情商高才是真的高{感知情绪 你在和别人沟通的过程中,要注意到别人的情绪变化,你要观察别人,你说和他沟通的时候,他心情是愉悦的,郁闷的,还是无聊的,你说出一句话,别人都表现出很不耐烦的样子,但是你不知道这个情况,你还一直说下去,这显然就是无效的沟通,所以在沟通的过程中,学会去感知对方的情绪,然后调整自己的对话,这是高情商的表现。}读数专题:游标卡尺和螺旋测微器1. 游标卡尺读数方法主尺上读            
                
         
            
            
            
            如何在matplotlib输入数学表达式这里使用的是matplotlib自带的TeX实现数学表达式输入,通过"$$"模式,将表达式嵌入中间。import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关于谁强谁若其实没必要多说,但是谁更厉害,操作性更强,今天用一个实例来证明:如果数据量较少,在excel中可视化的操作带来的便捷性是绝对的占据优势的,但是,如果数据量很大,我劝你不要费劲了,excel没有那个功能ecxel中一个无法解决的问题就是:X轴如果显示刻度就是出现看不清楚刻度,一大堆密密麻麻的数据,无法美化显示效果,而我们想要的效果可是,简化显示的内容,间隔显示刻度可能就是一个很好的解决方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             转念一想,在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问,那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib「刻度(ticker)」 的使用方法,并结合具体例子讲解时间刻度设置问题,使小伙伴们定制化刻度不再烦恼。本期推文只要涉及知识点如下: Tick locators 刻度位置介绍
Tick formatters 刻度形式介绍
时间刻度的设置
位置(Locator)和形式 (Form            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            为了保证产品质量,必须对加工过程中及加工完毕的工件进行严格的测量。用来测量工件及产品形状、尺寸的工具称为量具或量仪。量具的种类很多,根据其用途及特点不同,可分为万能量具、专用量具和标准量具等。1.万能量具能对多种等件、多种尺寸进行测量的量具。这类量具一般都有刻度,在测量范围内可测量出零件或产品形状、尺寸的具体数值,如游标卡尺、千分尺、百分表和万能角度尺等。2,专用量具专为测量零件或产品某一形状、尺            
                
         
            
            
            
