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文章目录前言1、折线图（1）调整折线图：线条颜色和风格（2）调整折线图：坐标轴范围（3）折线图标签（4）额外内容：Matplotlib的坑2、散点图（1）使用plt.plot绘制散点图（2）使用plt.scatter绘制散点图（3）plot和scatter对比：性能提醒3、误差可视化连续误差4、密度和轮廓图三维可视化函数5、直方图、分桶和密度二维直方图和分桶6、自定义图标图例（1）选择设置图例的元

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可以通俗地将其理解为数据库中的普通的表，它来源于智能的ETL数据加工工具，可以将数据集进行分析图表、统计报表、数字大屏、数据服务等制作。

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第一个图表是一个有四个切片的甜甜圈图表。前三片与量具的颜色相对应；第四片是甜甜圈的一半，是隐形的。将添加包含三个切片的饼图。第一片和第三片是看不见的，这样第二片就可以充当量规上的针。

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效果展示图（是动态的）1.在HTML文件中引入了ECharts库：在中创建了一个用于显示图表的容器。

如下图表示，（total）总物理内存是809MB，（used）已使用167MB，（free）剩余285MB，（buff/cache）缓存356MB，（available）可用于新进程的内存514MB，此部分包含包括空闲内存

一、效果如下倒计时二、代码示例{{num>0?num:'GO!'}}exportdefault{data(){return{//是否显示模态框isShowModal:false,//默认数字num:3,//定时器timer:null,//是否开启动画isAnimation:false}},watch:{isShowModal(newValue){if(newValue){//开启动画定时器this

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在父组件里面的子组件标签添加一个ref，然后在需要点击事件的view标签里面写一个点击事件，传入ref的值父组件在view标签的点击事件里面判断传入的参数，是的话就通过this.$refs进入到uploadImage里面的chooseImage方法。@click="pickPic('uploadImage')"里面的uploadImage必须和case'uploadImage'一致。ref='up

1.温习大家可以先看我之前写的关于Python可视化数据图表的入门的文章，这方便我们理解接下来的内容。

2023.2.7更新这个做法有很多缺陷，有其他更好的解决方案，已经更新在新文章里了，感兴趣的朋友可以去新文章里看↓js+css制作导航栏下划线跟随动画，自适应元素尺寸变化，自定义下划线样式，Vue/Uniapp

以前也写过一个差不多的，但上一个写的存在很多问题，尤其是css要使用justify-content:space-around才能正常计算下滑宽度，导致了在很多场景都不实用，其实那一天就想到更好的解决办法了，但是因为懒......就一直没更新文章......最终效果图↓1.使用Vue制作一个没有动画的初始导航栏HTML代码{{item}}JS代码exportdefault{data(){return

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