Pyplot の散布図でマーカー サイズがどのように表されるか
散布図の pyplot ドキュメントには、マーカー サイズが を使用して指定できると記載されています。パラメータはポイント^2 単位の値を受け取ります。これは実際にマーカーの領域を指定することになるため、サイズを定義する方法としては混乱を招く可能性があります。マーカーの幅 (または高さ) を 2 倍にするには、面積が A = W*H で与えられるため、s を 4 倍に増やす必要があります。
このアプローチは、マーカーをスケーリングするときに特に関連します。マーカーの幅を 2 倍にすると、その面積が 4 倍になるため、サイズも 2 倍以上大きくなります。これを実証するために、マーカー サイズが 2^n (指数関数的増加) または 4^n (面積の指数関数的増加)。結果として得られるプロットでは、面積が拡大した場合に、サイズが大幅に増加していることがわかります。
実際には、「点」の正確な意味は、プロット目的では任意です。マーカーの適切なサイズを決定するには、視覚的に適切に見えるまですべてのサイズを定数で拡大縮小できます。
質問への回答
提起された質問は、次の解釈に関するものです。 s パラメータ、特に s=100 を指定した場合の意味。明確にするために、この値は 100 ポイント ^ 2 の領域を表しており、ピクセル寸法に直接変換されるわけではありません。実際のピクセル寸法を決定するには、解像度や DPI などの追加の要素を考慮する必要があります。
以上がPyplot の散布図 `s` パラメータは実際にマーカー サイズをどのように決定するのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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