Matplotlib数据可视化入门
目录
- 前言
- 1.基础知识
- 1.1 图形绘制
- 1.2 标题、标签、坐标轴刻度
- 1.2.1 标题的设置
- 1.2.2 标签的设置
- 1.2.3 坐标轴刻度的设置
- 1.3 图例
- 1.4 脊柱移动
- 1.5 图片保存
- 2.风格和样式
- 2.1 颜色、线形、点形、线宽、透明度
- 2.2 更多属性设置
- 3.训练场
- 3.1 绘制如下图形
- 3.2 根据提供数据,进行分组聚合运算,绘制如下图形
前言
本文其实属于:Python的进阶之道【AIoT阶段一】的一部分内容,本篇把这部分内容单独截取出来,方便大家的观看,本文介绍Matplotlib数据可视化,后续还会单独发一篇Matplotlib数据可视化高级以及Matplotlib数据可视化进阶内容供读者学习。
在数据分析与机器学习中,我们经常要用到大量的可视化操作。一张制作精美的数据图片,可以展示大量的信息,一图顶千言。
而在可视化中,Matplotlib算得上是最常用的工具。Matplotlib 是 python 最著名的绘图库,它提供了一整套 API,十分适合绘制图表,或修改图表的一些属性,如字体、标签、范围等。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库,它交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib这个标准类库,开发者只需要几行代码就可以实现生成绘图,折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、组合图等数据分析可视化图表。
🌟 学习本文之前,需要先自修:NumPy从入门到进阶,pandas从入门到进阶本文中很多的操作在 NumPy从入门到进阶 ,pandas从入门到进阶二文中有详细的介绍,包含一些软件以及扩展库,图片的安装和下载流程,本文会直接进行使用。
下载 MatplotlibMatplotlibMatplotlib 见博客:matplotlib的安装教程以及简单调用,这里不再赘述
1.基础知识
1.1 图形绘制
🚩数据可视化其实就是把抽象不容易看出规律的数据转换为人眼更能接受的图片,下面我们来简单的绘制一个图形
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 横坐标
# 等差数列,把[0,2π]等分成100份
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)# 纵坐标:正弦波; x:Numpy数组
y = np.sin(x)# 画线形图
plt.plot(x, y)
接下来我们对这个图进行简单的参数设置:
# 设置横坐标的范围是 -1 ~ 10
plt.xlim(-1, 10)# 设置纵坐标的范围是 -1.5 ~ 1.5
plt.ylim(-1.5, 1.5)# 设置网格线,网格线颜色设为绿色,透明度为0.5,线的样式为虚线:--,宽度为2
plt.grid(color = 'green', alpha = 0.5, linestyle = '--', linewidth = 2)plt.plot(x, y)
1.2 标题、标签、坐标轴刻度
1.2.1 标题的设置
🚩标题其实就是图片的名字,即这个图片是什么,表达的是什么样的含义
# 数据还是刚刚绘制的正弦图
plt.plot(x, y)# 图的标题设置为 Sin(x),字体大小设为18,颜色设为红色,标题离图片的间距为20
plt.title('Sin(x)', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)
那么我们是否可以把标题设置为中文呢?