                             项目内容课程班级博客链接20级数据班(本)博客名称2003031134-杨广福-Python数据分析第四周作业—Matplotlib的学习要求每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决,不要直接截图代码!!),截图(只截运行结果)              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            GPS作为野外定位的最佳工具,在户外运动中有广泛的应用,在国内也可以越来越经常地看见有人使用了。GPS不象电视或收音机,打开就能用,它更象一架相机,你需要有一定的知识。       首先大家要弄清使用GPS时常碰到的一些术语:      1.坐标(coordinate)         有2维、3维两种坐标表示,当GPS能够收到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            挺长时间没学习python 想调个图 网上检索 python调整刻度间隔 真的会谢 ,难道全网就一个版本吗?栓Q想法:matplotlib绘图,本来是【0,100,200,300,400,500】刻度字体大了 就将显示变少了,想着调整将其显示全。以下是修改代码,set_xlim 可以调整刻度的范围, tick_params 可以调整坐标轴字体大小xticks 可以按要求显示(输入数组),同时也可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            刻度设置参考文档:xticks 命令yticks 命令以xticks为例:matplotlib.pyplot.xticks(*args, **kwargs)获取或者设置当前刻度位置和文本的x-limits:# return locs, labels where locs is an array of tick locations and
# labels is an array of tick l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            matplotlib一、Matplotlib基础知识Matplotlib中的基本图表包括的元素- x轴和y轴  axis   
  水平和垂直的轴线
- x轴和y轴刻度  tick  
  刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度
- x轴和y轴刻度标签  tick label  
  表示特定坐标轴的值
- 绘图区域(坐标系) axes  
  实际绘图的区域
- 坐标系标题 tit            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Matplotlib基础知识Matplotlib中的基本图表包括的元素x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线轴标签 axisLabel 水平和垂直的轴标签x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域画布 figure 呈现所有的坐标系    &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            四、matplotlib基本特性import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x ** 2
plt.figure(num=3, figsize=(8, 5), )  # num设置编号,一般不用设置
plt.plot(x, y2)
plt.plot            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者:宁海涛最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度的设置问题,第一感觉就是官网有好多例子介绍啊 转念一想,在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问,那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib「刻度(ticker)」 的使用方法,并结合具体例子讲解时间刻度设置问题,使小伙伴们定制化刻度不再烦恼。本期推文只要涉及知识点如下:Tick locators            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Python刻度间隔实现方法
## 目标
本文将教会刚入行的小白如何实现"Python刻度间隔"。我们将使用一种简单且常用的方法,通过修改刻度的间隔来达到我们的目标。
## 步骤概览
以下是实现"Python刻度间隔"的基本步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需模块 |
| 2 | 创建一个刻度集合 |
| 3 | 设置刻度间隔 |
| 4 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Python直方图刻度
直方图是一种用于可视化数据分布的图表类型。它将数据分成若干个等宽的区间,然后统计每个区间内的数据个数或频率,并以柱状图的形式展示出来。在Python中,我们可以使用matplotlib库来绘制直方图。
在绘制直方图时,刻度的选择是非常重要的,它能够影响直方图的可读性和准确性。本文将介绍如何在Python中设置直方图的刻度,并给出一些常用的设置示例。
### 导入            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python绘图库中的刻度朝内
在数据可视化中,刻度线的位置对于图形的可读性和美观性至关重要。Python的绘图库Matplotlib是广泛使用的绘图库之一,它很灵活,能够满足各种需求。在绘制图形时,很多时候我们希望刻度线朝内,这样可以让图形看起来更加整齐且专业。本文将介绍如何通过代码实现这一目标,并通过流程图帮助理解整个过程。
## 1. 安装Matplotlib
如果您还没有安装Ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 实现 Python 右刻度
作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何实现“Python 右刻度”。首先,我将介绍整个实现过程的流程,并在接下来的步骤中告诉你需要做什么以及需要使用的每一条代码。
## 整体流程
下面是实现“Python 右刻度”的整体流程:
步骤 | 操作
----|----
1 | 导入相关的库
2 | 准备数据
3 | 创建图表对象
4 | 设置右刻度
5 | 绘制            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 Python 绘制刻度条
在数据可视化领域,刻度条(Bar Chart)是一种常见的图形表现形式。它有助于我们比较不同类别的数据,并能清晰地表现数据的相对大小。Python 提供了多种库来实现这种可视化,最常用的包括 `matplotlib` 和 `seaborn`。在本文中,我们将探讨如何使用这些库绘制刻度条,并演示能制作出的图表类型。
## 什么是刻度条?
刻度条是一种使用矩形            
                
         
            
            
            
            # Python Matplotlib 刻度设置指南
在数据可视化领域,Python 的 Matplotlib 库无疑是最流行的选择之一。它允许用户创建各种类型的图表,并提供了丰富的功能来调整和定制这些图表的各个方面,包括刻度设置。刻度在图表中的作用不可忽视,它们帮助观众更好地理解数据的范围和分布。本文将探讨如何使用 Matplotlib 来设置和修改图表的刻度。
## 什么是刻度?
刻度是            
                
         
            
            
            
            在 Python 项目中,时间刻度的问题通常发生在处理时间数据的精确度和一致性上。这对数据分析、日志记录和事件调度等业务流程产生了深远的影响。以下是对这一问题的复盘记录,目的是为了理清问题,分析根源,并总结出有效的解决方案,以供今后参考。
为了更直观地理解时间刻度对于业务的影响,以下展示了一个简化的业务触发链路流程图:
```mermaid
flowchart TD
    A[数据生成] -