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Python資料可視化:一張很漂亮的商業圖

2020-12-26 06:35:33 後端開發

前言

本文的文字及圖片來源于網路,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,著作權歸原作者所有,如有問題請及時聯系我們以作處理

以下文章來源于Lin王發林,作者:WangFalin


 

 

 

Python資料分析:零基礎入門教學(講解+實戰)

https://www.bilibili.com/video/BV18f4y1i7q9/

前言

上個月的時候看到一張很漂亮的商業圖,很喜歡,然后就忘了,剛好前兩天看到一篇文章來臨摹此圖,于是學習了一下其思路和代碼,然后拿來實踐了一下,效果還可以,特此紀念,以后應該還有用得上的地方,那商業圖我就不放了,然后把我的圖放在這里↓

 

資料準備

可以看到,圖中主要有4列資料組成,分別是公司logo、公司名稱、所屬工具和市值增長值,于是先準備資料,就是我常用的軟體工具列舉了一下,共20個,然后數值是使用率吧,Type是用來標記顏色的,最后一列分類是次軟體的主要作用,&符號連接兩個或多個主要用途,如下↓

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os
os.chdir(r'E:\Python\Seaborn\Others')
mydata = pd.read_excel('不規則條形圖資料.xlsx')

 

 

設定中文字體正常顯示

mycolor = {
    'Green': '#8ABD25',
    'Pink': '#F57FEF',
    'Yellow': '#EBE639',
    'Red': '#EB3939',
    'Orange': '#EBAF39',
    'Blue': '#39A4EB',
    'Black': '#4D6E83',
    'Gray': '#A3A4A5',
}

 

自定義顏色,后面直接根據Type型別進行呼叫就行了

logosize = 0.037 #軟體圖示大小
right_height = 20 #右邊矩形填充的高度,建議和資料行數一樣多
ratio = 0.05 #這個系數會影響右邊矩形整體的偏移情況,建議值是(1/行數)
ratio2 = 0.8 #這個系數影響右邊矩形上面的下移程度
ratio3 = 0.005 #分類圖示的水平位置
ratio4 = 0.01 #數影響右邊矩形下面的上移程度
ratio5 = 0.01 #影響軟體文字的上下水平

 

一些影響的引數,因為涉及多處,所以提出來統一修改了,還有一些引數需要里面改,

def create_fill_area(row):
    # 初始化包圍填充區域的上下線條y坐標
    line1, line2 = [1 - ratio*row, 1 - ratio*row], [1- ratio*(row+1), 1- ratio*(row+1)]
    # 追加陰影段y坐標
    line1.append(ratio4 + (right_height - row) * (ratio2 - ratio4) / right_height)
    line2.append(ratio4 + (right_height - row - 1) * (ratio2 - ratio4) / right_height)
    # 追加最后一段平行段y坐標
    line1.append(ratio4 + (right_height - row) * (ratio2 - ratio4) / right_height)
    line2.append(ratio4 + (right_height - row - 1) * (ratio2 - ratio4) / right_height)
    return line1, line2

 

為了創建出不同條帶,配合matplotlib中的fill_between,為了處理好左側與右側的豎直方向等磁區域,我們可以在對原資料每一行回圈的程序中,自定義下列函式來計算區域范圍↓

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4.8, 6))
ax.set_xlim(0, 1.11)
ax.set_ylim(0, 1)
for row in range(mydata.shape[0]):
    # 定義區域填充對應的x坐標
    x = [0, 0.15, 0.215, 0.6+mydata.at[row, 'Values'] / 1000]
    # 生成區域填充對應的y坐標
    line1, line2 = create_fill_area(row)
    # 對指定區域進行填充
    ax.fill_between(x,
                    line1,
                    line2,
                    color=mycolor[mydata.at[row, 'Type']],
                    edgecolor='none')
    
    # 從logo檔案夾下讀取對應logo圖片
    try:
        logo = plt.imread(f'logo/{mydata.at[row, "Tools"]}.png')
    except FileNotFoundError:
        logo = plt.imread(f'logo/{mydata.at[row, "Tools"]}.jpg')
    
