@@ -483,7 +501,9 @@ plt.ylabel('y axis label')
plt.show()
```
<fancybox>
![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/10.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【4x03】添加与标准差的误差线</font>
......@@ -523,7 +543,9 @@ plt.ylabel('y axis label')
plt.show()
```
<fancybox>
![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/11.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【4x04】多序列条形图</font>
......@@ -557,7 +579,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/12.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【4x05】堆积的条形图</font>
......@@ -587,7 +611,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![13](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/13.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【4x06】填充其他样式</font>
......@@ -617,7 +643,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![14](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/14.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【4x07】添加文字描述</font>
......@@ -658,7 +686,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![15](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/15.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A74-Matplotlib-07.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -98,7 +98,9 @@ plt.title('饼状图简单示例')
plt.show()
```
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/01.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【3x00】按角度调整扇形标签</font>
......@@ -120,7 +122,9 @@ plt.title('饼状图按角度调整 labels 示例')
plt.show()
```
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/02.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【4x00】显示图例</font>
......@@ -142,7 +146,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/03.png)
</fancybox>
---
......@@ -177,7 +183,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.show()
```
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/04.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【6x00】显示各扇区所占百分比</font>
......@@ -207,7 +215,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1)) # 显示图例
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/05.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【7x00】旋转饼状图</font>
......@@ -238,7 +248,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1)) # 显示图例
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/06.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【8x00】自定义每个扇形和文字属性</font>
......@@ -281,7 +293,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), borderpad=0.6) # 显示图例
plt.show()
```
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/07.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A75-Matplotlib-08.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -58,11 +58,13 @@ Matplotlib 系列文章：
<font color=#FF0000>**在 Matplotlib 等高线的绘制中，需要传递三个基本参数：某个点的 x、y 轴坐标以及其高度。**</font>
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/01.png)
</fancybox>
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/02.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【2x00】理解 numpy.meshgrid()</font>
......@@ -190,7 +192,9 @@ print(res)
官方文档：[https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html](https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html)
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/03.png)
</fancybox>
![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200512112427932.png)
......@@ -221,7 +225,9 @@ plt.ylabel('y axis label')
plt.show()
```
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/04.png)
</fancybox>
![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200512112427932.png)
......@@ -256,7 +262,9 @@ plt.ylabel('y axis label')
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/05.png)
</fancybox>
![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200512112427932.png)
......@@ -292,7 +300,9 @@ plt.ylabel('y axis label')
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/06.png)
</fancybox>
如果想启用渐变色，则可以设置 `cmap`，取值参见<font color=#FF0000>**【6x00】Colormap 取值**</font>，`colorbar()` 方法可以显示颜色对照条。
......@@ -325,7 +335,9 @@ plt.ylabel('y axis label')
plt.show()
```
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/07.png)
</fancybox>
![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200512112427932.png)
......@@ -363,7 +375,9 @@ plt.ylabel('y axis label')
plt.show()
```
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/08.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A76-Matplotlib-09.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -51,7 +51,9 @@ Matplotlib 系列文章：
参考百度百科：极坐标，属于二维坐标系统，创始人是牛顿，主要应用于数学领域。极坐标是指在平面内取一个定点 <font color=#FF0000>O</font>，叫极点，引一条射线 <font color=#FF0000>Ox</font>，叫做极轴，再选定一个长度单位和角度的正方向（通常取逆时针方向）。对于平面内任何一点 <font color=#FF0000>M</font>，用 <font color=#FF0000>ρ</font> 表示线段 <font color=#FF0000>OM</font> 的长度（有时也用 <font color=#FF0000>r</font> 表示），<font color=#FF0000>θ</font> 表示从 <font color=#FF0000>Ox</font> 到 <font color=#FF0000>OM</font> 的角度，<font color=#FF0000>ρ</font> 叫做点 <font color=#FF0000>M</font> 的极径，<font color=#FF0000>θ</font> 叫做点 <font color=#FF0000>M</font> 的极角，有序数对 <font color=#FF0000>(ρ,θ)</font> 就叫点 <font color=#FF0000>M</font> 的极坐标，这样建立的坐标系叫做极坐标系。通常情况下，<font color=#FF0000>M</font> 的极径坐标单位为 <font color=#FF0000>1</font>（长度单位），极角坐标单位为 <font color=#FF0000>rad</font>（或<font color=#FF0000>°</font>）。