# 数据还是刚刚绘制的正弦图
plt.plot(x, y)# 图的标题设置为正弦波,字体大小设为18,颜色设为红色,标题离图片的间距为20
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)
WTF??? 居然乱码报错了,下面我们来介绍解决的方法:
首先先来查看一下我们电脑都有哪些字体:
# 找到电脑的字体
from matplotlib import font_manager
fm = font_manager.FontManager()
# 用列表生成式获取字体
[font.name for font in fm.ttflist]
我们的电脑有很多的字体,这个截图只展示了一部分字体,其中有英文字体,中文字体…
我们可以找找有没有 KaiTiKaiTiKaiTi(楷体)
浏览器页面搜索(Google浏览器),按下 Ctrl + F,输入 KaiTi:
或者你搜宋体什么的都是可以的,一般电脑都会有这些字体,接下来回到我们的报错代码上,我们来设置我们的字体:
# 数据还是刚刚绘制的正弦图
plt.plot(x, y)# 设置字体为楷体
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'# 图的标题设置为正弦波,字体大小设为18,颜色设为红色,标题离图片的间距为20
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)
这下 正弦波 被显示出来了,可是还是有报错,这波啊~,这波叫做对了但没完全对,我们通过观察图像可以发现是负号有出了问题:
害,多大点事儿嘛,有 bug 咋们就接着改就完了:
# 数据还是刚刚绘制的正弦图
plt.plot(x, y)# 设置字体为楷体
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'# 设置数字的负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 图的标题设置为正弦波,字体大小设为18,颜色设为红色,标题离图片的间距为20
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)
ok,这下所有的 bug 就完美的解决了,但是总看的不得劲,字体有点小了,看起来费眼睛,我们来把所有的字体都变得大一点:
# 数据还是刚刚绘制的正弦图
plt.plot(x, y)# 设置字体为楷体
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'# 设置数字的负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 把所有的字体都设置成 28 大小
plt.rcParams['font.size'] = 28# 图的标题设置为正弦波,字体大小设为18,颜色设为红色,标题离图片的间距为20
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)
好家伙,又出问题了,我们的字体虽然都变大了(图片显示的不明显,读者自己执行一下代码会有明显的变化),但是相对应的我们的图变小了,我们来设置一下图片的尺寸:
# 设置图片的大小
plt.figure(figsize = (12, 9))# 数据还是刚刚绘制的正弦图
plt.plot(x, y)# 设置字体为楷体
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'# 设置数字的负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 把所有的字体都设置成 28 大小
plt.rcParams['font.size'] = 28# 图的标题设置为正弦波,字体大小设为18,颜色设为红色,标题离图片的间距为20
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)
1.2.2 标签的设置
🚩标签对应到我们的上图之中其实就是横纵坐标
plt.figure(figsize = (9, 6))
plt.plot(x, y)
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.size'] = 28
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)# 设置横坐标为 X
plt.xlabel('X')
# 设置纵坐标为 f(x) = sin(x)
plt.ylabel('f(x) = sin(x)')
看着纵坐标竖着不舒服,我们把它横过来:
plt.figure(figsize = (9, 6))
plt.plot(x, y)
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.size'] = 28
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)# 设置横坐标为 X
plt.xlabel('X')
# 设置纵坐标为 f(x) = sin(x)
plt.ylabel('f(x) = sin(x)', rotation = 0)
纵坐标离 yyy轴有点近,我们继续调整一下:
plt.figure(figsize = (9, 6))
plt.plot(x, y)
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.size'] = 28
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)# 设置横坐标为 X
plt.xlabel('X')
# 设置纵坐标为 f(x) = sin(x)
plt.ylabel('f(x) = sin(x)', rotation = 0, horizontalalignment = 'right')
1.2.3 坐标轴刻度的设置
🚩接下来我们设置刻度,上图中的 0 2 4 6 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
其实就是刻度,因为我们现在描绘的是正弦波,对于正弦波而言,我们yyy轴上的刻度其实给-1 0 1
就可以了:
我们的横坐标刻度对于正弦波而言一般是 0,π2,π,3π2,2π0, \frac{\pi}{2}, \pi,\frac{3\pi}{2},2π0,2π,π,23π,2π:
plt.figure(figsize = (9, 6))
plt.plot(x, y)
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.size'] = 28
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('f(x) = sin(x)', rotation = 0, horizontalalignment = 'right')# 设置y轴上的刻度为:-1 0 1
plt.yticks([-1, 0, 1])