    # 插入軟體logo
    ax_logo = ax.inset_axes((0.05, 1 - ratio*(row+1)+0.005, 0.08, logosize))
    ax_logo.imshow(logo)
    
    ax_logo.axis('off')
    ax_logo.set_facecolor(mycolor[mydata.at[row, 'Type']])
    
    # 處理單個及多個功能情況下的繪制
    for idx, Category in enumerate(mydata.at[row, 'Category'].split('&')[::-1]):
        
        # 讀取對應功能圖片
        flag = plt.imread(f'flag/{Category}.png')
        # 插入功能子圖
        ax_flag = ax.inset_axes((0.545-idx*0.06, 0.013+(right_height - row - 1)*((ratio2 - ratio3) / right_height), 0.1, 0.025))
        ax_flag.imshow(flag)
        ax_flag.axis('off')
        ax_flag.set_facecolor(mycolor[mydata.at[row, 'Type']])
    # 繪制排名
    ax.text(0.025, (1 - ratio*row + 1 - ratio*(row+1)) / 2, str(row+1), 
            ha='center', va='center',
            fontsize=9, color='black')
    # 繪制軟體名稱
    ax.text(0.215+ratio5, 0.5 * (ratio5 + (right_height - row - 1) * (ratio2 - ratio5) / right_height + ratio5 + (right_height - row) * (ratio2 - ratio5) / right_height), 
            mydata.at[row, 'Tools'], 
            ha='left', va='center',
            fontsize=9, color='#FFFFFF', 
            weight='bold')
    # 處理第一名文字在填充區域內部,其余文字在填充區域外的情況
    if mydata.at[row, 'Tools'] == 'Exce1l':
        ax.text(1, 0.5 * (ratio3 + (right_height - row) * (ratio2 - ratio3) / right_height 
                          + ratio3 + (right_height - row - 1) * (ratio2 - ratio3) / right_height)-0.0025,
                ''+str(mydata.at[row, 'Values']/4)+'%',
                color='white',
                fontsize=10,
                ha='right',
                va='center',
                weight='bold')
    else:
        # 配合歸一化對字體進行大小映射
        ax.text(0.6+mydata.at[row, 'Values'] / 1000 + ratio3, 
                0.5 * (ratio3 + (right_height - row) * (ratio2 - ratio3) / right_height + ratio3 + (right_height - row - 1) * (ratio2 - ratio3) / right_height)-0.0025,
                ''+str(int(mydata.at[row, 'Values']/4))+'%',
                color=mycolor[mydata.at[row, 'Type']],
                fontsize=7+((mydata.at[row, 'Values'] - mydata['Values'].min()) 
                            / (mydata['Values'].max() - mydata['Values'].min())) * 5,
                ha='left',
                va='center',
                weight='bold')
# 對指定區域進行帶透明度的黑色蒙版,以達到陰影效果
ax.fill_between([0.15, 0.215],
                [0, ratio4],
                [1, ratio2],
                color='black',
                alpha=0.2, # 設定透明度
                edgecolor='none')
# 補充其余文字標注
ax.text(0.215+ratio5, 0.805, '軟體名稱', 
        color='#565555', fontsize=6,
        ha='left')
ax.text(0.67, 0.805, '軟體型別', 
        color='#565555', fontsize=6,
        ha='center')
#補充上方數值刻度
ax.text(0.6, 0.825, '0', 
        color='#a9a8a8', fontsize=8,
        ha='center')    
for i in range(1, 5):
    print(i)
    ax.text(0.6+0.1*i, 0.825, f'{i*25}%', 
            color='#a9a8a8', fontsize=9,
            ha='center')   
    ax.vlines(0.6+0.1*i, 0.01, 0.82, 
              color='#dcdcdb', linewidth=0.2)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_color('none')
# 補充下排圖例
ax_bar1 = ax.inset_axes((0.215, 0.88, 0.57, 0.02), transform=ax.transAxes)
ax_bar1.set_xlim(-0.45, 3.6)
ax_bar1.bar(range(4), height=1, width=0.8, 
            color=['#8ABD25', '#F57FEF', '#EBE639', '#EB3939'])
ax_bar1.set_xticks(range(4))
ax_bar1.set_xticklabels(['綠色系', '紫色系', '黃色系', '紅色系'],
                        fontsize=7, color='#4f4e4e', weight='bold')
ax_bar1.set_yticks([])
ax_bar1.spines['left'].set_color('none')
ax_bar1.spines['right'].set_color('none')
ax_bar1.spines['top'].set_color('none')
ax_bar1.spines['bottom'].set_color('none')
ax_bar1.tick_params(color='none', pad=-2)
ax_bar1.set_facecolor('#f8f8f8')


