私藏的一个扩展知识库的插件

在Chrome插件中，找到一款划词翻译的神器

沙拉查词-聚合词典划词翻译

按理说名字挺长的，应该很厉害，嗯，没错，确实很不错。

在查看英文文档时，把不太明白的句子画出来，会自动弹出一杯“沙拉”，点击它就会自动翻译。

我用这个，有以下几个原因：

• 第一是，他稳定，

• 第二是，他词典多，

• 第三是，他有单词本，

注：插件地址有点长，放在“参考链接”了。

同类型的工具还有：

• 划词翻译（很简洁方便，如果不需要记录单词复习的话，很实用）

• 达达划词翻译（UI很好，字体也深得我心，也有单词本，但就是不稳定，如果有更新，一定会用）

看看效果吧

比如，最近在研究“数据分析”领域的网红“泰坦尼克号”生还预测。

“Lady and child first”

为了找出数据之间的关系，必然会用到数据的可视化。

Seaborn就是Matpotlib的高级封装，我先是在知乎翻了翻大神们总结好的博客，跟着博客，来到官方文档。

嗯，必然的，全是英文。咋整，虽然英语四六级都过了，但我的内心还是抵触的。

好在，我找到这个插件，可以“哪里不会，点哪里”。在我的薄弱的英语基础和“划词翻译”的帮助下，我发现“嗯，真香”。

文档介绍的真详细，分类分的真全面，思路写的真清晰，例子举得也那么到位。

Seaborn的网址贴一下：

https://seaborn.pydata.org/index.html

翻译的还可以吧。

“相关性、分类、分布、回归”，这目录怎么样，按照这个分类，再去点开其中一个研究研究。

手一划，点开了“ Categorical”分类的讲解

分类又包括“散点图”、“分布图”、“估计图”

嗯，我又点开了“barplot”，比较常见的柱状图，看看人家怎么说的。

barplot 的参数都在这了：

再看看例子吧

常见的三个参数：

• x 就是横轴

• y 就是纵轴

• data 就是数据集

具体的参数，慢慢细看呗，看不懂再翻译呗。

不过，学工具的时候，没必要把每一个函数，每一个参数都记住。过不了多久，就忘了。

把整个框架记住，知道这个工具是用来干什么的，主要有哪些功能，等用到的时候，知道去哪里查阅，就够了。

哎呀，说偏了，不是要介绍“划词翻译”的嘛，go on...

保存到单词本

“overlapping”，不认识，进我的单词本去吧，先混个脸熟。

单词本，如图所示，左边是单词，中间是来源的句子和网页，右边是翻译。

嗯，美滋滋。良性循环，我应该能记住越来越多的单词吧，或许吧。

总结一下

主要介绍了一个插件，“沙拉查词-聚合词典划词翻译”，为什么选择他，以及他的使用场景和使用方法。

另外，借用沃兹基（我自己）的话来说，在数据分析中，重要的是思路，也就是你要知道你最终的目的是什么，也就是为什么。

不是说工具的掌握的不重要，只是要知道“工具”是为了“分析”服务的。

给个“在看”呗。

参考链接

https://chrome.google.com/webstore/detail/沙拉查词-聚合词典划词翻译/cdonnmffkdaoajfknoeeecmchibpmkmg?hl=zh-CN

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