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  • pyecharts V1版本的使用

    千次阅读 2019-09-22 13:47:22
    对于pyecharts的使用,网上的教程大多是 V0 版本的教程,对于新版本没有详细的教程,以下是关于V1版本的详细教程。 pyecharts版本号查看 打开Anaconda promt(没有下载Anaconda的请自行下载),在命令行输入pip ...

    前言

    对于pyecharts的使用,网上的教程大多是 V0 版本的教程,对于新版本没有详细的教程,以下是关于V1版本的详细教程。

    pyecharts版本号查看

    打开Anaconda promt(没有下载Anaconda的请自行下载),在命令行输入pip list 找到pyecharts即可找到pyecharts当前的版本号,如下图:

    在这里插入图片描述
    我当前pyecharts版本号为1.5.0,若版本号前为0开头,请更新到V1版本。

    折线图

    from pyecharts.charts import Line#折线图所导入的包
    from pyecharts import options as opts#全局设置所导入的包
    def line1():
        line = (
            Line()#实例化Line
            .add_xaxis(["2018年","2017年","2016年"])#加入X轴数据
            .add_yaxis("国内生产总值(亿元)",[900309.5,820754.3,740060.8] )#加入Y轴数据
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本示例"))#全局设置项
        )
        return line
    line1().render('C:\\Users\\best\\Desktop\\2.html')#保存图片为HTML网页
    

    在这里插入图片描述

    柱状图

    from pyecharts.charts import Bar#柱状图所导入的包
    from pyecharts import options as opts#全局设置所导入的包
    def bar1():
        bar=(
        Bar()
         .add_xaxis(["2018年","2017年","2016年"])#加入X轴数据
        .add_yaxis("国内生产总值(亿元)",[900309.5,820754.3,740060.8] )#加入Y轴数据
        .add_yaxis("国内生产总值",[800309.5,720754.3,540060.8] )#多项Y轴数据
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例"))#全局设置项
        )
        return bar
    bar1().render('C:\\Users\\best\\Desktop\\2.html')#保存图片为HTML网页
    

    在这里插入图片描述

    饼图

    from pyecharts.charts import Pie#饼图所导入的包
    from pyecharts import options as opts#全局设置所导入的包
    def Pie1():
        pie=(
        Pie()
        .add("",[['农林牧渔业增加值(亿元)', '67538'],
    ['工业增加值(亿元)', '305160.2'],
    ['建筑业增加值(亿元)', '61808'],
    ['批发和零售业增加值(亿元)', '84200.8'],
    ['交通运输、仓储和邮政业增加值(亿元)', '40550.2'],
    ['住宿和餐饮业增加值(亿元)', '16023'],
    ['金融业增加值(亿元)', '69100'],
    ['房地产业增加值(亿元)', '59846']])#加入数据
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left=160))#全局设置项
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")))#样式设置项
        return pie
    Pie1().render('C:\\Users\\best\\Desktop\\2.html')#保存图片为HTML网页
    

    在这里插入图片描述

    地图

    from pyecharts.charts import Map#地图所导入的包
    from pyecharts import options as opts#全局设置所导入的包
    def map1():
        map=(
        Map()
        .add("",[["北京","1000"],["上海","29999"]] ,"china")#导入数据
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区GDP"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=29999))#设置连续形地图
        )
        return map
    map1().render('C:\\Users\\best\\Desktop\\2.html')
    

    在这里插入图片描述

    对于更加详细的介绍请参考pyecharts官方文档。pyecharts官方文档

    展开全文
  • ahkdll-v1版本 ahkdll v1版本
  • pyecharts_v1版本: 画折线图

    千次阅读 2020-02-27 17:41:28
    最近由于工作需要,需要使用pyecharts作图,了解到v0.5版本 和v1版本有很大的区别,且v0.5版本已经停止更新, 你懂得,所以重新学习使用v1版本;本篇则使用v1.6.2版本。 安装: 采用最简单的方式,如果太慢,请使用...

    最近由于工作需要,需要使用pyecharts作图,了解到v0.5版本 和v1版本有很大的区别,且v0.5版本已经停止更新, 你懂得,所以重新学习使用v1版本;本篇则使用v1.6.2版本。

    安装:

    • 采用最简单的方式,如果太慢,请使用清华源;
      • pip install pyecharts
    • 地图包的下载
      • 地图包下载比较麻烦,建议搜搜网上攻略,选择适合自己的

    使用:

    • 要求: 数据库数据出折线图
    • 1、从数据库读取数据,大概数据有50万条,生成df备用
    import pandas as pd
    import pymysql
    from sqlalchemy import create_engine
    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Line
    import re
    
    engine = create_engine("mysql+pymysql://user:pwd@localhost:port/database", encoding="utf-8")
    sql = "select * from carcass_meat where pig_catagory='猪肉价格'"  # sql 语句
    df = pd.read_sql_query(sql,con=engine)  # 生成Dataframe
    
    • 2、处理掉不需要的列,只留下我们需要的数据列
    df1 = df.copy()
    df1.drop(['id','create_time'],axis=1,inplace=True)
    