# 设置x轴的刻度
plt.xticks([0, np.pi / 2, np.pi, 1.5 * np.pi, 2 * np.pi])
这好像和我们希望的不太一样,这编译器太实诚了,直接把 π\piπ 带入计算了,我们希望的显然不是这样,我们希望 π\piπ 用希腊字母进行显示:
plt.figure(figsize = (9, 6))
plt.plot(x, y)
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.size'] = 28
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('f(x) = sin(x)', rotation = 0, horizontalalignment = 'right')# 设置y轴上的刻度为:-1 0 1
plt.yticks([-1, 0, 1])
# 设置x轴的刻度
plt.xticks([0, np.pi / 2, np.pi, 1.5 * np.pi, 2 * np.pi],[0, r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\pi$', r'$\frac{3\pi}{2}$', r'$2\pi$'])
当然我们可以设置颜色,比如我们设置横坐标刻度为红色:
plt.figure(figsize = (9, 6))
plt.plot(x, y)
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.size'] = 28
plt.title('正弦波', fontsize = 18, color = 'red', pad = 20)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('f(x) = sin(x)', rotation = 0, horizontalalignment = 'right')# 设置y轴上的刻度为:-1 0 1
plt.yticks([-1, 0, 1])
# 设置x轴的刻度
plt.xticks([0, np.pi / 2, np.pi, 1.5 * np.pi, 2 * np.pi],[0, r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\pi$', r'$\frac{3\pi}{2}$', r'$2\pi$'],color = 'red')
1.3 图例
🚩图例就是在同一个表中显示多个图,我们要区分它们所对应的小框框:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# x轴
x = np.linspace(0, 2 * np.pi)
# y轴
y = np.sin(x) # 正弦
# 绘制线形图
# 调整尺寸
plt.figure(figsize=(9,6))
# 绘制正弦波
plt.plot(x,y)# 绘制余弦波
plt.plot(x,np.cos(x))
plt.legend(['Sin', 'Cos'],fontsize = 18, # 字体大小loc = 'center', # 图例居中ncol = 2, # 图例展示时2个为一行# 设置图例的位置 [x,y,width,height]bbox_to_anchor = [0, 1.05, 1, 0.2]) # 我们规定图形左下角为(0,0),右上角为(1,1)# 表示图例的位置在(0,1.05)的位置,且我们设置了居中
1.4 脊柱移动
🚩脊柱移动翻译成大白话就是黑色边框的移动
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(figsize = (9 ,6))# plot绘制了两个图形,x-y成对出现就可以!!!
plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x))# 获取当前视图
ax = plt.gca()# 右边和上面脊柱消失,白色就是消失
ax.spines['right'].set_color('white') # 白色
ax.spines['top'].set_color('#FFFFFF') # 白色# 设置下面左边脊柱位置,data表示数据,axes表示相对位置0~1
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 中间(竖直)
ax.spines['left'].set_position(('data' , 0)) # 中间(水平)plt.yticks([-1,0,1],labels = ['-1', '0', '1'],fontsize = 18)
plt.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, np.pi / 2, np.pi],labels = [r'$-\pi$', r'$-\frac{\pi}{2}$', r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\pi$'],fontsize = 18)
1.5 图片保存
🚩我们可以把我们绘制好的图形进行保存:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(figsize = (9 ,6))# plot绘制了两个图形,x-y成对出现就可以!!!
plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x))# 获取当前视图
ax = plt.gca()# 右边和上面脊柱消失,白色就是消失
ax.spines['right'].set_color('white') # 白色
ax.spines['top'].set_color('#FFFFFF') # 白色# 设置下面左边脊柱位置,data表示数据,axes表示相对位置0~1
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 中间(竖直)
ax.spines['left'].set_position(('data' , 0)) # 中间(水平)plt.yticks([-1,0,1],labels = ['-1', '0', '1'],fontsize = 18)
plt.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, np.pi / 2, np.pi],labels = [r'$-\pi$', r'$-\frac{\pi}{2}$', r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\pi$'],fontsize = 18)# 图片保存到当前路径下,命名为 1.png
plt.savefig('./1.png')
我们在保存的时候,可以修改屏幕像素密度:dpidpidpi(默认为100)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(figsize = (9 ,6))# plot绘制了两个图形,x-y成对出现就可以!!!
plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x))# 获取当前视图
ax = plt.gca()# 右边和上面脊柱消失,白色就是消失
ax.spines['right'].set_color('white') # 白色
ax.spines['top'].set_color('#FFFFFF') # 白色# 设置下面左边脊柱位置,data表示数据,axes表示相对位置0~1
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 中间(竖直)
ax.spines['left'].set_position(('data' , 0)) # 中间(水平)plt.yticks([-1,0,1],labels = ['-1', '0', '1'],fontsize = 18)
plt.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, np.pi / 2, np.pi],labels = [r'$-\pi$', r'$-\frac{\pi}{2}$', r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\pi$'],fontsize = 18)# 图片保存到当前路径下,命名为 2.png,像素密度设为 300
plt.savefig('./2.png', dpi = 300)
从两张图片的大小上其实就能看出清晰度的高低,因为保存的是同一张图
当然,我们也可以保存成 pdfpdfpdf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 50)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(figsize = (9 ,6))# plot绘制了两个图形,x-y成对出现就可以!!!
plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x))# 获取当前视图
ax = plt.gca()# 右边和上面脊柱消失,白色就是消失
ax.spines['right'].set_color('white') # 白色
ax.spines['top'].set_color('#FFFFFF') # 白色# 设置下面左边脊柱位置,data表示数据,axes表示相对位置0~1
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 中间(竖直)
ax.spines['left'].set_position(('data' , 0)) # 中间(水平)plt.yticks([-1,0,1],labels = ['-1', '0', '1'],fontsize = 18)
plt.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, np.pi / 2, np.pi],labels = [r'$-\pi$', r'$-\frac{\pi}{2}$', r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\pi$'],fontsize = 18)# 图片保存到当前路径下,格式为 pdf,命名为 1.pdf
plt.savefig('./1.pdf')
如果你觉得白底太过于单调,我们在设置字体大小的时候可以设置颜色(改变边框的颜色):
# 设置一个绿边框
plt.figure(figsize = (9 ,6), facecolor = 'green')
如果我们想改变的是底色,我们可以在获取视图后进行更改:
# 获取当前视图
ax = plt.gca()
# 底色改为绿色
ax.set_facecolor('green')
查看我们可以设置哪些颜色可以编写代码:
# 查看所有颜色
plt.colormaps()
2.风格和样式
2.1 颜色、线形、点形、线宽、透明度
🚩下图代表我们可以使用的颜色:
接下来我们结合代码去进行讲解:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 20)y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)# 设置颜色,线型,点型
# 绘制x,y1的图形,颜色是 indigo,线形为'-.',图像上点的类型是五边形'p
plt.plot(x, y1, color = 'indigo', ls = '-.', marker = 'p')
# 绘制x,y2的图形,颜色是 #FF00EE,线形为'-',图像上点的类型是圆圈'o'
plt.plot(x, y2, color = '#FF00EE', ls = '--', marker = 'o')
# 绘制x,y1+y2的图形,颜色是(0.2, 0.7, 0.2),线形为':',图像上点的类型是五角星'*'
plt.plot(x, y1 + y2, color = (0.2, 0.7, 0.2), marker = '*',ls = ':')
# 绘制x,y1+2*y2的图形,线宽为3,透明度为0.7,颜色为 orange
plt.plot(x, y1 + 2 * y2, linewidth = 3, alpha = 0.7, color = 'orange') # 线宽、透明度
# 参数连用
# 绘制x,2*y1-y2的图形,b代表color:blue;o代表marker:'o';--代表ls:'--'
plt.plot(x, 2 * y1 - y2, 'bo--')
2.2 更多属性设置
import numpy as np
import pandas as pddef f(x):return np.exp(-x) * np.cos(2 * np.pi * x)x = np.linspace(0, 5, 50)
plt.figure(figsize = (9, 6))
