parameter list？not in formal parameter list

今天给各位分享parameter list的知识，其中也会对not in formal parameter list进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

haasvf10机床参数

HaasVF-10是一种垂直加工中心，用于高速加工和精密切割金属、塑料和其他材料。该机床具有高速加工、高刚性和高可靠性等特点，适用于各种成形加工和复杂加工任务。以下是HaasVF-10机床的一些基本参数：

1.X/Y/Z行程：1016mm/660mm/635mm

2.工作台尺寸：1270mm×660mm

3.表面最大负载：1360kg

4.主轴最高转速：8,100rpm（选配12,000rpm）

5.主轴锥度：BT40

6.主轴马力：20hp（选配30hp）

7.刀库容量：24个位置（选配48个位置）

8.快速进给速度：30.5m/min

9.控制系统：Haas控制器

10.机床尺寸：3543mm×3138mm×2957mm

以上是HaasVF-10机床的一些基本参数，这些参数可能受到选配件和使用环境等因素的影响而有所不同。如果需要了解更详细的技术规格，请查阅相关资料或联系Haas销售代表获得更多信息。

ibatis配置文件中parameterClass指的是参数类型还是参数名

1.parameterClass是你要传进来的参数的类型（通常可以是Map对象，也可以是基础数据类型）2.resultMap也是你要返回的值类型（一般是对象，参考例子），从命名上就可以发现传进来的是一个Map对象，如果要用的话，要先定义。

注意：前面的column出现的字段，sql语句中要出现，并且这些字段对应的类属性必须一致。之所以采用这个，是因为，很多连表查询，查询出来的结果不一定是一条或者一个已存在的pojo，这个时候就要重新定义一个来接收。3.resultClass某张表对应的pojo或者一个字段，一个数字，可以能是某张表对应的pojo的list集合

parameter list 与parameter table区别

parameter和argument是计算机英语中常见的词汇，这两者的区别如下： 1.parameter是形参，体现在函数定义中，当出现在整个函数内都是可以使用的，要是离开该函数则不能使用 argument是实参，体现在主调函数中，当进入被调函数后，实参变量也不能使用 2、parameter只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量。因此，形参只在函数内部有效。 argument可以是变量、常量、函数、表达式等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用??????时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数????获得确定值。

如何高效地使用Matplotlib

引言

对新手来说Python可视化实在有些令人挫败。有很多不同的选项，如何选择正确的选项是一个挑战。例如，两年前这篇文章《OverviewofPythonVisualizationTools》（http://pbpython.com/visualization-tools-1.html）仍然吸引了大量读者。在那篇文章中，我否定了Matplotlib。但是，在使用过pandas、scikit-learn、seaborn和其他Python数据科学栈之后，我觉得之前否认Matplotlib的行为有点不成熟。坦白讲，当时我不是很了解Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用Matplotlib。

现在我学习了一些工具，了解了如何用Matplotlib使用这些工具，Matplotlib逐渐变成了必需工具。本文将展示如何使用Matplotlib。我坚定地认为Matplotlib是Python数据科学栈必不可少的一部分，希望这篇文章可以帮助大家了解如何使用Matplotlib进行Python可视化。

为什么大家都在否定Matplotlib？

我认为，Matplotlib对于新手来说比较难存在几个原因。首先，Matplotlib有两个界面。第一个界面基于MATLAB，使用基于状态的接口。第二个界面是面向对象的接口。本文就不展开介绍Matplotlib有两个界面的原因，但了解这两种方法在使用Matplotlib绘图时会很重要。两个界面会引起混淆的原因是堆栈溢出和通过谷歌搜索获取的大量信息，新用户将发现问题的多个解决方案，但是这些问题看起来类似却不完全相同。从我的个人经验来讲，从以前的代码中，我可以看出有一些Matplotlib代码的混杂，我对此感觉很疑惑（尽管写它们的人是我……）:-)