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/01.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【2x00】基本方法 matplotlib.pyplot.polar()</font>
......@@ -172,7 +174,9 @@ plt.show()
绘制结果如下图：
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/02.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【4x00】绘制雷达图</font>
......@@ -258,7 +262,9 @@ plt.title('matplotlib.pyplot.thetagrids() 用法示例', pad=15)
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/03.png)
</fancybox>
---
......@@ -301,7 +307,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1.3, 1))
plt.show()
```
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/04.png)
</fancybox>
---
......@@ -354,7 +362,9 @@ plt.title('极坐标散点图示例一', pad=15)
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/05.png)
</fancybox>
---
......@@ -386,7 +396,9 @@ plt.title('极坐标散点图示例二', pad=15)
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/06.png)
</fancybox>
---
......@@ -418,7 +430,9 @@ plt.title('极坐标散点图示例三', pad=15)
plt.show()
```
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/07.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【6x00】高级用法：绘制极坐标柱状图</font>
......@@ -457,7 +471,9 @@ plt.title('极坐标柱状图示例一', pad=15)
plt.show()
```
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/08.png)
</fancybox>
---
......@@ -486,7 +502,9 @@ plt.title('极坐标柱状图示例二', pad=15)
plt.show()
```
<fancybox>
![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/09.png)
</fancybox>
---
......@@ -516,7 +534,9 @@ plt.title('极坐标柱状图示例三', pad=15)
plt.show()
```
<fancybox>
![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/10.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A77-Matplotlib-10.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -147,7 +147,9 @@ plt.show()
以上三种方法运行结果均为下图：
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/01.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【02x00】cmap 与 colorbar</font>
......@@ -155,7 +157,9 @@ plt.show()
官方文档：[https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html](https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html)
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/02.png)
</fancybox>
如果使用了 cmap 参数，则可以使用 `pyplot.colorbar()` 函数来绘制一个色条，即颜色对照条。
......@@ -219,7 +223,9 @@ ax.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/03.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【04x00】3D 散点图：Axes3D.scatter</font>
......@@ -271,7 +277,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴', color='b')
plt.show()
```
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/04.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【05x00】3D 线框图：Axes3D.plot_wireframe</font>
......@@ -319,7 +327,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴')
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/05.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【06x00】3D 曲面图：Axes3D.plot_surface</font>
......@@ -368,7 +378,9 @@ ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/06.png)
</fancybox>
---
......@@ -424,7 +436,9 @@ ax.set_yticks(yticks)
plt.show()
```
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/07.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【08x00】3D 箭头图：Axes3D.quiver</font>
......@@ -475,7 +489,9 @@ ax.view_init(20)
plt.show()
```
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/08.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【09x00】3D 等高线图：Axes3D.contour</font>
......@@ -527,7 +543,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴')
plt.show()
```
<fancybox>
![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/09.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【10x00】3D 等高线填充图：Axes3D.contourf</font>
......@@ -577,7 +595,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴')
plt.show()
```
<fancybox>
![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/10.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【11x00】3D 三角曲面图：Axes3D.plot_trisurf</font>
......@@ -624,7 +644,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴')
plt.show()
```
<fancybox>
![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/11.png)
</fancybox>
```python
import numpy as np
......@@ -693,7 +715,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴')
plt.show()
```
<fancybox>
![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/12.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【12x00】将 2D 图像聚合到 3D 图像中：Axes3D.add_collection3d</font>
......@@ -741,7 +765,9 @@ ax.set_zlim3d(0, 300)
plt.show()
```
<fancybox>
![13](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/13.png)
</fancybox>
此外，该方法也常被用于绘制 3D 多边形图，即多边体，示例如下：
......@@ -780,7 +806,9 @@ ax.set_zlim3d(-0.5, 1.5)
plt.show()
```
<fancybox>
![14](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/14.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【13x00】3D 图添加文本描述：Axes3D.text</font>
......@@ -829,7 +857,9 @@ ax.set_zlabel('Z 轴')