plt.plot(x, f(x), color = 'purple', # 线颜色marker = 'o', # 图像中的点的形状ls = '--', # 线形lw = 2, # 线宽alpha = 0.6, # 透明度markerfacecolor = 'red', # 点颜色markersize = 10, # 图像中点的大小markeredgecolor = 'green', # 点边缘颜色markeredgewidth = 3) # 点边缘宽度plt.xticks(size = 18) # 设置刻度大小
plt.yticks(size = 18)
3.训练场
3.1 绘制如下图形
要求:
- 设置背景颜色为:灰色
- 设置视图颜色为:灰色
- 设置网格线颜色:白色
- 设置网格线样式:虚线
- 函数关系如下:y = np.sin(x + i * 0.5) * (7 - i)
- 方程中的i可以给定范围1~6,表示图片中的6条线
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize = (9, 6), facecolor = 'gray')def fun(x):for i in range(1, 7):y = np.sin(x - 0.5 * i) * (7 - i)plt.plot(x, y)
# 画图范围从 0~14,分成200份
x= np.linspace(0, 14, 200)
fun(x)# 获取当前视图
ax = plt.gca()
ax.set_facecolor('gray')
# 添加网格线
plt.grid(color = 'white', linestyle = '--')
3.2 根据提供数据,进行分组聚合运算,绘制如下图形
要求:
- 分组聚合求各个城市春夏秋冬的PM2.5的平均值
- 对分组聚合结果进行数据重塑
- 调整行索引顺序按照:北京、上海、广州、沈阳、成都
- 调整列索引顺序:春夏秋冬
- 使用DataFrame方法绘制条形图
首先我们需要下载一个 Excel 文件:
链接: https://pan.baidu.com/s/1ns8p3xD_EVS2GNNKApDtLg?pwd=eu4u
提取码: eu4u
下载完成之后,把该文件和我们的代码放到同一个文件夹下,这一操作我们在之前的博客中已经反复说到,这里就不再进行演示
注:代码处于运行中将显示:
下列代码运行几十秒甚至几分钟都是正常的,耐心等待运行结果即可。
我们先来加载我们的数据
%%time
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_excel('./PM2.5.xlsx')
display(df.head(10))
df.shape
# 根据 城市,季节进行分组,获取PM2.5的数据并求平均
df.groupby(by = ['城市', '季节'])['PM2.5'].mean()
数据看起来不太舒服,把它变成 DataFrameDataFrameDataFrame 格式,并保留两位小数
df2 = df.groupby(by = ['城市', '季节'])[['PM2.5']].mean().round(2)
df2
数据还是看起来不美观,数据重塑:
df2 = df2.unstack(level = -1)
df2
删除掉 PM2.5:
df2.columns = df2.columns.droplevel(level = 0)
df2
调整列索引的顺序:
df2 = df2[list('春夏秋冬')]
df2 = df2.loc[['北京', '上海', '广州', '成都', '沈阳']]
df2
绘图:
plt.rcParams['font.family'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['font.size'] = 18
df2.plot.bar(figsize = (12, 9))
plt.grid(color = 'gray', ls = '--')
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2024/4/17 20:20:29 - 【Python】Python实现猜词游戏(Hangman Game),不带提示和带提示版本
本文目录Python实现猜词游戏(Hangman Game)一、任务准备二、Hangman游戏的功能需求三、辅助函数的构建1.确定一个单词是否被猜出2.获取用户当前的猜词进度3.确定还有哪些字母没猜过4.将当前猜词进度与词库匹配5.输出所有可能的匹配项四、代码实现Python实现猜词游戏(Hangman Ga…...
2024/4/14 8:26:01 - delf配置:delf配套环境(二)
一、delf基础package 1.1、安装tf-Slim cd c:\dlenv git clone gitgithub.com:google-research/tf-slim.git cd tf-slim pip3 install .1. 2、安装Protobuf (1)、下载 protobuf Releases protocolbuffers/protobuf GitHub 本文下载的是3.17.3版本&a…...
2024/4/18 22:49:11 - 数据结构练习题--计票系统 C++
【题目】:通过C/C实现唱票统计系统,输入所有的选举情况,后台自动计票 输入:lisa lisa benz benz audi etc 输出:lisa :2 票;benz 2 票;audi 1 票;etc 1 票; 【分析】 …...
2024/4/18 1:32:01 - L1和L2范数
L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话,就是希望W中非0元素的个数最少,即大部分元素都是0。换句话说,希望让参数W是稀疏的。 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则…...
