摘要：
Python 中使用 Seaborn 进行基本的数据排名分析通常涉及到可视化数据的分布和排名。Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的数据可视化库，提供了丰富的图表类型，使得数据分析更加直观。可以对数据进行初步的排名分析，了解数据的基本分布情况，从而为更深入的数据分析打下基础。 1、 阅读全文
摘要：
1、C/C++调用mac命令的方法 使用system()函数或者创建子进程执行外部命令。 1）system() 函数 属性描述 原型 int system(const char * command) 功能 执行 shell(Linux/Unix系统) 命令， 参数字符串command为命令名 说 阅读全文
摘要：
Linux命令是对Linux系统进行管理的命令。对于Linux系统来说，无论是中央处理器、内存、磁盘驱动器、键盘、鼠标，还是用户等都是文件，Linux系统管理的命令是它正常运行的核心，与之前的DOS命令类似。linux命令在系统中有两种类型：内置Shell命令和Linux命令。本文主要介绍Lin 阅读全文
摘要：
Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 基础上的 Python 可视化库，用于创建各种统计图形和数据可视化。类别散点图（Categorical scatter plots）是用于显示一个或两个分类变量的分布的图表。Seaborn提供了几种函数来创建类别散点图。可以使用 catplot 阅读全文
摘要：
在 .NET 中，C# 默认情况下是一种安全的、不支持直接使用指针的语言。然而，C# 支持在特定情况下使用不安全代码（即可以使用指针的代码）。使用不安全代码意味着放弃了 C# 和 .NET 运行时提供的一些安全保障，因此必须谨慎使用。不安全代码可能会增加程序出错的风险，特别是与内存管理相关的错误 阅读全文
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1、使用 scatterplot 绘制双变量分布 scatterplot() 函数用于绘制双变量分布图形，通常用于研究两个变量之间的关系。使用scatterplot()函数可以绘制两个变量之间的散点图。常用参数如下， 参数 描述 x x轴上的数据。 y y轴上的数据。 hue 用于分组数据的列名 阅读全文
摘要：
Python是一种支持多种编程范式的语言，包括面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）。面向对象编程是一种编程模式，它使用“对象”来表示数据和操作数据的方法。面向对象编程在Python中非常有用，特别是在处理复杂的数据结构和系统时，它可以帮助组织和管理代码， 阅读全文
摘要：
Seaborn库是一个基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了更高级的接口来绘制各种统计图形，包括单变量分布图。要在Seaborn中绘制单变量分布，最常用的函数是distplot（在Seaborn的新版本中，这个函数被替换为displot和histplot）。 1、使用 distplot 阅读全文
摘要：
Java中，System 类和 Runtime 类提供了一些关键的功能，用于与底层操作系统以及运行时环境进行交互。System类是Java标准库中的一个类，提供了对JVM的一些基本访问和控制方法。Runtime 类实例封装了运行时环境。为Java程序提供了与底层系统交互的强大工具，但也需要谨慎使 阅读全文
摘要：
参考文档：Python Matplotlib 常见图形绘制-CJavaPy 1、折线图（Line Plot） 绘制折线图（Line Plot）是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot() 函数用于在坐标轴上绘制折线图（Line Plot） 阅读全文