关键点

Matplotlib新手应该学习和使用面向对象的接口。

使用Matplotlib的另一个历史性挑战是一些默认的样式缺乏吸引力。在R使用ggplot就可以生成相当不错的图的世界中，Matplotlib相对来说有点丑。好消息是Matplotlib2.0中的样式好看了很多，你可以用最小的努力生成可视化。

第三个挑战是你不确定什么时候该使用Matplotlib，什么时候该使用基于Matplotlib构建的工具，如pandas或seaborn。大部分时候做一件事都有多种选择，但是对于新手来说选择正确的道路有些困难。这种混淆加上两种不同API的混淆简直就是挫败本败了……

为什么使用Matplotlib？

尽管Matplotlib有这么多问题，我还是喜欢用它，因为它很强大。这个库允许你创建几乎所有可视化。此外，围绕Matplotlib有一个丰富的Python工具生态环境，很多更高级的可视化工具使用Matplotlib作为基础库。如果你想在Python数据科学栈中进行任何操作，你需要对如何使用Matplotlib有一些基础了解。这就是本文其余部分的重点——提供一种高效使用Matplotlib的基础方法。

前提

推荐以下步骤学习如何使用Matplotlib：

1.学习Matplotlib的基本术语，具体来说就是什么是Figure和Axes。

2.一直使用面向对象的界面，养成习惯。

3.用基础的pandas绘图开始可视化。

4.使用seaborn进行稍微复杂的数据可视化。

5.使用Matplotlib自定义pandas或seaborn可视化。

下图非常重要，有助于理解图的不同术语。

大部分术语很直接易懂，需要牢记的是Figure是可能包含一或多个axes的最终图像。Axes代表单个图。一旦你理解这些是什么以及如何通过面向对象的API评估它们，其余步骤就很简单了。

了解这个知识还有一个好处，就是当你在网络上看东西的时候有一个出发点。如果你花时间了解了这个点，那么其他的MatplotlibAPI才有意义。此外，很多高级Python包，如seaborn和ggplot依赖于Matplotlib构建，因此理解了基础，学习更强大的框架才更加容易。

最后，我不是说你应该逃避其他优秀选项，如ggplot（又名ggpy）、bokeh、plotly或altair。我只是认为你需要对matplotlib+pandas+seaborn有一个基础的了解。了解基础可视化栈之后，你就可以探索其他优秀工具，根据需求做出合适的选择。

开始

下面主要介绍如何在pandas中创建基础的可视化以及使用Matplotlib定制最常用的项。了解基础流程有助于更直观地进行自定义。

我主要关注最常见的绘图任务，如标注轴、调整图形界限（limit）、更新图标题、保存图像和调整图例。

开始，我打算设置输入，读取一些数据：

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

frommatplotlib.tickerimportFuncFormatter

df=pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=true")

df.head()

数据包括2014年的销售交易额。为简短起见，我将总结这些数据，列出前十名客户的采购次数和交易额。绘图时我将对各列进行重命名。

top_10=(df.groupby('name')['extprice','quantity'].agg({'extprice':'sum','quantity':'count'})

.sort_values(by='extprice',ascending=False))[:10].reset_index()

top_10.rename(columns={'name':'Name','extprice':'Sales','quantity':'Purchases'},inplace=True)

下图是数据。

现在数据在简单的表格形式呈现，我们再来看一下如何将数据绘制成条形图。如前所述，Matplotlib具备多种不同风格，可用于渲染图表。你可以使用plt.style.available查看你的系统可用的风格。

plt.style.available

['seaborn-dark',

'seaborn-dark-palette',

'fivethirtyeight',

'seaborn-whitegrid',

'seaborn-darkgrid',

'seaborn',

'bmh',

'classic',

'seaborn-colorblind',

'seaborn-muted',

'seaborn-white',

'seaborn-talk',

'grayscale',

'dark_background',

'seaborn-deep',

'seaborn-bright',

'ggplot',

'seaborn-paper',

'seaborn-notebook',

'seaborn-poster',

'seaborn-ticks',

'seaborn-pastel']