2024/4/14 8:26:01 - LESSON 11.111.211.3 Boosting的基本思想与基本元素AdaBoost的参数:弱评估器与学习率AdaBoost的参数(下):实践算法与损失函数
目录 一 Boosting方法的基本思想 1 Bagging pk Boosting 2 Boosting算法的基本元素与基本流程 3 sklearn中的boosting算法 二 AdaBoost 1 AdaBoost的基本参数与损失函数 1.1 n_estimators 1.2 learning_rate 1.3 algorithm与loss 2 原理进阶:…...
2024/4/14 8:26:07 - 365天给你一个奇迹 - 考研schedule
目标 目标院校 北京师范大学体育教学 or 北京体育大学体育教学 专业课 北师大专业课三本书: 考试专业代码是346。考的是学校体育学、运动训练学、运动生理学,北师大的体育综合我是以周登嵩的学校体育学、乔德才的运动生理学(第三版&…...
2024/4/20 7:17:11
最新文章
- java中http调用组件深入详解
目录 一、前言 二、http调用概述 2.1 什么是http调用 2.1.1 http调用步骤 2.2 HTTP调用特点 2.3 HTTP调用应用场景 三、微服务场景下http调用概述 3.1 微服务开发中http调用场景 3.2 微服务组件中http的应用 四、常用的http调用组件 4.1 java中常用的http组件介绍 4…...
2024/4/27 18:58:12 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言,在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下: w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/3/20 10:50:27 - 最新在线工具箱网站系统源码
内容目录 一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示 三、学习资料下载 一、详细介绍 系统内置高达72种站长工具、开发工具、娱乐工具等功能。此系统支持本地调用API,同时还自带免费API接口, 是一个多功能性工具程序,支持后台管理、上…...
2024/4/27 9:59:44 - HIS系统是什么?一套前后端分离云HIS系统源码 接口技术RESTful API + WebSocket + WebService
HIS系统是什么?一套前后端分离云HIS系统源码 接口技术RESTful API WebSocket WebService 医院管理信息系统(全称为Hospital Information System)即HIS系统。 常规模版包括门诊管理、住院管理、药房管理、药库管理、院长查询、电子处方、物资管理、媒体管理等&…...
2024/4/26 5:05:43 - 【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整
原标题:【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据,同比增长1.6%,低于前值和预期值的1.7%,距离美联储的通胀目标2%继续走低,通胀压力较低,且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显,因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...
2024/4/26 18:09:39 - 【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整
原标题:【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整本周国际劳动节,我们喜迎四天假期,但是整个金融市场确实流动性充沛,大事频发,各个商品波动剧烈。美国方面,在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会,维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变,符合市场预期。同时美联储…...
2024/4/26 20:12:18 - 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响
原标题:【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五,美国方面公布了新一期的非农就业数据,大幅好于前值和预期,新增就业重新回到20万以上。具体数据: 美国4月非农就业人口变动 26.3万人,预期 19万人,前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%,预期 3.8%,前值 3…...
2024/4/26 23:05:52 - 【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌
原标题:【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据,上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶,增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称,沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油,印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...
2024/4/27 4:00:35 - 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势
原标题:【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升,避险资金回流日元有关,也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期,日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策,但这符…...
2024/4/27 17:58:04 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响
原标题:【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温,导致市场担忧影响原油供给,油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露,沙特6月石油出口料将低于700万桶/日,沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”,沙特将满…...
2024/4/27 14:22:49 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题:【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议,昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告,伊朗外长昨日回应称,欧洲国家履行它们的义务,伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/4/26 21:56:58 - 【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡
原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/4/27 9:01:45 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试
原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...
2024/4/27 17:59:30 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/4/25 18:39:16 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/25 18:39:16 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/4/26 19:03:37 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/26 22:01:59 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/25 18:39:14 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/26 23:04:58 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/25 2:10:52 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/25 18:39:00 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/26 19:46:12 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/27 11:43:08 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/27 8:32:30 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57