1、默认参数默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，比如调用enroll('Bob', 'M', 7)，意思是，除了name，gender这两个参数外，最后1个参数应用在参数age上，city参数由于没有提供，仍然使用默认值。也可以不按顺序提供部分默认
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2023-11-10 22:47:38
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ax.legend()作用：在图上标明一个图例，用于说明每条曲线的文字显示import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(10)
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
for i in range(5):
#ax.plot(x, i * x, label='y
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2023-06-26 11:44:07
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普通函数和 generator 函数的区别假如要创建一个返回奇数数列的函数，普通函数的做法如下：def odd_numbers(n):
odd_num_list = []
for i in range(n):
if (i % 2) == 1:
odd_num_list.append(i)
return odd_num_list
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2024-05-15 04:21:38
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在使用matplotlib做图时，总免不了和图例(legend)打交道，那图例到底该放在哪？该如何放到指定的位置？(本文只讨论legend的坐标系为axes的情况)上篇文章介绍了如何通过loc参数设置legend的位置：1.loc = str类型，将legend放到9个固定的位置，左上角，右上角等等2.loc =(float, float) ，通过设置lengend左小角相对于坐标轴的坐标，进行更
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2023-09-04 11:01:08
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一，添加图例的两种方法 1.【推荐使用】在plot函数中增加label参数，然后在后面加上plt.legend() 不加plt.legend()不行，不加则不会显示图例plt.plot(x, x*3.0, label='Fast')
plt.plot(x, x/3.0, label='Slow')
plt.legend()2.legend方法中传入字符串列表plt.plot(x,np.sin(x
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2023-09-04 11:41:52
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matplotlib设置legend图例代码示例本文主要是关于matplotlib的一些基本用法。Demo
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 绘制普通图像
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x**2
plt.figure()
# 在绘制时设置lable, 逗号是必须的
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2023-09-28 23:52:03
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在Python中，`legend`（图例）是用于为图表中的元素提供说明，使得观察者可以更好地理解图表的内容。在使用Python的可视化库时，制作图例往往是保证可读性的重要部分。以下是关于如何有效管理`legend`的备份与恢复策略。
## 备份策略
为了顺利管理图例的生成和调整，我们需要有明确的备份策略。首要任务是创建一个思维导图来展示我们的备份过程及存储架构。
```mermaid
min
函数指针：一：定义一个函数指针变量：（1）无参数：如：void sayHello(); void (*sayHelloPointer)()=sayHello;(推荐)或者void (*sayHelloPointer)()=&sayHello;sayHelloPointer是一个函数指针变量；（2）带参数：void sayHello(char* cha
原创
2022-12-13 16:44:08
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昨夜挑灯奋战写了python学习笔记的第一篇笔记，今天继续奋战写第二篇，欢迎大家纠错。一、if语句 主要作用是用来做判断。如果if条件成立就会执行下一条相对应的语句，反之不成立则会略过执行下一条语句。 if else单一的条件判断，只影响他的区域。age = 20
if age >= 18: # 结果为True就执行
print('条件成立就执行。不许卖萌')
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2023-08-09 19:42:48
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legend(loc # Location code string, or tuple (see below).
# 图例所有figure位置。 labels # 标签名称。
prop # the font property.
# 字体参数
fontsize # the font size (used only if
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2023-06-21 14:18:24
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legend(x, y = NULL, legend, fill = NULL, col = par("col"),
border = "black", lty, lwd, pch,
angle = 45, density = NULL, bty = "o", bg = par("bg"),
box.lwd = par("lwd"), box.lty =
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2023-08-15 14:00:32
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matplotlib可以为可见对象（Artist，比如线条、形状）添加图例（legend）。官方建议使用pyplot模块的legend函数简便的创建图例，而不是使用底层的matplotlib.legend类构造图例。函数签名为matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)legend()基本应用演示使用图例的基础有两个：
handles：可见对象（Artist，
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2023-08-05 22:39:28
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# 如何在Python中实现CubicSpline函数
在数据分析与插值计算中，CubicSpline函数是一种非常重要的工具。它可以帮助我们在给定的数据点之间生成平滑的曲线。但对于初学者来说，可能并不清楚如何在Python中实现这一功能。本文将为你详细介绍如何使用CubicSpline函数，包含操作流程、代码实例和详尽的解释。
## 一、操作流程
我们可以将整个操作流程分为以下几步：
|
# Python中的value函数作用
在Python中，`value()`函数的使用并不如`map()`、`filter()`等函数那样常见。这是因为“value”并不是Python标准库中的一个内置函数。相反，它可能与特定的数据结构、类或上下文相关联。不过，在许多情况下，它是用来从某个对象中获取其值的函数。本文将探讨`value()`函数的一些常见用法，并提供示例代码来帮助您理解其用法。
# Python 中 `left` 函数的作用及其应用
在Python编程语言中，字符串处理是一个非常重要的操作。在许多情况下，我们需要从字符串中提取特定部分的数据。一种常见的需求是从字符串的左边截取一定数量的字符。虽然Python标准库并没有提供专门的 `left` 函数，但我们可以使用字符串切片或其他方法来实现类似的功能。
## 1. 字符串切片的基本用法
在Python中，字符串可以被
目录多进程才是真·并行multiprocessing模块1、创建子进程2、进程间通信——数据共享3、进程间通信——数据传递4、锁（同步原语）5、其他重要函数multiprocess模块实例（multiprocessing模块）（1）multiprocessing.Process()（2）multiprocessing.Pool()，apply方法（3）multiprocessing.Pool()，
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2024-09-02 16:09:51
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## Python中tostring函数的作用
### 1. 流程概述
在Python中，tostring函数用于将某个数据类型转换为字符串。这个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定要转换为字符串的数据类型 |
| 2 | 使用tostring函数进行转换 |
| 3 | 处理转换后的字符串 |
| 4 | 输出或使用转换后的字符串
原创
2023-11-25 04:11:48
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1.函数的概念在开发过程中，我们需要使用某个代码块多次，但是为了提高编写的效率以及代码的重用，所以把具有独立功能的代码块组织为一个小模块，这就是函数2.函数定义和调用（1）定义函数
定义函数的格式：
def 函数名（）:
代码
demo：
定义一个函数，能够完成打印信息的功能
def printinfo（）：
print（‘================’）
目录1.python基本对象介绍1.ndarray函数1.创建方法2.函数：tolist函数 2.list对象3.dict对象4.tuple对象5.image对象2.python基本函数介绍1.随机下标2.绘制图像1.绘制柱状图2.绘制折线图2.python常用函数1.plt.plot（）2.plt.grid() 3.random模块1、random.choice
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2023-12-25 19:46:27
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文章目录数据筛选 query 函数介绍常用方法通过数学表达式筛选通过变量筛选列表数据筛选多条件筛选列名称有空格的情况筛选后选取数据列 数据筛选 query 函数介绍query 函数的一般用法如下：df.query('expression')文中的代码是在 Jupyter Notebook 中运行的（也可以是其他 IDE），在开始之前，先创建一份数据，供后续使用：import pandas as
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2023-09-14 00:05:00
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