使用如下简单风格：

plt.style.use('ggplot')

我鼓励大家使用不同的风格，找到自己喜欢的。

现在我们有了好看的风格，第一步就是使用标准pandas绘图函数绘制数据：

top_10.plot(kind='barh',y="Sales",x="Name")

推荐使用pandas绘图的原因在于它是一种快速便捷地建立可视化原型的方式。

自定义图表

如果你对该图表的重要部分都很满意，那么下一步就是对它执行自定义。一些自定义（如添加标题和标签）可以使用pandasplot函数轻松搞定。但是，你可能会发现自己需要在某个时刻跳出来。这就是我推荐你养成以下习惯的原因：

fig,ax=plt.subplots()

top_10.plot(kind='barh',y="Sales",x="Name",ax=ax)

生成的图表和原始图表基本一样，不过我们向plt.subplots()添加了一个额外的调用，并将ax传输至绘图函数。为什么要这么做呢？还记得我说在Matplotlib中获取轴和图像非常关键吗？这里所做的就是为了达到该目的。通过ax或fig对象可以执行任何自定义。

我们利用pandas实现快速绘图，现在利用Matplotlib获取所有功能。通过使用命名惯例，调整别人的解决方案适应自己的需求变得更加直接简单了。

假设我们想调整x极限，改变一些轴标签。现在我们在ax变量中有多个轴，可以进行一些操作：

fig,ax=plt.subplots()

top_10.plot(kind='barh',y="Sales",x="Name",ax=ax)

ax.set_xlim([-10000,140000])

ax.set_xlabel('TotalRevenue')

ax.set_ylabel('Customer');

这是另一种改变标题和标签的简单方式：

fig,ax=plt.subplots()

top_10.plot(kind='barh',y="Sales",x="Name",ax=ax)

ax.set_xlim([-10000,140000])

ax.set(title='2014Revenue',xlabel='TotalRevenue',ylabel='Customer')

为了进一步展示该方法，我们还可以调整图像大小。使用plt.subplots()函数可以定义figsize，以英寸为单位。我们还可以使用ax.legend().set_visible(False)移除图例。

fig,ax=plt.subplots(figsize=(5,6))

top_10.plot(kind='barh',y="Sales",x="Name",ax=ax)

ax.set_xlim([-10000,140000])

ax.set(title='2014Revenue',xlabel='TotalRevenue')

ax.legend().set_visible(False)

要想修改这个图像，你可能需要执行很多操作。图中最碍眼的可能是总收益额的格式。Matplotlib可以使用FuncFormatter解决这一问题。该函数用途多样，允许用户定义的函数应用到值，并返回格式美观的字符串。

以下是货币格式化函数，用于处理数十万美元区间的数值：

defcurrency(x,pos):

'Thetwoargsarethevalueandtickposition'

ifx>=1000000:

return'${:1.1f}M'.format(x*1e-6)

return'${:1.0f}K'.format(x*1e-3)

现在我们有了格式化程序函数，就需要定义它，并将其应用到x轴。完整代码如下：

fig,ax=plt.subplots()

top_10.plot(kind='barh',y="Sales",x="Name",ax=ax)

ax.set_xlim([-10000,140000])

ax.set(title='2014Revenue',xlabel='TotalRevenue',ylabel='Customer')

formatter=FuncFormatter(currency)

ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

ax.legend().set_visible(False)

这张图美观多了，非常好地展示了自定义问题解决方案的灵活性。最后要说的自定义特征是向图表添加注释。你可以使用ax.axvline()画垂直线，使用ax.text()添加自定义文本。就以上示例，我们可以画一条表示平均值的线，包括代表3个新客户的标签。以下是完整代码：

#Createthefigureandtheaxes

fig,ax=plt.subplots()

