Python之绘图和可视化
1. 启用matplotlib
最常用的Pylab模式的IPython（IPython --pylab）
2. matplotlib的图像都位于Figure对象中。
可以使用plt.figure创建一个新的Figure，不能通过空Figure绘图，必须用add_subplot创建一个或多个subplot axes[0,1]可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。
利用Figure的subplots_adjust方法可以修改间距，wspace和hspace用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。
3. 颜色、标记和线型
ax.plot(x,y,'g--')
4. 刻度标签和实例
图表装饰项，实现方法：使用过程型 pyplot接口以及更为面向对象的原生matplotlib API。
5. 添加图例（legend）
图例是另一种用于标识图表元素的重要工具，最简单的方式是在添加suplot的时候传入label参数：
fig = plt.figure();ax = add_subplot(1,1,1) ax.plot(randn(1000).cumsum(),,'k',label='one')
6. 注解以及在Subplot上绘图
注解可以通过text、arrow和annotate等函数进行添加。
7. 将图表保存到文件
得到一张带有最小白边且分辨率为400DPI的PNG图片。
plt.savefig('figpath.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
其中，dpi每英寸点数和bbox_inches可以剪出当前图表周围的空白部分。
8. matplotlib配置
利用rc方法，plt.rc('figure',figsize=(10,10))全局默认图像大小为10X10
也可以写成字典：
font_options = {'family':'monospace','weight':'bold','size':'small'}
plt.rc('font',**font_options)
9. pandas中的绘图函数
线形图:默认情况 柱状图：bar;barh 直方图和密度图：Series的hist方法、kin='kde' 散布图：plt.scatter
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。