一生一世表白的话用python写？_资讯

521个我爱你一生一世用python代码可以实现：

结果如下：

我爱你一生一世我爱你一生一世我爱你一生一世我爱你一生一世我爱你一生一世

我爱你一生一世

#例题1绘制一个四叶草

import turtle

turtlecolor("green","green")

turtlesetheading(90)

turtlebegin_fill()

for i in range(4):

turtlecircle(-100,180)

turtleleft(90)

turtleend_fill()

turtledone()

#例题2绘制一个四角星

import turtle

turtlecolor("yellow","yellow")

turtlebegin_fill()

for i in range(4):

turtlecircle(100,90)

turtleright(180)

turtleend_fill()

turtledone()

#例题3绘制一个四叶花瓣

import turtle

turtlecolor("pink","pink")

turtlebegin_fill()

turtlecircle(-100,90)

turtleright(90)

turtlecircle(-100,90)

turtlecircle(100, 90)

turtleright(90)

turtlecircle(-100, -90)

turtleright(90)

turtlecircle(-100, 90)

turtleright(90)

turtlecircle(-100, 90)

turtlecircle(100, 90)

turtleright(90)

turtlecircle(-100, -90)

turtleend_fill()

turtledone()

#例题4输入一个数字，绘制以该数字为边数的正多边形

import turtle

a=int(turtletextinput("绘制正多边形","请输入边数："))

turtlecircle(100,360,a)

turtledone()

pre{overflow-x: auto}

技巧1: pltsubplots()

技巧2: pltsubplot()

技巧3: plttight_layout()

技巧4: pltsuptitle()

数据集：

让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集：

import seaborn as sns # v0112 import matplotlibpyplot as plt # v342 snsset(style='darkgrid', context='talk', palette='rainbow')df = snsload\_dataset('tips') dfhead()

技巧1: pltsubplots()

绘制多个子图的一种简单方法是使用 pltsubplots() 。

这是绘制 2 个并排子图的示例语法：

fig, ax = pltsubplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10,4)) snshistplot(data=df, x='tip', ax=ax[0]) snsboxplot(data=df, x='tip', ax=ax[1]);

在这里，我们在一个图中绘制了两个子图。我们可以进一步自定义每个子图。

例如，我们可以像这样为每个子图添加标题：

fig, ax = pltsubplots(1, 2, figsize=(10,4)) snshistplot(data=df, x='tip', ax=ax[0]) ax[0]set\_title("Histogram") snsboxplot(data=df, x='tip', ax=ax[1]) ax[1]set\_title("Boxplot");

在循环中将所有数值变量用同一组图表示：

numerical = dfselect\_dtypes('number')columnsfor col in numerical: fig, ax = pltsubplots(1, 2, figsize=(10,4)) snshistplot(data=df, x=col, ax=ax[0]) snsboxplot(data=df, x=col, ax=ax[1]); 技巧2: pltsubplot()

另一种可视化多个图形的方法是使用 pltsubplot()，末尾没有 s

语法与之前略有不同：

pltfigure(figsize=(10,4)) ax1 = pltsubplot(1,2,1) snshistplot(data=df, x='tip', ax=ax1) ax2 = pltsubplot(1,2,2) snsboxplot(data=df, x='tip', ax=ax2);

当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形，该方法特别有用：

pltfigure(figsize=(14,4)) for i, col in enumerate(numerical): ax = pltsubplot(1, len(numerical), i+1) snsboxplot(data=df, x=col, ax=ax)

我们同样能定制子图形。例如加个 title

pltfigure(figsize=(14,4)) for i, col in enumerate(numerical): ax = pltsubplot(1, len(numerical), i+1) snsboxplot(data=df, x=col, ax=ax) axset\_title(f"Boxplot of {col}")

通过下面的比较，我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用，因为它们可以在不同情况下派上用场。

技巧3: plttight_layout()

在绘制多个图形时，经常会看到一些子图的标签在它们的相邻子图上重叠，

如下所示：

categorical = dfselect\_dtypes('category')columnspltfigure(figsize=(8, 8)) for i, col in enumerate(categorical): ax = pltsubplot(2, 2, i+1) snscountplot(data=df, x=col, ax=ax)

顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉，右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠使用 plttight_layout 很方便

pltfigure(figsize=(8, 8)) for i, col in enumerate(categorical): ax = pltsubplot(2, 2, i+1) snscountplot(data=df, x=col, ax=ax) plttight\_layout()

专业看起来更好了。

技巧4: pltsuptitle()

真个图形添加标题：

pltfigure(figsize=(8, 8)) for i, col in enumerate(categorical): ax = pltsubplot(2, 2, i+1) snscountplot(data=df, x=col, ax=ax) pltsuptitle('Category counts for all categorical variables') plttight\_layout()