#Plotthedataandgettheaveraged

top_10.plot(kind='barh',y="Sales",x="Name",ax=ax)

avg=top_10['Sales'].mean()

#Setlimitsandlabels

ax.set_xlim([-10000,140000])

ax.set(title='2014Revenue',xlabel='TotalRevenue',ylabel='Customer')

#Addalinefortheaverage

ax.axvline(x=avg,color='b',label='Average',linestyle='--',linewidth=1)

#Annotatethenewcustomers

forcustin[3,5,8]:

ax.text(115000,cust,"NewCustomer")

#Formatthecurrency

formatter=FuncFormatter(currency)

ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

#Hidethelegend

ax.legend().set_visible(False)

这可能不是最壮观的图，但它确实展示了使用该方法的力量。

图表

目前，我们所做的所有改变都是针对单个图表。我们还能够在图像上添加多个表，使用不同的选项保存整个图像。

如果我们确定要在同一个图像上放置两个表，那么我们应该对如何做有一个基础了解。首先，创建图像，然后创建轴，再将它们绘制成图表。使用plt.subplots()可以完成该操作：

fig,(ax0,ax1)=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,sharey=True,figsize=(7,4))

在这个例子中，我使用nrows和ncols指定大小，这对新用户来说比较清晰易懂。

在示例代码中，你会经常看到变量如1、2。我认为使用命名参数便于稍后查看代码时理解代码。

我还使用sharey=True以使y轴共享相同的标签。

该示例很灵活，因为不同的轴可以解压成ax0和ax1。现在我们有了这些轴，就可以像上述示例中那样绘图，然后把一个图放在ax0上，另一个图放在ax1。

#Getthefigureandtheaxes

fig,(ax0,ax1)=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,sharey=True,figsize=(7,4))

top_10.plot(kind='barh',y="Sales",x="Name",ax=ax0)

ax0.set_xlim([-10000,140000])

ax0.set(title='Revenue',xlabel='TotalRevenue',ylabel='Customers')

#Plottheaverageasaverticalline

avg=top_10['Sales'].mean()

ax0.axvline(x=avg,color='b',label='Average',linestyle='--',linewidth=1)

#Repeatfortheunitplot

top_10.plot(kind='barh',y="Purchases",x="Name",ax=ax1)

avg=top_10['Purchases'].mean()

ax1.set(title='Units',xlabel='TotalUnits',ylabel='')

ax1.axvline(x=avg,color='b',label='Average',linestyle='--',linewidth=1)

#Titlethefigure

fig.suptitle('2014SalesAnalysis',fontsize=14,fontweight='bold');

#Hidethelegends

ax1.legend().set_visible(False)

ax0.legend().set_visible(False)

现在，我已经在jupyternotebook中用%matplotlibinline展示了很多图像。但是，在很多情况下你需要以特定格式保存图像，将其和其他呈现方式整合在一起。

Matplotlib支持多种不同文件保存格式。你可以使用fig.canvas.get_supported_filetypes()查看系统支持的文件格式：

fig.canvas.get_supported_filetypes()

{'eps':'EncapsulatedPostscript',

'jpeg':'JointPhotographicExpertsGroup',

'jpg':'JointPhotographicExpertsGroup',

'pdf':'PortableDocumentFormat',

'pgf':'PGFcodeforLaTeX',

'png':'PortableNetworkGraphics',

'ps':'Postscript',

'raw':'RawRGBAbitmap',

'rgba':'RawRGBAbitmap',

'svg':'ScalableVectorGraphics',

'svgz':'ScalableVectorGraphics',

'tif':'TaggedImageFileFormat',

'tiff':'TaggedImageFileFormat'}

我们有fig对象，因此我们可以将图像保存成多种格式：

fig.savefig('sales.png',transparent=False,dpi=80,bbox_inches="tight")

