在《Alluxio-源码简述-上》主要讲述了Alluxio本地环境搭建，源码项目结构，服务进程的启动流程和服务间RPC调用。本篇将在上篇的基础上，继续为大家讲述Alluxio中重点类详解，Alluxio中Block底层读写流程，Alluxio Client调用流程和 Alluxo内置的轻量级调度框架。PART ONE重点类详述1.1. JournaledJournaled接口定义可被Journal
dataZoom=[ //区域缩放
{
id: 'dataZoomX',
show:true, //是否显示 组件。如果设置为 false，不会显示，但是数据过滤的功能还存在。
backgroundColo
前 言最近做了个关于各种图表的项目，用到了echarts , 关于各个配置项刚开始用好多都不懂，有些地方需要改不知道改哪个参数，就在网上查了各种，总结规整了一下，跟大家分享学习一下。（echarts官网也有配置项说明文档。）以上就是echarts的几个原型图，但是在实际开发当中，我们需要的图表与echarts本身给出的实例是不同的，需要我们自己进行修改，所以我归纳整理了一下，希望可以跟大家分享学习
1.标准饼图
var option = {
title: { //配置标题组件
text: '影响健康、寿命的各类因素', //设置主标题
subtext: 'WHO统计调查报告', //设置次标题
left: 'center' //设置主次标题都左右居中
本文主要介绍map与geo两种图形的联合使用，以及一些属性的妙用。实现效果：在世界地图上标注省会城市的地理位置，以下只是选择性的显示了几个点，如下图所示： 实现此效果，需要有两个series对象，series[0]为颜色渐变的世界地图，series[1] 为 geo地理位置点;需要引入的jsecharts.min.js 官网下载即可
world.js 官网下载即可
python位置参数、默认参数、关键字参数、可变参数的区别
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2023-06-17 09:46:14
69阅读
文章目录前言一、先上代码1.中国地图2.世界地图二、图示1.中国地图2.世界地图二、Echarts简介1.介绍2.实战流程1.引入echarts.js2.定义一个图表容器DIV，定义id=xxx3.初始化echarts对象并绑定到该容器(xxx)上4.给绑定的echarts容器配置图表参数来展示数据5.全局生效3.学习网址总结 前言Echarts中中国地图与世界地图实战，完整代码。一、先上代码其
一、Echarts中的actionecharts中支持的图表行为，通过dispatchAction触发。1.highlight 高亮指定的数据图形dispatchAction({
type: 'highlight',
// 可选，系列 index，可以是一个数组指定多个系列
seriesIndex?: number|Array,
// 可选，系列名称，可以是一个数组
?文章核心：echarts的grid——图表的位置配置文章目录认识并了解gridgrid有哪些属性，有什么用？关键点grid所有属性containLabel属性总结认识并了解grid首先还是先认识grid，要弄清楚grid是哪一块区域，这就牵扯到对echarts图表元素的基本认识。为此，我做了一个总结，如图所示：数学里的笛卡尔坐标系分为直角坐标系 和斜坐标系。而grid只适用于直角坐标系！grid
Echarts 图例交互事件图例交互事件：legendselectchanged : 切换图例选中状态后的事件 (注：图例组件用户切换图例开关会触发该事件,不管你有没有选择，点击了就触发)legendselected：例组件用legendSelect 图例选中后的事件，即点击显示该图例时，触发就生效。legendunselected： legendUnSelect 图例取消选中后的事件。其它事件：
# Python中Series元素位置
在Python中，Series是pandas库中的一种数据结构，用于存储一维数组。Series可以看作是带有标签的数组，其中的每个元素都有一个对应的索引。索引可以是数字、字符串等。本文将介绍如何在Python中获取和操作Series的元素位置。
## 创建Series
首先，让我们来创建一个简单的Series作为示例。我们将使用pandas库来创建Se
原创
2024-02-05 10:15:55
131阅读
# Python程序开发实践：查找元素位置
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要帮助新手解决问题。今天，我们将教会一位刚入行的小白如何在Python中查找元素位置。这是一个基础但重要的问题，我们将通过一系列步骤来演示如何实现。
## 任务步骤
首先，让我们通过一个甘特图来展示整个流程的步骤：
```mermaid
gantt
title Python Series 查找
原创
2024-03-18 04:28:26
47阅读
1. 图纸结构 图纸包括两种结构关系： 一种是层次式图纸，该连接关系是纵向的，也就是某一层次的图纸只能和相邻的上级或下级有关系；
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2024-07-08 22:10:49
89阅读
theme = {
// 全图默认背景
// backgroundColor: ‘rgba(0,0,0,0)’,// 默认色板
color: ['#ff7f50','#87cefa','#da70d6','#32cd32','#6495ed',
'#ff69b4','#ba55d3','#cd5c5c','#ffa500','#40e0d0',
'#1e90
前言 自动化只要掌握四步操作：获取元素，操作元素，获取返回结果，断言（返回结果与期望结果是否一致），最后自动出测试报告。本篇主要讲如何用firefox辅助工具进行元素定位。元素定位在这四个环节中是至关重要的，如果说按学习精力分配的话，元素定位占70%；操作元素10%，获取返回结果10%；断言10%。如果一个页面上的元素不能被定位到，那后面的操作就无法继续了。接下来
标准库 <cstdlib> （被包含于 <iostream> 中）提供两个帮助生成伪随机数的函数： 函数一：int rand(void)； 从srand (seed)中指定的seed开始，返回一个[seed, RAND_MAX（0x7fff）)间的随机整数。 函数二：
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2024-09-23 11:05:54
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Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型(整数，字符串，浮点数，python对象)index查看series索引，values查看series值series相比于ndarray，是一个自带索引index的数组--> 一维数组 + 对应索引series和dict相比，series更像是一个有顺序的字典创建方法1.由字典创建，字典的key就是index，values就是values
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2024-03-27 10:06:18
490阅读
// 默认色板
color: ['#ff7f50','#87cefa','#da70d6','#32cd32','#6495ed',
'#ff69b4','#ba55d3','#cd5c5c','#ffa500','#40e0d0',
'#1e90ff','#ff6347','#7b68ee','#00fa9a','#ffd700',
'#6699F
1、pandas 中 一维数组，二维数组和exce，csv的简单应用。import pandas as pd
# series 方法代表一维数组
# li_st = ["r", "t", "c", "d"]
# li_index = ["p", "k", "y", "o"]
# 指定索引，索引的长度要和一维数组的长度一样
# li_st_ser = pd.Series(li_st, li_in
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2024-07-09 20:00:53
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数据列配置是 Highcharts 最复杂也是最灵活的配置，如果说 Highcharts 是灵活多变，细节可定制的话，那么数据列配置就是这个重要特性的核心一、什么是数据列数据列是一组数据集合，例如一条线，一组柱形等。图表中所有点的数据都来自数据列对象，数据列的基本构造是：series : [{
name : '',
data : []
}]提示：数据列配置是个数组，也就是数据配置可
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2024-05-04 19:55:32
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