第一个转折点

最新推荐文章于 2025-08-01 00:52:04 发布

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作者回顾了过去的工作经历，表达了对离职的复杂情绪，并对未来的职业方向进行思考。他认为工作应该带来经济收益或是快乐，两者皆无时便选择离开。面对未知的新生活，他感到既彷徨又兴奋。

终于，现在，辞职了，留恋也很失望。

几次的机会要么是没能力，要么是其它原因，总之没去。

最后的期限到了，离开就是必然了。

这个时侯是该想想自己以后要做什么了。

彷徨。。。。。。

工作要么挣钱，要么快乐，当两者都没实现的时候，工作有什么意义？

没前途的事情咱们不干----万常选

本科四年唯一的收获。

新的生活就要开始了，我觉得还是很快乐的。

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### 设置 Matplotlib 折线图转折点样式的教程在 Matplotlib 中，可以通过 `plot` 函数中的参数自定义折线图的样式，包括转折点（即数据点）的颜色、形状和大小。以下是详细的说明： #### 数据准备与基本绘图首先，创建一组简单的 X 和 Y 值用于绘制折线图。 ```python import matplotlib.pyplot as plt x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_squares = [1, 4, 9, 16, 25] plt.plot(x_values, y_squares, linewidth=2) # 绘制基础折线图 ``` 此部分代码会生成一条连接各点的直线[^1]。 --- #### 自定义转折点样式为了突出显示转折点，可以使用 `scatter()` 或通过传递额外参数给 `plot()` 来实现。 ##### 方法一：单独调用 `scatter()` 可以在同一图表上叠加散点图来标记转折点的位置。 ```python plt.scatter(x_values, y_squares, color='red', s=100, zorder=5) # 添加红色圆圈作为转折点 ``` - 参数解释： - `color`: 转折点颜色。 - `s`: 圆点的面积大小。 - `zorder`: 控制图形层叠顺序，数值越大越靠前。 --- ##### 方法二：直接在 `plot()` 中指定标志符也可以直接在 `plot()` 的第三个参数中添加标志符来自定义转折点样式。 ```python plt.plot(x_values, y_squares, 'o-', markersize=8, markerfacecolor='blue', markeredgecolor='black') ``` - 参数解释： - `'o-'`: 表示圆形 (`'o'`) 连接线 (`'-'`)。 - `markersize`: 标志符的尺寸。 - `markerfacecolor`: 标志符填充颜色。 - `markeredgecolor`: 标志符边框颜色。 --- #### 修改字体和其他细节如果希望进一步调整图表的整体外观，比如字体大小或其他属性，可参考如下配置： ```python plt.rc('font', size=14) # 设置全局字体大小为14 plt.title("Customized Line Plot with Markers", fontsize=16) plt.xlabel("X Values", fontsize=14) plt.ylabel("Y Squares", fontsize=14) # 显示网格以便更清晰观察趋势 plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) ``` 上述代码片段展示了如何更改默认字体大小并启用辅助网格功能[^2]。 --- #### 完整示例代码综合以上所有技巧，下面是一个完整的例子展示如何定制化折线图及其转折点风格。 ```python import matplotlib.pyplot as plt x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_squares = [1, 4, 9, 16, 25] # 绘制带转折点的折线图 plt.plot( x_values, y_squares, '-*', linewidth=2, markersize=10, markerfacecolor='green', markeredgecolor='purple' ) # 配置标题及标签文字大小 plt.rc('font', size=12) plt.title("Line Chart Example", fontsize=18) plt.xlabel("Input Data Points", fontsize=14) plt.ylabel("Output Square Results", fontsize=14) # 展现最终效果 plt.show() ``` --- ### 总结通过灵活运用 `plot()` 和其他相关函数，能够轻松控制 Matplotlib 折线图上的每一个元素表现形式，从而满足不同场景下的可视化需求[^3]。