该版本将图表保存为不透明背景的png文件。我还指定dpi和bbox_inches="tight"以最小化多余空白。

结论

希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地使用Matplotlib进行日常数据分析。

如何使用matplotlib进行图像处理

个人认为，Matplotlib在图像处理方面并不是特别的擅长，首先Matplotlib自身仅支持PNG图像的导入，如果想要导入并显示其他格式的图像，需要依靠Pillow库才能实现；其次图像处理说白了就是数组的计算处理，而这主要是依靠numpy来实现的，仅靠Matplotlib自身的方法能实现的功能非常有限。

但是，有总比没有强，今天我们就用下面这张头条免费提供的图来讲解一下如何使用Matplotlib进行简单的图像处理。

一、图像数据导入

想要处理图像，要做的第一步工作就是将图像转换成我们能够识别的格式，Matplotlib的image函数集提供了一个方法——imread，该方法可将PNG格式的图像转换成numpy数组。

importmatplotlib.imageasmpimg

importos

picName=os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+'/1.png'

img=mpimg.imread(picName)

输出图像数组img我们可以看出：

该数组为三维数组，由于该图是一副RGBA图像，所以每四个数字一组对应一个像素点。

该数组的数字都是浮点型，而这与我们常见的RGBA图像的数组不太一样，这是因为当我们使用imread方法导入PNG图像的时候，Matplotlib会自动的将图像数据转换成区间[0,1]内的浮点数。

由于该图是一副黑白图像，所以R、G、B三通道的数值均相同

二、图像显示

将图像转换成Matplotlib认识的数组以后，使用imshow方法便可以将图像显示出来。

plt.imshow(img)

在使用该方法的时候，我们还可以创建一个对象，方便对图像进行更多的操作。

imgplot=plt.imshow(img)

伪彩色

在数据导入部分我们讲过，由于我们使用的是一副黑白图像，所以R、G、B三通道的数值都是一样的，当我们只保留一个通道时，图像就变成了单通道图像，此时再用imshow方法Matplotlib会自动显示成一副伪彩色图像。

lum_img=img[:,:,0]

plt.imshow(lum_img)

显示伪彩色图像时，默认的彩色查找表为‘viridis’，我们可以通过cmap关键字设置其他彩色查找表

plt.imshow(lum_img,cmap="hot")

还可以使用绘图对象的set_cmap方法设置彩色查找表

imgplot=plt.imshow(lum_img)

imgplot.set_cmap('nipy_spectral')

使用伪彩色显示图像时，颜色与数值的关系图colorbar可以使图像数据更直观。

plt.imshow(lum_img)

plt.colorbar()

显示特定范围内的数据

当我们需要提高图像的对比度或增强某部分的特性时，通过直方图可以非常直观的看出图像的频率特性。

plt.hist(lum_img.ravel(),bins=256,range=(0.0,1.0),fc='k',ec='k')

从直方图中我们可以看出，数据主要集中在0.1到0.99之间，所以显示图像的时候，我们可以只显示这一部分。

plt.subplot(121)

plt.imshow(lum_img)

plt.title('Before')

plt.colorbar(orientation='horizontal')

plt.subplot(122)

plt.imshow(lum_img,clim=(0.1,0.99))

plt.title('After')

plt.colorbar(orientation='horizontal')

插值

当原始图像转变成低分辨率图像时候，我们可以通过插值的方法使图像正常显示。下面结合使用Pillow库导入jpg格式图像演示插值的用法。

fromPILimportImage#导入Pillow库

picName=os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+'/1.jpg'

img=Image.open(picName)#导入图像文件

img.thumbnail((64,64),Image.ANTIALIAS)#将原始图像转变成64*64的图像

plt.imshow(img)

当我们把图像改为64*64时，该图的大部分信息已经丢失，为了使图像正常的在屏幕上显示，imshow默认情况下使用双线性插值法进行插值处理并显示为上图。

另外，通过关键字interpolation可使用其他插值法进行处理显示。

plt.imshow(img,interpolation="bicubic")

好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！