    # 由于price列都是字符串,先把它处理成float,方便计算
    df1['price'] = df1['price'].apply(lambda x: float(x))
    
    # intraday列的字符串格式,先变成以/分割的样式,再变成日期格式方便排序
    df1['intraday'] = pd.to_datetime(df['intraday'].apply(lambda x:re.sub(r'\D','/',x)[:-1]),format="%Y/%m/%d")
    
    # 对df按intraday的日期格式进行排序
    df1.sort_values('intraday',ascending=True,inplace=True)
    
    # 使用pivot_table对数据进行按日期和类别的划分,默认对价格进行平均;
    df3 = pd.pivot_table(df1,index=['intraday','pig_catagory'],values=['price'])
    
    # 使用多重index的第一层作为x轴的数据,
    index1 = [i[0].strftime('%Y/%m/%d') for i in df3.index]
    
    # 使用刚生成的price生成y轴数据
    values = [round(i[0],2) for i in df3.values]
    
    def line_base():
        c = (
            Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px",height="600px"))  # 画布大小
            .add_xaxis(index1)  # 添加x轴
            .add_yaxis('猪肉价格',values,is_symbol_show=False)  # 添加第一个y轴
            .add_yaxis('仔猪价格',values_child,is_symbol_show=False,color=['blue'])
            .add_yaxis('生猪价格',values_pig,is_symbol_show=False)
            .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title='猪价格走势图',subtitle="2019/1/30-2020/2/26"),
                # 设置x轴的label字体的走向,由于x轴过多,显示不全,在这调整旋转角度
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90))
                # 下面这是调整是否可以缩放的
              	#  datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(is_show=True),
            )
        )
        return c 
    # 生成html文件, 或者在jupyter 里面直接出图
    line_base().render()
    
    • 出图效果如下;上面代码不全,其中第二,第三条y轴的数据,没有写出,但是大体和第一条y轴的过程相同;
      在这里插入图片描述
    展开全文
  • 最新STM32Cube_FW_L0_V1.10.0版本,直接导入CubeMX即可使用
  • n2n_supernode-V1版本,提供将supernode.exe注册为服务的工具,可以开机自动启动。 将压缩包解压,在该目录运行命令行,运行 supernode_services.exe install 即将supernode注册为服务。卸载 supernode_services.exe...
  • 命令为:java -jar writechanneltool.jar -sourceApk test.apk -channelFile channel.txt,test.apk为待签名apk,channel.txt为渠道信息文件,每个渠道占一行,支持#开头的注释,该工具可自动识别apk是V1还是V2签名...
  • Postman_V1

    2018-07-25 10:53:07
    开发中测试接口的应用,一路next到底就行,。。。。。。。。。。。。。。
  • TP-Link普联TL-WR845N V1版本无线路由器路由器变砖朋友有福了读取的编程固件
  • 用过谷歌地图API的人可能知道谷歌V1版本中的地图搜索,输入我们想要找的地方可以很方便定位到该地方或查找到相关的地方。但是谷歌V2版本和百度地图以及SmartEarth都没有提供这个API,所以只能自己动手封装了........
  • 购买了昂达机器的朋友可能都会发现刷固件的时候固件分v1 v2 v3 v4 v5版本,那么可能有朋友就有疑问了,这几个版本到底有什么区别呢?今天昂达管理员就统一做了个解答,大家可以看看。目前为止,基本上昂达的平板电脑...

    购买了昂达机器的朋友可能都会发现刷固件的时候固件分v1 v2 v3 v4 v5版本,那么可能有朋友就有疑问了,这几个版本到底有什么区别呢?今天昂达管理员就统一做了个解答,大家可以看看。

    目前为止,基本上昂达的平板电脑(不仅仅VI40)都有版本的区别。

    版本之间的差别主要在以下几个方面

    1、出厂批次不同版本不同,一般V1是最早出厂批次机器,然后是V2,V3。。。!

    2、做工模具方面稍微变化,例如从最早的智能机器VX580W来说,11年5月上市外观为带有斜十字花纹的外壳,11年9月份之后统一改为纯黑色外壳,12年2月份以来,机器外包装统一变化为白色包装,更加适合网购物流运输。但是其他硬件配置没有变化。

    3、机器硬件配置的改变,最明显的可以参考目前还在热销的VI30豪华版,V1-V2-V3配置基本都是512M的RAM,130W像素摄像头,出厂自带安卓2.3系统,后期为了更加流畅的运行安卓4.0系统,V4-V5之后,开始降低了摄像头像素为30w像素,ROM统一为1G,其中V5版本的RAM也改成了1G。目前V5版本是双1G内存的配置。但是V5版本价格相比之前V1版本的降了200元。

    4、其他做工/系统方面的优化和升级。随着平板上市时间的增加,昂达工程师也会不断搜集用户反馈的意见和建议,不断的在做工工艺和系统优化方面进行改进,尽可能的让平板做工更加完美,系统更加稳定。