plt.show()
```
<fancybox>
![15](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/15.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A78-Matplotlib-11.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -126,8 +126,8 @@ colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories
plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')
for i, category in enumerate(categories):
plt.scatter('area', 'poptotal',
data=midwest.loc[midwest.category==category, :],
plt.scatter('area', 'poptotal',
data=midwest.loc[midwest.category==category, :],
s=20, cmap=colors[i], label=str(category))
# 原文 c=colors[i] 已修改为 cmap=colors[i]
......@@ -137,11 +137,13 @@ plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000),
plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Scatterplot of Midwest Area vs Population", fontsize=22)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()
```
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/01.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【02】带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling）</font>
......@@ -193,7 +195,9 @@ plt.legend(fontsize=12)
plt.show()
```
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/02.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【03】带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit）</font>
......@@ -216,7 +220,9 @@ plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fo
plt.show()
```
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/03.png)
</fancybox>
针对每一组数据绘制线性回归线（Each regression line in its own column），可以通过在 `sns.lmplot()` 中设置 `col=groupingcolumn` 参数来实现，如下：
......@@ -240,7 +246,9 @@ gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50))
plt.show()
```
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/04.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【04】抖动图（Jittering with stripplot）</font>
......@@ -259,7 +267,9 @@ plt.title('Use jittered plots to avoid overlapping of points', fontsize=22)
plt.show()
```
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/05.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【05】计数图（Counts Plot）</font>
......@@ -279,8 +289,9 @@ plt.title('Counts Plot - Size of circle is bigger as more points overlap', fonts
plt.show()
```
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/06.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【06】边缘直方图（Marginal Histogram）</font>
......@@ -320,7 +331,9 @@ ax_main.set_xticklabels(xlabels)
plt.show()
```
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/07.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【07】边缘箱形图（Marginal Boxplot）</font>
......@@ -362,7 +375,9 @@ for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabel
plt.show()
```
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/08.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【08】相关图（Correllogram）</font>
......@@ -383,7 +398,9 @@ plt.yticks(fontsize=12)
plt.show()
```
<fancybox>
![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/09.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【09】成对图（Pairwise Plot）</font>
......@@ -399,7 +416,9 @@ sns.pairplot(df, kind="scatter", hue="species", plot_kws=dict(s=80, edgecolor="w
plt.show()
```
<fancybox>
![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/10.png)
</fancybox>
```python
# Load Dataset
......@@ -411,7 +430,9 @@ sns.pairplot(df, kind="reg", hue="species")
plt.show()
```
<fancybox>
![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/11.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【4x00】偏差（Deviation）</font>
......@@ -440,7 +461,9 @@ plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()
```
<fancybox>
![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/12.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【11】发散型文本图（Diverging Texts）</font>
......@@ -470,7 +493,9 @@ plt.xlim(-2.5, 2.5)
plt.show()
```
<fancybox>
![13](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/13.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【12】发散型散点图（Diverging Dot Plot）</font>
......@@ -507,7 +532,9 @@ plt.xlim(-2.5, 2.5)
plt.show()
```
<fancybox>
![14](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/14.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【13】带标记的发散型棒棒糖图（Diverging Lollipop Chart with Markers）</font>
......@@ -553,7 +580,9 @@ plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()
```
<fancybox>
![15](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/15.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【14】面积图（Area Chart）</font>
......@@ -591,7 +620,9 @@ plt.grid(alpha=0.5)
plt.show()
```
<fancybox>
![16](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/16.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【5x00】排序（Ranking）</font>
......@@ -630,7 +661,9 @@ fig.add_artist(p2)
plt.show()
```
<fancybox>
![17](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/17.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【16】棒棒糖图（Lollipop Chart）</font>
......@@ -662,7 +695,9 @@ for row in df.itertuples():
plt.show()
```
<fancybox>
