10大顶级思维

1.墨菲定律

如果有两种或两种以上的方式去做某件事情,而其中一种选择方式将导致灾难,则必定有人会做出这种选择。

解析:墨菲定律是一种心理学效应,由爱德华·墨菲提出。

根本内容:如果事情有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生。

主要有四个方面:任何事都没有表面看起来那么简单;所有的事都会比你预计的时间长;会出错的事总会出错;如果你担心某种情况发生,那么它越有可能发生。

2.波克定理

只有在争辩中,才可能诞生最好的主意和最好的决定。

解析:提出者是美国庄臣公司总经理詹姆士·波克,

主要内容:无摩擦便无磨合,有争论才有高论。

3.奥格尔维法则

如果我们每个人都雇用比我们自己都更强的人,我们就能成为巨人公司。

解析:它强调的是人才的重要性。一个好的公司固然是因为它有好的产品,有好的硬件设施,有雄厚的财力作为支撑,但最重要的还是要有优秀的人才。光有财、物,并不能带来任何新的变化,只有具有大批的优秀人才才是最重要、最根本的。

4.美既好效应

对一个外表英俊漂亮的人,人们很容易误认为他或她的其他方面也很不错。

解析:美国心理学家丹尼尔·麦克尼尔提出, 

主要内容:印象一旦以情绪为基础,这一印象常会偏离事实。 看不到优秀背面的东西,就不能很好地解读它。也就是(以貌取人)的另外一种说法。

5.蓝斯登定律

和一位朋友一起工作,远较在父亲之下工作有趣得多。

解析:给员工快乐的工作环境,可以提高工作效率。

主要内容:可敬不可亲,终可敬;有权没有威,常失权。

6.洛伯定理

对于一个经理人来说,最要紧的不是你在场时的情况,而是你不在场时发生了什么。

解析:让员工成为有工作责任的主人。

主要内容:如果只想让下属听你的,那么当你不在身边时他们就不知道应该听谁的了。

7。刺猬理论

刺猬在天冷时彼此靠拢取暖但保持一定距离,以免互相刺伤。

解析:在管理学中,刺猬理论强调的就是人际交往中的“心理距离效应”。运用到管理实践中,就是领导者如要搞好工作,应该与下属保持亲密关系,但这是“亲密有间”的关系,是一种不远不近的恰当合作关系。与下属保持心理距离,可以避免下属的防备和紧张,可以减少下属对自己的恭维、奉承等行为,可以防止与下属称兄道弟、吃喝不分。这样做既可以获得下属的尊重,又能保证在工作中不丧失原则。一个优秀的领导者和管理者,要做到疏者密之,密者疏之,这才是成功之道。

8.托利得定理

测验一个人的智力是否属于上乘,只看脑子里能否同时容纳两种相反的思想而无碍于其处世行事。

解析:思可相反,得须相成。

主要内容:人非圣贤,孰能无过。很多时候,我们都需要宽容,宽容不仅是给别人机会,更是为自己创造机会。同样老板在面对下属的微小过失时,则应有所容忍和掩盖,这样做是为了保全他人的体面和企业的利益。

9.沃尔森法则

把信息和情报放在第一位,金钱就会滚滚而来。

解析:你能得到多少,往往取决于你能知道多少。

主要内容:要在变幻莫测的市场竞争中立于不败之地,你就必须准确快速地获悉各种情报:市场有什么新动向?竞争对手有什么新举措?……在获得了这些情报后,果敢迅速地采取行动,这样你不成功都难。

10.吉德林法则

把难题清清楚楚地写出来,问题便已经解决了一半。

解析:谁都会遇到难题,人如此,企业也是如此。在瞬间万变的环境下,怎样才能最有效地解决难题,并没有一个固定的规律。但是,成功并不是没有程序可循的。遇到难题,不管你要怎样解决它,成功的前提是看清难题的关键在哪里。找到了问题的关键,也就找到了解决问题的方法,剩下的就是如何来具体实行了。
 
