


もう 1 つの Python アーティファクトでは、コードを 1 行も書かずに Matplotlib を呼び出して描画することができます。
sviewgui の概要
Sviewgui は、csv ファイルまたは Pandas DataFrame のデータ視覚化のための PyQt ベースの GUI です。この GUI は matplotlib に基づいており、さまざまな方法で csv ファイルを視覚化できます。主な機能:
- Ⅰ 散布図、折れ線グラフ、密度プロット、ヒストグラムおよび箱ひげ図のタイプ;
- Ⅱ マーカー サイズ、線幅、ヒストグラムのビンの数、カラー マップ (cmocean より);
- Ⅲ 図を編集可能な PDF として保存します;
- Ⅳ図を描画するためのコードは、sviewgui の外部で再利用および変更できるように利用可能です;
プロジェクトアドレス: https://github.com/SoijiroFukuda/sview-gui
このパッケージは使い方が非常に簡単で、メソッドは buildGUI() の 1 つだけです。このメソッドには、0 または 1 つのパラメータを渡すことができます。 csv ファイルのファイル パスを引数として使用することも、pandas の DataFrame オブジェクトを引数として使用することもできます。同様のコードは次のように記述されます。
# 第一种形式 import sviewgui.sview as sv sv.buildGUI() # 第二种形式 import sviewgui.sview as sv FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv" sv.buildGUI(FILE_PATH) # 第三种形式 import sviewgui.sview as sv import pandas as pd FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv" df = pd.read_csv(FILE_PATH) sv.buildGUI(df)
上記のコードは、ドライバーがこの GuI ビジュアル インターフェイスを開くのにのみ役立ちます。
最後に、このライブラリは matplotlib 視覚化に基づいているため、seaborn スタイルもここに適用されます。これは、seaborn も matplotlib 視覚化に基づいているためです。
sviewgui のインストール
このライブラリには多数の依存ライブラリがあるため、次のコード行を直接使用して sviewgui ライブラリをインストールできます。
pip install sviewgui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --ignore-installed
最初は最後の --ignore-installed を追加しませんでしたが、エラーが報告されました。エラーはおおよそ次のとおりです:
ERROR: Cannot uninstall 'certifi'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
これを追加するだけです。心配しないでください。理由については、私にも分かりませんので!
sviewgui use
上で GUI グラフィカル インターフェイス ウィンドウを開くための 3 つのコードを紹介しましたが、ここでは次の方法のみを紹介します:
import sviewgui.sview as sv sv.buildGUI()
スクリーンショットは次のとおりです:
コマンド ラインに上記のコードを入力すると、グラフィカル インターフェイス ウィンドウがバックグラウンドで開きます。初期化状態は大まかに次のとおりです:
上の選択をクリックしてデータ ソースを選択します:
次に、左側のメニュー バーをクリックして、対応するグラフを生成できます。 。ただ、一つだけ中国語には対応していないみたいです! ! !
#これだけでは目的のグラフィックを完成させるのに十分ではないと思われる場合は、グラフィックに対応する Python コードをコピーして、単純に変更することができます。
次に、次のコードを取得して変更するだけで、美しい Matplotlib グラフィックスを生成できます。
rree以上がもう 1 つの Python アーティファクトでは、コードを 1 行も書かずに Matplotlib を呼び出して描画することができます。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

VSコードは、Microsoftが開発した無料のオープンソースクロスプラットフォームコードエディターと開発環境であるフルネームVisual Studioコードです。幅広いプログラミング言語をサポートし、構文の強調表示、コード自動完了、コードスニペット、および開発効率を向上させるスマートプロンプトを提供します。リッチな拡張エコシステムを通じて、ユーザーは、デバッガー、コードフォーマットツール、GIT統合など、特定のニーズや言語に拡張機能を追加できます。 VSコードには、コードのバグをすばやく見つけて解決するのに役立つ直感的なデバッガーも含まれています。
