1、引言在大数据时代，数据挖掘的工作越来越重要，而从数据中提取出来有吸引力的图表更是一件非常重要的事情。而除了Matplotlib，基于其开发的Seaborn在数据可视化方面功能也非常强大。相比于Matplotlib来说，Seaborn提供更高层次的API，可以让你在不需要了解那么多底层参数的情况下，同样能够画出比较有吸引力的图表。seaborn.pydata.org
import numpy a
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2024-08-15 16:18:55
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1、Seaborn在上节中我们学习了matplotlib，这节课我们来看看另一个可视化的模块seaborn，它是基于matplotlib的更高级的开源库，主要用作于数据可视化，解决了matplotlib的两大问题。正如Michael Waskom所说的：Matplotlib试着让简单的事情更加简单，困难的事情变得可能，那么Seaborn就是让困难的东西更加简单。使用matplotlib最大的问题
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2023-10-16 12:36:48
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1什么是SeabornSeaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotl
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2024-01-14 11:09:13
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假如有脚本 first.sh：#!/bin/bash
#------------------
#@file:first.sh
#------------------
echo 'your are in first file'如何在其它Shell脚本中调用first.sh呢？主要有三种方法：source、点号以及sh命令。1.source#!/bin/bash
#---------------
#@
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2023-09-10 19:56:12
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python调用某一文件夹下的脚本，以下方式可以解决
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2023-05-24 22:32:52
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Seaborn介绍：Seaborn属于Matplotlib的一个高级接口，为我们进行数据的可视化分析提供了极大的方便。Step 1：安装Seaborn首先确定你的电脑已安装以下应用 - Python 2.7+ or Python 3
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
- Jupyter Notebook(可选)打开Jupyter Notebook, 过几秒钟会
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2023-08-31 16:18:05
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数据可视化的文章我很久之前就打算写了，因为最近用Python做项目比较多，于是就花时间读了seaborn的文档，写下了这篇。 数据可视化在数据挖掘中是一个很重要的部分，将数据用图表形式展示可以很直观地看到数据集的特点（比如正态分布，长尾分布，聚集等），方便下一步怎么对数据进行处理。这里我用的是Python来进行可视化，因为Python的框架相对较多而且使用的也较广泛。我们在这里用的是seaborn
1.seaborn介绍Seaborn是以matplotlib为底层，更容易定制化作图的Python库 Seaborn官网：Seaborn官网 Seaborn是对matplotlib的基础上进行更高级的封装，作图更加容易。matplotlib更加灵活，可以定制化，而seaborn像是更高级的封装，使用更加快捷方便。seaborn安装 pip install seaborn==0.11.2 #最稳定的
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2024-01-25 22:12:41
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1.seaborn库介绍 是基于matplotlib的图形可视化python包。 可视为matplotlib的补充，而不是替代物。 它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。 它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。2.官网：https://seaborn.pydata.org/index.htmlSeaborn is
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2023-11-06 22:19:06
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Windows下：通过脚本输出通过文本编辑器，编写脚本文件，命名为hello.py，在命令行模式下进入此文件所在文件夹下，输入python hello.py即可交互模式下执行Python，这种模式下，无需创建脚本文件，直接在Python解释器的交互模式下编写对应的Python语句即可。进入命令行模式，在命令行模式输入：python即可进入Python的交互模式在交互模式下输出： Hello Wor
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2023-07-05 00:49:20
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笔者学习Python时用的是Python2，安装anaconda2。在导入seaborn包时出现问题，本地已成功安装seaborn但是在导入时报错：No module named seaborn. 经过纠结一段时间后，笔者发现anaconda3才能够成功导入seaborn包，已经安装了anaconda2版本的基础上安装3版本，但如何在Jupyter notebook切换这两个版本成为新的问题。
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2023-08-21 16:23:50
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简介什么是SeabornSeaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplot
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2023-12-24 10:35:36
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最近在系统梳理一下Python的几个可视化绘图库，其中seaborn上手较为方便快捷，下面给大家简单介绍一下，可以满足自己日常需要的绘图要求。Seaborn 是一个基于 matplotlib 且数据结构与 pandas 统一的统计图制作库。Seaborn 框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。它提供的面向数据集制图函数主要是对行列索引和数组的操作，包含对整个数据集进行内部的语义映射与统计整合
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2024-06-11 20:00:31
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python中调用tcl是通过TkInter来实现的。from Tkinter import Tcl
tcl = Tcl()
tcl.eval('source tu.tcl')
tcl.eval('writelog hihi')
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2023-06-16 00:54:06
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os.system()图中最后一个0是这个命令的返回值，0表示该命令成功执行，使用该命令无法将执行结果保存起来。image.pngos.popen()获取命令执行的结果，但是没有命令的执行状态，这样可以将获取的结果保存起来放到list中。image.pngcommands.getoutput()可以很方便的取得命令的输出（包括标准和错误输出）和执行状态位。commands.getoutput('l
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2023-07-05 19:43:46
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最近，项目要求使用apifox编写接口自动化，所用系统使用文档批量操作比较频繁，于是研究了一下使用自定义脚本的方式，自动修改excel文件内容，并调用上传接口。 这里使用的python脚本，由于apifox调用脚本执行的命令，实际与命令行执行语句的形式一致（例如，脚本pm.execute(‘md5-json.py’, [‘abc’,‘bcd’])，实际执行命令为python md5-json.py
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2023-09-22 10:57:28
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DolphinDB与PythonDolphinDB可以在Python中调用，大大降低了时序数据库的使用门槛。DolphinDB Python API实质是封装了DolphinDB的脚本语言1（也就是前面11次案例中使用到的语言）。Python代码被转换成DolphinDB脚本在DolphinDB服务器执行，执行结果保存到DolphinDB服务器或者序列化到Python客户端。Python API中
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2023-09-16 13:04:02
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最近小编在打杂，实现了http传参做接口测试，来分享下http接口测试的流程，小编不是专业测试人员，只是把自己的学习经历分享下，欢迎各位小伙伴来提出建议，大家互相交流共同成长。领导给出的需求是，通过http请求传参到远程服务器上的脚本，运行脚本后返回结果值到本地百度了一波，这不就是接口测试吗？于是小编看了几篇接口测试的博文，也尝试用了几个接口测试的模块，最后终于成功了。撒花✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
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2024-05-15 08:14:02
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c#端2021/11/29 更新需要引用一个库：CookComputing.XmlRpcV2.dll （这个我放到资源里去了，找不到的也可以私信我）ProxyInterface.csusing CookComputing.XmlRpc;
namespace RemoteServerSample
{
[XmlRpcUrl("http://IP地址:端口")]
public inte
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2024-08-21 15:37:33
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seaborn是python中的一个非常强大的数据可视化库，它集成了matplotlib，下图为seaborn的官网，如果遇到疑惑的地方可以到官网查看。http://seaborn.pydata.org/从官网的主页我们就可以看出，seaborn在数据可视化上真的非常强大。1.首先我们还是需要先引入库，不过这次要用到的python库比较多。import numpy as npimport pand