 
作者:赤脚拓荒
来源:知乎

<think>我们被要求提供Matplotlib的总结资料和思维导图。根据引用[2],我们可以参考b站课程中的思维导图,但具体内容需要总结。由于无法直接获取外部资源,我将基于对Matplotlib的了解,结合引用内容,整理一份总结和思维导图的纲。###Matplotlib使用总结Matplotlib是Python中最流行的2D绘图库,也支持部分3D绘图。它通常与NumPy和Pandas一起使用,是数据分析的重要工具[^1]。####核心概念1.**Figure(图形)**:绘图的最外层容器,可以包含多个子图(Axes)。2.**Axes(子图)**:一个Figure可以包含多个Axes,每个Axes都是一个独立的坐标系,用于绘制图形。3.**Axis(坐标轴)**:每个Axes包含两个(2D)或三个(3D)Axis对象,用于设置坐标范围、刻度等。####基本绘图步骤1.创建图形和子图:```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()#创建图形ax=fig.add_subplot(111)#添加子图,参数表示:行数、列数、位置```或使用快捷方式:```pythonplt.subplot(2,1,1)#创建2行1列的子图,并选择第1个位置[^3]```2.绘制图形:-折线图:`plot()`-散点图:`scatter()`-柱状图:`bar()`-直方图:`hist()`[^3]-箱线图:`boxplot()`[^3]3.设置图形属性:-标题:`title()`-坐标轴标签:`xlabel()`,`ylabel()`-图例:`legend()`(需在绘图时指定`label`参数)[^4]-网格:`grid()`(可设置透明度`alpha`)[^4]4.显示或保存图形:```pythonplt.show()#显示图形plt.savefig('figure.png')#保存图形```####高级特性-**多图绘制**:在同一图形中绘制多个子图(使用`subplot`)[^3]。-**多曲线绘制**:在同一坐标系中绘制多条曲线,只需多次调用绘图函数,并使用`legend`添加图例[^4]。-**样式设置**:可以设置线条样式、颜色、标记等。-**3D绘图**:通过`mpl_toolkits.mplot3d`模块实现。###Matplotlib思维导图纲由于文本形式限制,以下用层级结构表示思维导图:```Matplotlib├──核心概念│├──Figure(图形)│├──Axes(子图)│└──Axis(坐标轴)├──基本绘图步骤│├──创建图形与子图(plt.figure,plt.subplot)│├──绘图类型(折线图、散点图、柱状图、直方图、箱线图等)│├──设置属性(标题、坐标轴、图例、网格)│└──显示与保存(plt.show,plt.savefig)├──高级特性│├──多图绘制(subplot)│├──多曲线绘制(多次plot,legend)│├──样式设置(颜色、线型、标记)│└──3D绘图(mplot3d)└──常用技巧├──字体设置(解决中文显示问题,使用fontproperties)├──透明度设置(alpha参数)└──数据处理(结合NumPy和Pandas)```###相关问题1.Matplotlib中如何解决中文显示问题?[^4]2.Matplotlib如何绘制3D图形?3.如何调整子图之间的间距?4.如何设置坐标轴的范围和刻度?5.Matplotlib支持哪些输出格式?[^1]:Matplotlib是Python中最受欢迎的数据可视化软件包之一,支持跨平台运行,它是Python常用的2D绘图库,同时它也提供了一部分3D绘图接口。Matplotlib通常与NumPy、Pandas一起使用,是数据分析中不可或缺的重要工具之一。[^2]:numpy,matplotlib,pandas——思维导图。1.学习资料链接:本思维导图是作者根据b站课程:【python教程】数据分析——numpy、pandas、matplotlib绘制,视频链接:【python教程】数据分析——numpy、pandas、matplotlib_哔哩哔哩_bilibili[^3]:Python数据分析与可视化---Matplotlib数据可视化。➢绘制子图需要在执行完subplot函数后执行绘图的相关代码➢每次执行完一个subplot函数选择一个区域后执行绘图代码即可在该位置绘图#绘制飞行次数数据分析的直方图和箱线图plt.figure(figsize=(10,10))plt.subplot(2,1,1)plt.hist(df['飞行次数'],bins=20,color='blue')plt.title('飞行次数数据的直方图')plt.xlabel('飞行次数')plt.ylabel('频数')plt.title('飞行次数数据的箱线图')plt.xlabel('飞行次数')plt.ylabel('人数')plt.subplot(2,1,2)plt.boxplot(df['飞行次数'].dropna(),vert=False,labels=['飞行次数'],whis=3)plt.show()[^4]:grid可以接受参数。