此外，您可以根据自己的喜好自定义各个图。例如，您仍然可以为每个子图添加标题。

到此这篇关于python绘图四个绘图技巧的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

Python的字面意思就是一种计算机编程代码的意识，我的理解没错的话你想表白的对象应该是学计算机编程的人，如果是你特别喜欢的人我建议你要告白的话还是要学会放长线钓大鱼，特别是你不确定他是否喜欢你的情况下，无论是有计划还是没计划失败的几率会很大。因此我建议你先打听清楚他的喜好他的性格特点以及做什么工作，如果他经常去吃饭的餐厅，他喜欢的**，他的兴趣爱好，是否喜欢健身，收藏漫画或者喜欢看书啥的。

然后再有计划地去接近他，当然不要表现得太明显，你可以在他经常出现的餐厅或者经常办公的场所出没，你出现的时候要看时间或者做其他的事情，假装是恰巧偶遇，然后再上去搭讪。如果他对你不反感就说明他是不讨厌你的。

接下来你就可以更进一步了，你可以试着先跟他做朋友，关注他的生活状态，每次询问关心他的时候最好都是要假装不经意间提起的，不要让他察觉你是有目的的，等他对你没啥防备心理把你当做好朋友之后，你就可以多约他吃饭散步什么的，反正有事没事都可以经常找他帮忙或者让他陪你一起做。当然，你也可以经常制造一些麻烦让他帮忙，增进你们之间的感情，如果他在跟你相处的过程中对你不排斥的话，你可以试着慢慢撩他，注意是撩！就是时不时说一些暧昧的话，如果他不反感而且积极回应你的话那你成功的几率就会大很多。

接下来你需要做的就是让他慢慢发现你对他的重要性，让他学会依赖你。需要注意的是，在跟他相处的过程中千万要记得一定要把你优秀的一面展现给他看，让他有一个意识觉得你是一个很靠谱可以托付终身的那种人，如果你发现你在他的心里地位越来越重的时候，那么你就可以开始你的告白计划了。在策划告白计划的时候你一定要记得根据他的喜好来，如果你有经济能力的话你可以出大手笔一点，比如如果他喜欢戒指那么你可以约他出去吃饭，把戒指放在菜单里面让他不经意发现，制造浪漫，一定要让他感受到你的与众不同跟用心良苦。如果他喜欢**的话你可以收集他的资料，照片或者拍视频，制作成一个小影片，然后约他去你家看，给他制造惊喜然后看他反映趁机表白。总之一定要别出心裁，做别人没做过的，这样成功的几率会更大。

你可以使用numpy和matplotlab这两个库来实现的你功能。

你的图可以参考：

http://matplotliborg/examples/pylab_examples/histogram_percent_demohtml

import matplotlib

from numpyrandom import randn

import matplotlibpyplot as plt

from matplotlibticker import FuncFormatter

def to_percent(y, position):

# Ignore the passed in position This has the effect of scaling the default

# tick locations

s = str(100 y)

# The percent symbol needs escaping in latex

if matplotlibrcParams['textusetex'] == True:

return s + r'$\%$'

else:

return s + '%'

x = randn(5000)

# Make a normed histogram It'll be multiplied by 100 later

plthist(x, bins=50, normed=True)

# Create the formatter using the function to_percent This multiplies all the

# default labels by 100, making them all percentages

formatter = FuncFormatter(to_percent)

# Set the formatter

pltgca()yaxisset_major_formatter(formatter)

pltshow()

最主要的就是x轴和y轴的处理，我按照对数算了一下你提供的数据，好像和这个图效果不一样。

如果解决了您的问题请采纳！

如果未解决请继续追问

如果你熟悉R语言，那么你一定听过ggplot2，它是R语言中非常好的数据可视化包，容易学习，功能强大。如果想要在Python中调用ggplot，我们该怎么办呢？本文提供了两种不同的方式：

rpy2包可以让Python和R共同工作。

官方网站： https://rpy2githubio/

安装方法： conda install -c r rpy2

好消息来了， ggplot2已经迁移到了Python社区。 目前有两个Python版的实现，分别是ggplot与plotnine。这两个库都实现了ggplot的主要绘图功能，这对熟悉R语言的小伙伴、同时使用R语言和Python语言的童鞋来说，是一个好消息。因为你只只需要掌握ggplot2之后，就可以同时在R语言和Python语言中进行数据可视化分析了。

官方网站： http://ggplotyhathqcom/

安装方法： pip install ggplot

绘图示例：

运行结果：

官方网站： https://plotninereadthedocsio/en/stable/indexhtml

安装方法： conda install -c conda-forge plotnine

绘图示例：

运行结果：

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一生一世表白的话用python写？

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