# 補充上排圖例
ax_bar2 = ax.inset_axes((0.215, 0.98, 0.57, 0.02), transform=ax.transAxes)
ax_bar2.set_xlim(-0.45, 3.6)
ax_bar2.bar(range(4), height=1, width=0.8, 
            color=['#EBAF39', '#39A4EB', '#4D6E83', '#A3A4A5'])


ax_bar2.set_xticks(range(4))
ax_bar2.set_xticklabels(['橙色系', '藍色系', '黑色系', '灰色系'],
                        fontsize=7, color='#4f4e4e', weight='bold')
ax_bar2.set_yticks([])
ax_bar2.spines['left'].set_color('none')
ax_bar2.spines['right'].set_color('none')
ax_bar2.spines['top'].set_color('none')
ax_bar2.spines['bottom'].set_color('none')
ax_bar2.tick_params(color='none', pad=-2)
ax_bar2.set_facecolor('#f8f8f8')
ax.set_facecolor('#f8f8f8')
fig.set_facecolor('#f8f8f8')


fig.savefig('輸出結果.png', dpi=800, bbox_inches='tight')

 

下面是繪圖代碼,都有注釋說明,讀一遍應該都能讀懂,只是一些巧妙計算的邏輯需要理一下,這里沒有繪制標題,可以借助PS添加一個完美的標題,

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4.8, 6))
ax.set_xlim(0, 1.11)
ax.set_ylim(0, 1)
for row in range(mydata.shape[0]):
    # 定義區域填充對應的x坐標
    x = [0, 0.15, 0.215, 0.6+mydata.at[row, 'Values'] / 1000]
    # 生成區域填充對應的y坐標
    line1, line2 = create_fill_area(row)
    # 對指定區域進行填充
    ax.fill_between(x,
                    line1,
                    line2,
                    color=mycolor[mydata.at[row, 'Type']],
                    edgecolor='none')
    
    # 從logo檔案夾下讀取對應logo圖片
    try:
        logo = plt.imread(f'logo/{mydata.at[row, "Tools"]}.png')
    except FileNotFoundError:
        logo = plt.imread(f'logo/{mydata.at[row, "Tools"]}.jpg')
    
    # 插入軟體logo
    ax_logo = ax.inset_axes((0.05, 1 - ratio*(row+1)+0.005, 0.08, logosize))
    ax_logo.imshow(logo)
    
    ax_logo.axis('off')
    ax_logo.set_facecolor(mycolor[mydata.at[row, 'Type']])
    