![18](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/18.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【17】点图（Dot Plot）</font>
......@@ -689,7 +724,9 @@ ax.set_xlim(10, 27)
plt.show()
```
<fancybox>
![19](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/19.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【18】坡度图（Slope Chart）</font>
......@@ -755,7 +792,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(.0)
plt.show()
```
<fancybox>
![20](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/20.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【19】哑铃图（Dumbbell Plot）</font>
......@@ -805,7 +844,9 @@ ax.set_xticklabels(['5%', '15%', '20%', '25%'])
plt.show()
```
<fancybox>
![21](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/21.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【6x00】分布（Distribution）</font>
......@@ -838,7 +879,9 @@ plt.xticks(ticks=bins[::3], labels=[round(b, 1) for b in bins[::3]])
plt.show()
```
<fancybox>
![22](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/22.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【21】分类变量的直方图（Histogram for Categorical Variable）</font>
......@@ -869,7 +912,9 @@ plt.xticks(ticks=bins, labels=np.unique(df[x_var]).tolist(), rotation=90, horizo
plt.show()
```
<fancybox>
![23](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/23.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【22】密度图（Density Plot）</font>
......@@ -892,7 +937,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![24](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/24.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【23】直方图密度曲线（Density Curves with Histogram）</font>
......@@ -918,7 +965,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![25](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/25.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【24】山峰叠峦图 / 欢乐图（Joy Plot）</font>
......@@ -943,7 +992,9 @@ plt.title('Joy Plot of City and Highway Mileage by Class', fontsize=22)
plt.show()
```
<fancybox>
![26](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/26.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【25】分布式点图（Distributed Dot Plot）</font>
......@@ -993,7 +1044,9 @@ plt.grid(axis='both', alpha=.4, linewidth=.1)
plt.show()
```
<fancybox>
![27](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/27.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【26】箱形图（Box Plot）</font>
......@@ -1028,7 +1081,9 @@ plt.ylim(10, 40)
plt.show()
```
<fancybox>
![28](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/28.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【27】点 + 箱形图（Dot + Box Plot）</font>
......@@ -1052,7 +1107,9 @@ plt.legend(title='Cylinders')
plt.show()
```
<fancybox>
![29](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/29.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【28】小提琴图（Violin Plot）</font>
......@@ -1071,7 +1128,9 @@ plt.title('Violin Plot of Highway Mileage by Vehicle Class', fontsize=22)
plt.show()
```
<fancybox>
![30](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/30.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【29】人口金字塔图（Population Pyramid）</font>
......@@ -1099,7 +1158,9 @@ plt.legend()
plt.show()
```
<fancybox>
![31](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/31.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【30】分类图（Categorical Plots）</font>
......@@ -1120,7 +1181,9 @@ g = sns.catplot("alive", col="deck", col_wrap=4,
plt.show()
```
<fancybox>
![32](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/32.png)
</fancybox>
```python
# Load Dataset
......@@ -1137,7 +1200,9 @@ sns.catplot(x="age", y="embark_town",
plt.show()
```
<fancybox>
![33](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/33.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【7x00】组成（Composition）</font>
......@@ -1180,7 +1245,9 @@ fig = plt.figure(
plt.show()
```
<fancybox>
![34](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/34.png)
</fancybox>
```python
# ! pip install pywaffle
......@@ -1240,7 +1307,9 @@ fig = plt.figure(
plt.show()
```
<fancybox>
![35](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/35.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【32】饼图（Pie Chart）</font>
......@@ -1264,7 +1333,9 @@ plt.ylabel("")
plt.show()
```
<fancybox>
![36](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/36.png)
</fancybox>
```python
# Import
......@@ -1300,7 +1371,9 @@ ax.set_title("Class of Vehicles: Pie Chart")
plt.show()
```
<fancybox>
![37](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/37.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【33】矩阵树形图（Treemap）</font>
......@@ -1331,7 +1404,9 @@ plt.axis('off')
plt.show()
```
<fancybox>
![38](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/38.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【34】条形图（Bar Chart）</font>
......@@ -1364,7 +1439,9 @@ plt.ylim(0, 45)
plt.show()
```
<fancybox>
![39](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/39.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【8x00】变化（Change）</font>
......@@ -1397,7 +1474,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(0.3)