alpha=0.4==>设置透明度为0.4(完全透明为0,完全不透明为1,缺省为1)添加描述信息:plt.xlabel("时间",fontproperties=my_font)plt.ylabel("股价(单位¥)",fontproperties=my_font)plt.title("两个时间段的股价变化",fontproperties=my_font)3.5同图表绘制多折线绘图两次即可#绘图plt.plot(x,y1)plt.plot(x,y2)给曲线添加图例(区别曲线)用label参数,还要添加plt.legend()#绘图plt.plot(x,y1,label="星期三")plt.plot(x,y2,label="星期五")plt.legend(prop=my_font)#注意是prop,其它地方用字体都是fontproperties参数</think>### Matplotlib 使用总结与思维导图 #### Matplotlib 核心功能总结 1. **基础架构** - **Figure**:顶级容器(画布) - **Axes**:坐标系(包含坐标轴、标题等) - **Axis**:坐标轴对象(控制刻度范围) - 支持创建多子图:`plt.subplot(行, 列, 位置)`[^3] 2. **基本图表类型** ```python # 折线图 plt.plot(x, y, label="数据", color='blue') # 直方图 plt.hist(data, bins=20, alpha=0.7) # alpha控制透明度[^4] # 箱线图 plt.boxplot(data, vert=False) # vert控制方向[^3] ``` 3. **图表定制化** ```python plt.xlabel("X轴", fontproperties=my_font) # 字体设置[^4] plt.ylabel("Y轴", fontsize=12) plt.title("图表标题", color='red') plt.grid(alpha=0.4) # 网格透明度[^4] plt.legend(prop=my_font) # 图例字体[^4] ``` 4. **高级特性** - 多曲线同图:多次调用`plot()`[^4] - 3D绘图:`from mpl_toolkits import mplot3d` - 样式定制:`plt.style.use('ggplot')` 5. **数据接口** - 完美支持NumPy数组 - Pandas DataFrame集成:`df.plot()` - 支持CSV、Excel等格式数据导入 #### Matplotlib 思维导图 ```mermaid mindmap root((Matplotlib)) 基础架构 Figure Axes Axis Subplot 图表类型 折线图 散点图 柱状图 直方图 箱线图 饼图 3D图表 定制功能 坐标轴 标签 范围 刻度 样式 颜色 线型 标记 文本 标题 图例 注释 高级应用 多子图布局 动画 交互式图表 导出格式 PNG SVG PDF 生态系统 NumPy集成 Pandas集成 Seaborn扩展 Plotly交互 ``` #### 核心使用技巧 1. **解决中文显示问题** ```python from matplotlib.font_manager import FontProperties my_font = FontProperties(fname="SimHei.ttf") plt.title("标题", fontproperties=my_font) ``` 2. **图表保存** ```python plt.savefig('output.png', dpi=300, bbox_inches='tight') ``` 3. **样式模板** ```python plt.style.use('ggplot') # 使用预定义样式 ``` 4. **多图布局** ```python fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10,8)) axs[0,0].plot(x, y1) axs[1,1].scatter(x, y2) ``` [^1]: Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化软件包之一,支持跨平台运行,它是 Python 常用的 2D 绘图库,同时它也提供了一部分 3D 绘图接口 [^2]: numpy,matplotlib,pandas——思维导图 [^3]: Python数据分析与可视化---Matplotlib数据可视化。➢绘制子图需要在执行完subplot函数后执行绘图的相关代码 [^4]: grid可以接受参数。 alpha=0.4 ==>设置透明度为0.4(完全透明为0,完全不透明为1,缺省为1) ### 相关问题 1. Matplotlib中如何创建3D曲面图? 2. 如何用Matplotlib制作动态数据可视化? 3. Matplotlib与Seaborn的主要区别是什么? 4. 如何将Matplotlib图表嵌入PyQt5界面? 5. Matplotlib有哪些优化数据集可视化的技巧?
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