    # 處理單個及多個功能情況下的繪制
    for idx, Category in enumerate(mydata.at[row, 'Category'].split('&')[::-1]):
        
        # 讀取對應功能圖片
        flag = plt.imread(f'flag/{Category}.png')
        # 插入功能子圖
        ax_flag = ax.inset_axes((0.545-idx*0.06, 0.013+(right_height - row - 1)*((ratio2 - ratio3) / right_height), 0.1, 0.025))
        ax_flag.imshow(flag)
        ax_flag.axis('off')
        ax_flag.set_facecolor(mycolor[mydata.at[row, 'Type']])
    # 繪制排名
    ax.text(0.025, (1 - ratio*row + 1 - ratio*(row+1)) / 2, str(row+1), 
            ha='center', va='center',
            fontsize=9, color='black')
    # 繪制軟體名稱
    ax.text(0.215+ratio5, 0.5 * (ratio5 + (right_height - row - 1) * (ratio2 - ratio5) / right_height + ratio5 + (right_height - row) * (ratio2 - ratio5) / right_height), 
            mydata.at[row, 'Tools'], 
            ha='left', va='center',
            fontsize=9, color='#FFFFFF', 
            weight='bold')
    # 處理第一名文字在填充區域內部,其余文字在填充區域外的情況
    if mydata.at[row, 'Tools'] == 'Exce1l':
        ax.text(1, 0.5 * (ratio3 + (right_height - row) * (ratio2 - ratio3) / right_height 
                          + ratio3 + (right_height - row - 1) * (ratio2 - ratio3) / right_height)-0.0025,
                ''+str(mydata.at[row, 'Values']/4)+'%',
                color='white',
                fontsize=10,
                ha='right',
                va='center',
                weight='bold')
    else:
        # 配合歸一化對字體進行大小映射
        ax.text(0.6+mydata.at[row, 'Values'] / 1000 + ratio3, 
                0.5 * (ratio3 + (right_height - row) * (ratio2 - ratio3) / right_height + ratio3 + (right_height - row - 1) * (ratio2 - ratio3) / right_height)-0.0025,
                ''+str(int(mydata.at[row, 'Values']/4))+'%',
                color=mycolor[mydata.at[row, 'Type']],
                fontsize=7+((mydata.at[row, 'Values'] - mydata['Values'].min()) 
                            / (mydata['Values'].max() - mydata['Values'].min())) * 5,
                ha='left',
                va='center',
                weight='bold')
# 對指定區域進行帶透明度的黑色蒙版,以達到陰影效果
ax.fill_between([0.15, 0.215],
                [0, ratio4],
                [1, ratio2],
                color='black',
                alpha=0.2, # 設定透明度
                edgecolor='none')
# 補充其余文字標注
ax.text(0.215+ratio5, 0.805, '軟體名稱', 
        color='#565555', fontsize=6,
        ha='left')
ax.text(0.67, 0.805, '軟體型別', 
        color='#565555', fontsize=6,
        ha='center')
#補充上方數值刻度
ax.text(0.6, 0.825, '0', 
        color='#a9a8a8', fontsize=8,
        ha='center')    
for i in range(1, 5):
    print(i)
    ax.text(0.6+0.1*i, 0.825, f'{i*25}%', 
            color='#a9a8a8', fontsize=9,
            ha='center')   
    ax.vlines(0.6+0.1*i, 0.01, 0.82, 
              color='#dcdcdb', linewidth=0.2)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_color('none')
# 補充下排圖例
ax_bar1 = ax.inset_axes((0.215, 0.88, 0.57, 0.02), transform=ax.transAxes)
ax_bar1.set_xlim(-0.45, 3.6)
ax_bar1.bar(range(4), height=1, width=0.8, 
            color=['#8ABD25', '#F57FEF', '#EBE639', '#EB3939'])
ax_bar1.set_xticks(range(4))
ax_bar1.set_xticklabels(['綠色系', '紫色系', '黃色系', '紅色系'],
                        fontsize=7, color='#4f4e4e', weight='bold')
ax_bar1.set_yticks([])
ax_bar1.spines['left'].set_color('none')
ax_bar1.spines['right'].set_color('none')
ax_bar1.spines['top'].set_color('none')
ax_bar1.spines['bottom'].set_color('none')
ax_bar1.tick_params(color='none', pad=-2)
ax_bar1.set_facecolor('#f8f8f8')