plt.show()
```
<fancybox>
![40](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/40.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【36】带波峰和波谷注释的时间序列图（Time Series with Peaks and Troughs Annotated）</font>
......@@ -1447,7 +1526,9 @@ plt.grid(axis='y', alpha=.3)
plt.show()
```
<fancybox>
![41](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/41.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【37】自相关 (ACF) 和部分自相关 (PACF) 图（Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot）</font>
......@@ -1483,7 +1564,9 @@ ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12)
plt.show()
```
<fancybox>
![42](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/42.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【38】交叉相关图（Cross Correlation plot）</font>
......@@ -1520,7 +1603,9 @@ plt.xlim(0, len(ccs))
plt.show()
```
<fancybox>
![43](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/43.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【39】时间序列分解图（Time Series Decomposition Plot）</font>
......@@ -1544,7 +1629,9 @@ result.plot().suptitle('Time Series Decomposition of Air Passengers')
plt.show()
```
<fancybox>
![44](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/44.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【40】多重时间序列（Multiple Time Series）</font>
......@@ -1590,7 +1677,9 @@ plt.xlim(-2, 80)
plt.show()
```
<fancybox>
![45](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/45.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【41】使用次要的 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis）</font>
......@@ -1630,7 +1719,9 @@ fig.tight_layout()
plt.show()
```
<fancybox>
![46](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/46.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【42】带误差带的时间序列（Time Series with Error Bands）</font>
......@@ -1673,7 +1764,9 @@ for y in range(8, 20, 2):
plt.show()
```
<fancybox>
![47](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/47.png)
</fancybox>
```python
"Data Source: https://www.kaggle.com/olistbr/brazilian-ecommerce#olist_orders_dataset.csv"
......@@ -1716,7 +1809,9 @@ for y in range(5, 10, 1):
plt.show()
```
<fancybox>
![48](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/48.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【43】堆积面积图（Stacked Area Chart）</font>
......@@ -1768,7 +1863,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)
plt.show()
```
<fancybox>
![49](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/49.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【44】未堆积面积图（Area Chart UnStacked）</font>
......@@ -1810,7 +1907,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)
plt.show()
```
<fancybox>
![50](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/50.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【45】日历热力图（Calendar Heat Map）</font>
......@@ -1833,8 +1932,9 @@ calmap.calendarplot(df['2014']['VIX.Close'], fig_kws={'figsize': (16, 10)},
plt.show()
```
<fancybox>
![51](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/51.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【46】季节图（Seasonal Plot）</font>
......@@ -1881,7 +1981,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(0.5)
plt.show()
```
<fancybox>
![52](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/52.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【9x00】分组（ Groups）</font>
......@@ -1904,7 +2006,9 @@ plt.xticks(fontsize=12)
plt.show()
```
<fancybox>
![53](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/53.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【48】聚类图（Cluster Plot）</font>
......@@ -1950,7 +2054,9 @@ plt.title('Agglomerative Clustering of USArrests (5 Groups)', fontsize=22)
plt.show()
```
<fancybox>
![54](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/54.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【49】安德鲁斯曲线（Andrews Curve）</font>
......@@ -1981,7 +2087,9 @@ plt.yticks(fontsize=12)
plt.show()
```
<fancybox>
![55](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/55.png)
</fancybox>
### <font color=##4876FF>【50】平行坐标图（Parallel Coordinates）</font>
......@@ -2010,7 +2118,9 @@ plt.yticks(fontsize=12)
plt.show()
```
<fancybox>
![56](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/56.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A79-Pandas-01.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -124,7 +124,9 @@ Series 是带标签的一维数组，可存储整数、浮点数、字符串、P
| name | str 类型，可选项，给 Series 命名 |
| copy | bool 类型，可选项，默认 False，是否复制输入数据 |
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A79/01.png)
</fancybox>
### <font color=#4876FF>【03x01】通过 list 构建 Series</font>
......@@ -390,7 +392,9 @@ DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每
| dtype | 输出系列的数据类型。可选项，如果未指定，则将从数据中推断，具体参考官网 [dtypes](https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/basics.html#dtypes) 介绍 |
| copy | bool 类型，可选项，默认 False，是否复制输入数据，仅影响 DataFrame/2d ndarray 输入 |
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A79/02.png)
</fancybox>
### <font color=#4876FF>【03x01】通过 ndarray 构建 DataFrame</font>
......
