在Plotly中,我们可以使用update_layout函数来调整y轴的范围。 importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp# 生成示例数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 绘制图表fig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y))# 调整y轴范围fig.update_layout(yaxis_range=[-1,1])# 显示图表fig.show() 1. 2....
AI代码解释 a,b=(1,2)# leftofbinary operatorforx,yin((1,2),(3,4),(5,6)):# leftofbinary operatorprint(x,y)del a,b # rightofunary statement deff(x):returnx,x**2# rightofunary statement 1.2 命名的元组 命名的元组(namedtuple)与普通元组一样,有相同的表现特征,其添加的功能就是可以根...
grid_width):full_rows=[]foryinrange(grid_height):ifall(grid[y][x]isnotNoneforxinrange(grid_...
#1.默认是从小到大 #2.范围是从小到大,步长需为正 #3.范围是从大小大,步长需为负#不满足这三点只是空列表[]#for i in range(1,10):#for i in range(1,10,2): # 步长 # 范围是从小到大,步长需为正#for i in range(10,1,-2): # 反向步长 # 范围是从大小大,步长需为负 七、集合set: ...
b=set(['y','b','o','o']) 方式四 利用dict创建,将会使用dict中的key值作为set的值 Input: c=set({"k1":'v1','k2':'v2'}) c Output: {'k1','k2'} 方式五 使用tuple创建 e={('k1','k2','k2')} 更新(增加) update Input: ...
f=lambda x:x+2#定义函数f(x)=x+2g=lambda x,y:x+y #定义函数g(x,y)=x+y 03数据结构 Python有4个内建的数据结构—List(列表)、Tuple(元组)、Dictionary(字典)以及Set(集合),它们可以统称为容器(Container),因为它们实际上是一些“东西”组合而成的结构,而这些“东西”可以是数字、字符、列表或者是它...
set_9) # type函数查看数据类型 print(type(set_9))【终端输出】将range对象转换为集合: {0, 1,...
s2 = figure(width=250, height=250, x_range=s1.x_range, y_range=s1.y_range, title='machine learning') #share both axis ranges2.triangle(df['Mes'], df['machine learning'], size=10, color='red', alpha=0.5)s3 = figure(width=250, height=250, x_range=s1.x_range, title='deep...
表示从 a里面移除 和b有相同的元素，剩下的就是as = a - bprint(s)# ^ 扬抑符 表示取 a + b - a和b的交集s = a ^ bprint(s)数据类型转换set1 = set(range(1))#将 set 转换成 list集合list1 = list(set1)#将set 转换成 tupletup = tuple(set1)#将 set转换成 字符串str1= str(set...
y_data = range(len(labels)) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.barh(y_data, bar_width, height=0.5,color='orange') ax.title.set_text('电影') ax.set_xlabel('总票房(亿元)') ax.set_ylabel('电影名称') ax.set_yticks(y_data) ...