# 補充上排圖例
ax_bar2 = ax.inset_axes((0.215, 0.98, 0.57, 0.02), transform=ax.transAxes)
ax_bar2.set_xlim(-0.45, 3.6)
ax_bar2.bar(range(4), height=1, width=0.8, 
            color=['#EBAF39', '#39A4EB', '#4D6E83', '#A3A4A5'])


ax_bar2.set_xticks(range(4))
ax_bar2.set_xticklabels(['橙色系', '藍色系', '黑色系', '灰色系'],
                        fontsize=7, color='#4f4e4e', weight='bold')
ax_bar2.set_yticks([])
ax_bar2.spines['left'].set_color('none')
ax_bar2.spines['right'].set_color('none')
ax_bar2.spines['top'].set_color('none')
ax_bar2.spines['bottom'].set_color('none')
ax_bar2.tick_params(color='none', pad=-2)
ax_bar2.set_facecolor('#f8f8f8')
ax.set_facecolor('#f8f8f8')
fig.set_facecolor('#f8f8f8')


fig.savefig('輸出結果.png', dpi=800, bbox_inches='tight')

 

 

這個顏色有點艷麗,可以調整一下顏色就行了,然后用PS加個標題,底部再加點看不懂的小文字顯得高端,然后基本上就大功告成了,

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    本人看到此題沒有翻譯,就附帶了一個自己的翻譯版本 思考 這一題,它的第一個要求是找出所有 $7$ 位反向質數及其質因數的個數。 我們應該需要質數篩篩選1~$10^{7}$的所有數,這里就不慢慢介紹了。但是,重讀題,我們突然發現反向質數都是 $7$ 位,而將它反過來后的數字卻是 $6$ 位數,這就說明 ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:57:36 more
  • 統計區間素數數量

    1 #pragma GCC optimize(2) 2 #include <bits/stdc++.h> 3 using namespace std; 4 bool isprime[1000000010]; 5 vector<int> prime; 6 inline int getlist(int ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:57:47 more
  • C/C++編程筆記:C++中的 const 變數詳解,教你正確認識const用法

    1、C中的const 1、區域const變數存放在堆疊區中,會分配記憶體(也就是說可以通過地址間接修改變數的值)。測驗代碼如下: 運行結果: 2、全域const變數存放在只讀資料段(不能通過地址修改,會發生寫入錯誤), 默認為外部聯編,可以給其他源檔案使用(需要用extern關鍵字修飾) 運行結果: ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:58:04 more
  • 【C++犯錯記錄】VS2019 MFC添加資源不懂如何修改資源宏ID

    1. 首先在資源視圖中,添加資源 2. 點擊新添加的資源,復制自動生成的ID 3. 在解決方案資源管理器中找到Resource.h檔案,編輯,使用整個專案搜索和替換的方式快速替換 宏宣告 4. Ctrl+Shift+F 全域搜索,點擊查找全部,然后逐個替換 5. 為什么使用搜索替換而不使用屬性視窗直 ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:59:11 more
  • 【C++犯錯記錄】VS2019 MFC不懂的批量添加資源

    1. 打開資源頭檔案Resource.h,在其中預先定義好宏 ID(不清楚其實ID值應該設定多少,可以先新建一個相同的資源項,再在這個資源的ID值的基礎上遞增即可) 2. 在資源視圖中選中專案資源,按F7編輯資源檔案,按 ID 型別 相對路徑的形式添加 資源。(別忘了先把檔案拷貝到專案中的res檔案 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:19 more
  • C/C++編程筆記:關于C++的參考型別,專供新手入門使用

    今天要講的是C++中我最喜歡的一個用法——參考,也叫別名。 參考就是給一個變數名取一個變數名,方便我們間接地使用這個變數。我們可以給一個變數創建N個參考,這N + 1個變數共享了同一塊記憶體區域。(參考型別的變數會占用記憶體空間,占用的記憶體空間的大小和指標型別的大小是相同的。雖然參考是一個物件的別名,但 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:22 more
  • 【C/C++編程筆記】從頭開始學習C ++:初學者完整指南

    眾所周知,C ++的學習曲線陡峭,但是花時間學習這種語言將為您的職業帶來奇跡,并使您與其他開發人員區分開。您會更輕松地學習新語言,形成真正的解決問題的技能,并在編程的基礎上打下堅實的基礎。 C ++將幫助您養成良好的編程習慣(即清晰一致的編碼風格,在撰寫代碼時注釋代碼,并限制類內部的可見性),并且由 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:41 more
最新发布
  • Rust中的智能指標:Box<T> Rc<T> Arc<T> Cell<T> RefCell<T> Weak