source/_posts/A84-Pandas-06.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -60,7 +60,9 @@ Pandas 系列文章：
官方介绍：[https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/groupby.html](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/groupby.html)
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A84/01.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【02x00】GroupBy 对象</font>
......
source/_posts/A88-Pandas-10.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -106,7 +106,9 @@ read_table：[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_table.htm
首先创建一个 test1.csv 文件：
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/01.png)
</fancybox>
使用 read_csv 方法将其读出为一个 DataFrame 对象：
......@@ -139,7 +141,9 @@ read_table：[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_table.htm
以上示例中第一行为列标签，如果没有单独定义列标签，使用 read_csv 方法也会默认将第一行当作列标签：
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/02.png)
</fancybox>
```python
>>> import pandas as pd
......@@ -176,7 +180,9 @@ read_table：[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_table.htm
`index_col` 参数可以指定某一列作为 DataFrame 的行索引，传递的参数是列名称，在以下示例中，会将列名为 `message` 的列作为 DataFrame 的行索引：
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/03.png)
</fancybox>
```python
>>> pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test2.csv',
......@@ -191,7 +197,9 @@ python 9 10 11 12
如果需要构造多层索引的 DataFrame 对象，则只需传入由列编号或列名组成的列表即可：
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/04.png)
</fancybox>
```python
>>> import pandas as pd
......@@ -212,7 +220,9 @@ two a 9 10
在 read_table 中，sep 参数用于接收分隔符，如果遇到不是用固定的分隔符去分隔字段的，也可以传递一个正则表达式作为 read_table 的分隔符，如下面的 txt 文件数据之间是由不同的空白字符间隔开的：
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/05.png)
</fancybox>
```python
>>> import pandas as pd
......@@ -228,7 +238,9 @@ ddd -0.871858 -0.348382 1.100491
skiprows 参数可用于设置需要忽略的行数，或需要跳过的行号列表，在下面的示例中，读取文件时选择跳过第1、3、4行（索引值分别为0、2、3）：
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/06.png)
</fancybox>
```python
>>> import pandas as pd
......@@ -243,7 +255,9 @@ skiprows 参数可用于设置需要忽略的行数，或需要跳过的行号
当文件中出现了空字符串或者 NA 值，Pandas 会将其标记成 NaN（缺失值），同样也可以使用 `isnull` 方法来判断结果值是否为缺失值：
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/07.png)
</fancybox>
```python
>>> import pandas as pd
......@@ -292,7 +306,9 @@ skiprows 参数可用于设置需要忽略的行数，或需要跳过的行号
以下 test6.csv 文件中包含 50 行数据：
<fancybox>
![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/08.png)
</fancybox>
可以设置 `pd.options.display.max_rows` 来紧凑地显示指定行数的数据：
......@@ -347,7 +363,7 @@ skiprows 参数可用于设置需要忽略的行数，或需要跳过的行号
>>> for piece in chunker:
tot = tot.add(piece['key'].value_counts(), fill_value=0)
>>> tot = tot.sort_values(ascending=False)
>>> tot[:10]
G 6.0
......@@ -415,7 +431,9 @@ Pandas 提供了一些用于将表格型数据读取为 DataFrame 对象的函
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out1.csv')
```
<fancybox>
![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/09.png)
</fancybox>
### <font color=#4876FF>【02x02】sep 指定分隔符</font>
......@@ -433,7 +451,9 @@ sep 参数可用于其他分隔符：
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out2.csv', sep='|')
```
<fancybox>
![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/10.png)
</fancybox>
### <font color=#4876FF>【02x03】na_rep 替换缺失值</font>
......@@ -451,7 +471,9 @@ na_rep 参数可将缺失值（NaN）替换成其他字符串：
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out3.csv', na_rep='X')
```
<fancybox>
![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/11.png)
</fancybox>
### <font color=#4876FF>【02x04】index / header 行与列标签</font>
......@@ -469,7 +491,9 @@ na_rep 参数可将缺失值（NaN）替换成其他字符串：
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out4.csv', index=False, header=False)
```
<fancybox>
![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/12.png)
</fancybox>
还可以传入列表来重新设置列标签：
......@@ -485,7 +509,9 @@ na_rep 参数可将缺失值（NaN）替换成其他字符串：
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out5.csv', header=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
```
<fancybox>
![13](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/13.png)
</fancybox>
### <font color=#4876FF>【02x05】columns 指定列</font>
......@@ -499,11 +525,13 @@ na_rep 参数可将缺失值（NaN）替换成其他字符串：
0 one 1 2 3.0 4 NaN
1 two 5 6 NaN 8 world
2 three 9 10 11.0 12 python
>>>
>>>
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out6.csv', columns=['c', 'b', 'a'])
```
<fancybox>
![14](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/14.png)
</fancybox>
---
......