    5、不同版本之间因为硬件配置的差异相互之间固件不兼容,从而也导致了部分机器固件更新不同步。就拿vi40精英版来讲,V1版本的固件升级到了4.03的1.0版本,V3固件是4.03的1.1版本。是不是版本之间差了0.1就意味着1.1的版本比1.0版本更加牛逼呢。这个纯属扯淡。从另外一个角度一句话概况,不同版本之间因为配置的稍微不同他们之间固件对比也就没有任何意义。

    6、关于固件升级这个老生常谈的话题,如果是真正的用户,请耐心等待昂达工程师的开发进度,有最新的固件工程师一定不会藏着掖着,迟早会发布。

    展开全文
  • Pyecharts V1全新版本使用教程——Bar(柱状图的使用) 以下内容均来自Pyecharts官方使用文档(可自行阅读)和自己的理解: 官方链接:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro github链接:...
  • tensorflow中v2版本使用v1代码的问题

    千次阅读 2020-07-04 13:05:04
    在使用学习深度学习的过程中,经常会碰到v1版本代码的书,而新版本python适配的TensorFlow又是v2版本,直接导入tensorflow(如下面代码) import tensorflow as tf g1=tf.Graph() with g1.as_default(): a=tf.get_...

    问题提出:

    在使用学习深度学习的过程中,经常会碰到v1版本代码的书,而新版本python适配的TensorFlow又是v2版本,直接导入tensorflow(如下面代码)

    import tensorflow as tf
    
    g1=tf.Graph()
    with g1.as_default():
        a=tf.get_variable('a',[2],initializer=tf.ones_initializer())
        b = tf.get_variable('b', [2], initializer=tf.zeros_initializer())
        
    with tf.Session(graph=g1) as sess:
        tf.global_variables_initializer().run()
        with tf.variable_scope("",reuse=True):
            print(sess.run(tf.get_variable('a')))
            print(sess.run(tf.get_variable('b')))
    

    会出现:AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute 'get_variable’的报错。

    解决方案1:

    卸载v2版本TensorFlow,重新下载v1版本TensorFlow,同时适配各类软件及软件包,较为麻烦。由于v2都能配置好,卸掉重新配置v1版本也不是什么问题。因此在这里不予讨论。

    解决方案2:

    禁止v2版本的代码,使用v1版本的代码。只需要把第一行修改成

    import tensorflow.compat.v1 as tf
    tf.disable_v2_behavior()
    

    即使在编译器中出现红线(本人的pycharm),也没关系。
    本人的pycharm中
    再运行程序就没有问题了

    import tensorflow.compat.v1 as tf
    tf.disable_v2_behavior()
    
    g1=tf.Graph()
    with g1.as_default():
        a=tf.get_variable('a',[2],initializer=tf.ones_initializer())
        b = tf.get_variable('b', [2], initializer=tf.zeros_initializer())
    g2=tf.Graph()
    with g2.as_default():
        a=tf.get_variable('a',[2],initializer=tf.zeros_initializer())
        b = tf.get_variable('b', [2], initializer=tf.ones_initializer())
    
    with tf.Session(graph=g1) as sess:
        tf.global_variables_initializer().run()
        with tf.variable_scope("",reuse=True):
            print(sess.run(tf.get_variable('a')))
            print(sess.run(tf.get_variable('b')))
    with tf.Session(graph=g2) as sess:
        tf.global_variables_initializer().run()
        with tf.variable_scope("",reuse=True):
            print(sess.run(tf.get_variable('a')))
            print(sess.run(tf.get_variable('b')))
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 为Onda v820w CH (v1) DualOS平板刷写Remix单系统-附件资源
  • tensorflow v1到v2版本的切换

    千次阅读 2020-02-27 09:59:15
    你知道嘛?官网竟然有这样一个脚本,很犀利, tf_upgrade_v2 ...一般我在使用tensorflow2.0时,碰到有些不能用的时候,我使用的时候会把调用函数的那行的“tf”转换为“tf.compat.v1”,就能用了
  • Pyecharts V1全新版本使用教程(1)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-20 16:03:18
    前言 pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具,由于v0.5.x 和 V1 间不兼容,导致很多代码不可复用,旧版本将不再维护,本文将简单介绍新版本的使用方法。 Github地址 ... ...
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  • mtcnn V1 版本和v2 版本的不同

    千次阅读 2017-05-14 01:05:07
    facial5points = [105.8306, 147.9323, 121.3533, 106.1169, 144.3622; ...  109.8005, 112.5533, 139.1172, 155.6359, 156.3451];...%%v1  points=[104.1193,148.3160,121.8149,104.0445,143.9478
  • 上述代码中使用的是V3版本的api,如果换成V1版本,就可以正常使用了. 应该是OKEX交易所新版本API给予的返回值格式有变化,这是比较底层的问题,以后有空再研究吧,现在先用着. . . . 2018-11-25 23:04:55写于滨州 ...
  • postman导入脚本时出现版本不再支持,需要转换到版本2的格式才可以成功导入。这是官方转换文档地址:...

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