    Rust中的智能指標是什么 智能指標(smart pointers)是一類資料結構,是擁有資料所有權和額外功能的指標。是指標的進一步發展 指標(pointer)是一個包含記憶體地址的變數的通用概念。這個地址參考,或 ” 指向”(points at)一些其 他資料 。參考以 & 符號為標志并借用了他們所 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:10 more
  • Java的值傳遞和參考傳遞

    值傳遞不會改變本身,參考傳遞(如果傳遞的值需要實體化到堆里)如果發生修改了會改變本身。 1.基本資料型別都是值傳遞 package com.example.basic; public class Test { public static void main(String[] args) { int ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:04 more
  • [2]SpinalHDL教程——Scala簡單入門

    第一個 Scala 程式 shell里面輸入 $ scala scala> 1 + 1 res0: Int = 2 scala> println("Hello World!") Hello World! 檔案形式 object HelloWorld { /* 這是我的第一個 Scala 程式 * 以 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:58 more
  • 理解函式指標和回呼函式

    理解 函式指標 指向函式的指標。比如: 理解函式指標的偽代碼 void (*p)(int type, char *data); // 定義一個函式指標p void func(int type, char *data); // 宣告一個函式func p = func; // 將指標p指向函式func ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:52 more
  • Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式

    本文首發于公眾號:Hunter后端 原文鏈接:Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式 日期函式主要介紹兩個大類,Extract() 和 Trunc() Extract() 函式作用是提取日期,比如我們可以提取一個日期欄位的年份,月份,日等資料 Trunc() 的作用則是截取,比如 2022-0 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:45 more
  • 一天吃透JVM面試八股文

    什么是JVM? JVM,全稱Java Virtual Machine(Java虛擬機),是通過在實際的計算機上仿真模擬各種計算機功能來實作的。由一套位元組碼指令集、一組暫存器、一個堆疊、一個垃圾回收堆和一個存盤方法域等組成。JVM屏蔽了與作業系統平臺相關的資訊,使得Java程式只需要生成在Java虛擬機 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:31 more
  • 使用Java接入小程式訂閱訊息!

    更新完微信服務號的模板訊息之后,我又趕緊把微信小程式的訂閱訊息給實作了!之前我一直以為微信小程式也是要企業才能申請,沒想到小程式個人就能申請。 訊息推送平臺🔥推送下發【郵件】【短信】【微信服務號】【微信小程式】【企業微信】【釘釘】等訊息型別。 https://gitee.com/zhongfuch ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:59 more
  • java -- 緩沖流、轉換流、序列化流

    緩沖流 緩沖流, 也叫高效流, 按照資料型別分類: 位元組緩沖流:BufferedInputStream,BufferedOutputStream 字符緩沖流:BufferedReader,BufferedWriter 緩沖流的基本原理,是在創建流物件時,會創建一個內置的默認大小的緩沖區陣列,通過緩沖 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:49 more
  • Java-SpringBoot-Range請求頭設定實作視頻分段傳輸

    老實說,人太懶了,現在基本都不喜歡寫筆記了,但是網上有關Range請求頭的文章都太水了 下面是抄的一段StackOverflow的代碼...自己大修改過的,寫的注釋挺全的,應該直接看得懂,就不解釋了 寫的不好...只是希望能給視頻網站開發的新手一點點幫助吧. 業務場景:視頻分段傳輸、視頻多段傳輸(理 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:42 more
  • Windows 10開發教程_編程入門自學教程_菜鳥教程-免費教程分享

    教程簡介 Windows 10開發入門教程 - 從簡單的步驟了解Windows 10開發,從基本到高級概念,包括簡介,UWP,第一個應用程式,商店,XAML控制元件,資料系結,XAML性能,自適應設計,自適應UI,自適應代碼,檔案管理,SQLite資料庫,應用程式到應用程式通信,應用程式本地化,應用程式 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:35 more