source/_posts/A89-COVID-19.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -44,13 +44,17 @@ description: COVID-19 肺炎疫情数据实时监控，基于 python 爬虫 + py
## <font color=#FF0000>【2x00】思维导图</font>
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/01.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【3x00】数据结构分析</font>
通过查看百度的疫情数据页面，可以看到很多整齐的数据，猜测就是疫情相关的数据，保存该页面，对其进行格式化，很容易可以分析出所有的数据都在 `<script type="application/json" id="captain-config"></script>` 里面，其中 title 里面是一些 Unicode 编码，将其转为中文后更容易得到不同的分类数据。
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/02.png)
</fancybox>
由于数据繁多，可以将数据主体部分提取出来，删除一些重复项和其他杂项，留下数据大体位置并分析数据结构，便于后期的数据提取，经过处理后的数据大致结构如下：
......@@ -1038,19 +1042,29 @@ def foreign_daily_map():
### <font color="#4876FF">【8x01】数据储存 Excel</font>
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/03.png)
</fancybox>
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/04.png)
</fancybox>
### <font color="#4876FF">【8x02】词云图</font>
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/05.png)
</fancybox>
<fancybox>
![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/06.png)
</fancybox>
### <font color="#4876FF">【8x03】地图 + 折线图</font>
<fancybox>
![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/07.png)
</fancybox>
## <font color=#FF0000>【9x00】完整代码</font>
......
source/_posts/A90-pyspider-51job.md
浏览文件 @ 4e6b8dad
......@@ -46,7 +46,9 @@ description: 利用 Python 根据用户输入的关键字爬取相关职位信
在页面的下方给出了该职位一共有多少页，使用 Xpath 和正则表达式提取里面的数字，方便后面翻页爬取使用，注意页面编码为 `gbk`。
<fancybox>
![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/01.png)
</fancybox>
```python
def tatal_url(self):
......@@ -75,17 +77,25 @@ description: 利用 Python 根据用户输入的关键字爬取相关职位信
请求地址中的各参数值通过 js 加密：[https://js.51jobcdn.com/in/js/2018/coapi/coapi.min.js](https://js.51jobcdn.com/in/js/2018/coapi/coapi.min.js)
<fancybox>
![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/02.png)
</fancybox>
<fancybox>
![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/03.png)
</fancybox>
**特殊情况二：**部分公司有自己的专属页面，此类页面的结构也不同于普通页面
页面示例：[http://dali.51ideal.com/jobdetail.html?jobid=121746338](http://dali.51ideal.com/jobdetail.html?jobid=121746338)
<fancybox>
![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/04.png)
</fancybox>
<fancybox>
![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/05.png)
</fancybox>
为了规范化，本次爬取将去掉这部分特殊页面，仅爬取 URL 带有 `jobs.51job.com` 的数据
......@@ -352,21 +362,31 @@ def wages_education_chart(data):
MongoDB：
<fancybox>
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## <font color=#FF0000>【4x00】完整代码</font>
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> 简介：求知若饥，虚心若愚！
> **<font size=4px color=#FF0000>由于目前友链数过多，所以暂停交换友链，敬请见谅！</font>**
> **<font size=4px color=#FF0000>长期不能访问的站点将会被删除，若已恢复请留言告知！</font>**
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