大家好，如果您还对poster怎么读不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享poster怎么读的知识，包括Poster怎么读英文的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

1. 健康健身不反弹，你们怎么看
2. NOSMOKING什么意思，怎么念
3. 用你今日中秋节的心情写首诗你会怎么写
4. 上联：早出晚归又一天，勤劳；怎么接下联
5. 大学保研需要什么条件
6. 如何高效地使用Matplotlib
7. 为什么要读好书

健康健身不反弹，你们怎么看

生命在于运动，运动要适可而止！健身，首先是“健”，“健”是强大，高于。所以健康健身，目的是为了健康，在此基础上强身。

健身也要分几种：有氧健身、无氧健身。

健身也有为健美、竞技……而健。

健美：大部分身体都是在无氧运动，通过大重量的刺激肌肉纤维使其肥大。

竞技：主要是为了使身体运动到极限，达到竞技比赛的成绩。

以上都是相对于运动员来说的，固然其要求也高。但是，要突破人类极限，必然就产生损伤，病痛。为此普通人一定要慎重！

作为大众的我们，不管你是减脂也好，减肥也罢！首先健康是放在第一位的，健康健身多为有氧运动，主要是刺激身体血压流动，激活身体肌肉细胞！

健康健身应该是尽量保持全方位运动，前提是不能太剧烈，在身体承受范围之内很关键。那健康健身就必须从饮食开始，管住嘴迈开腿！也不能一蹴而就，要慢慢来，真正的健到系统上来，起码要以年为单位！

个人建议：健康健身平时还要读一些健康健身书籍，掌握一些必要的健身知识，真正的从心里、大脑、身体上全面健身！

现在回到问题上，健康健身会不会反弹。如果你减肥成功，就以为万事大吉，又开始胡吃海喝。这样本身就违反了健康健身的原则，后果可想而知！

总之，健康健身要从意识上有所改变，然后才是身体的改变。健康健身是一辈子的事！

年轻时你怎样对待身体，老了身体就会怎样对待你！健康健身不会反弹！

NOSMOKING什么意思，怎么念

nosmoking禁止吸烟（标语）；请勿吸烟（标语）例句：

Theposterreads“Nosmoking!”标语上写着:“不准吸烟!”

Assoonashesawthemark“Nosmoking”,hebuttedthecigarette.他一看见“禁止吸烟”的标记，就捻熄香烟使成蒂头。

Nosmokinginthecinema.电影院内不得吸烟.

用你今日中秋节的心情写首诗你会怎么写

中秋月圆人更圆，

外出游子绕膝前。

把酒畅谈新奇事，

啖饼更念国运坚。

改革之前少衣食，

开放以后多余钱。

茅舎换成高楼住，

国泰民安乐无边。

上联：早出晚归又一天，勤劳；怎么接下联

上联:早出晚归又一天，勤劳，

下联:两棵大葱三两酒，没富。

大学保研需要什么条件

保研，又称“推荐优秀应届本科毕业生免试攻读硕士学位研究生”。保研需要满足以下条件：

你的本科大学是否具有研究生推免资格？

并不是每个大学都可以推免学生去读研究生的。目前国内的大学中，只有366所高校具有研究生推免资。【因高校比较多，故将具有保研资格的院校统计放在最后】

你是否取得学校的保研资格？

保研名额的发放通常以院系专业为单位，由学校和学校下发发。名额固定。根据本专业学生的综合成绩进行排名，择优录取。

学生的综合成绩包括：专业学习成绩、科研和社会实践情况等。科研通常表现为你本科阶段有无发表过论文？有无参与研究项目？等。

当然也有一些学校会以学院为单位组织统一的考试（笔试、面试等），以此来筛选出可以获得推免资格的学生。【下图为某211高校的推免加分政策】

还可以参与高校组织的夏令营

每年6、7月份，部分大学会组织优秀大学生暑期夏令营活动。借此选拔优秀大学生前来深造。【下图为北京师范大学夏令营公告】

夏令营的参与条件：【以北师大为例】

必须是大三的学生，即将升大四。在“985”、“211”高校就读者优先，有望获得所在学校2020年推荐免试资格者优先；

学习成绩优秀，专业排名和综合素质排名在本科学校均名列前茅，“985”高校年级排名前50%，“211”高校年级排名前30%，非985、211高校年级排名前20%，成绩不在此列但在其他方面有优异表现者，亦可申请；

3.应具有良好的法学研究素质和较强的科研潜力，对法学专业有浓厚的学术兴趣，有从事高水平法学研究的志向；

4.应具有较好的外语水平，国家英语六级考试成绩须达到426分以上（或有相应水平的雅思、托福的正式成绩证明；或通过日语、德语等小语种相应等级考试）者优先。

由此可见：如果申请夏令营，自身的实力必须足够过硬。985、211、双一流院校或专业都是很好的一个敲门砖。但是更重要的应该是你的专业学习能力潜质啦。

申请保研的流程及重要时间节点最后附上具有推免资格的院校名单

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。

为什么要读好书

读书的目的

从书中可学到知识，丰富自我，拓展视野。学到做人的道理，学到处理人事物的方式方法，有利于自我更好的发展。..

怎样才能达到目的

(一)摄取。

1摄取文章精华。2传导文章主要信息。3处理文章主要信息为己用。

(二)读书的作用。:

1.知识的传播作用。纵向传播人类社会创造的文化知识。横向指在世界，社会上传播。

2.受到思想教育。(1)方向指引，沮丧失望时，书象一盏神灯照亮前进的路，象星斗指引你奔向光明的前程。(2)书能激励人。读书愈多，精神就愈健壮而勇敢。(3)读书可使人自责、自省、改造自我，成为高尚的人。每天读好书，仿佛在火上烤一样，各种蠢事，渐渐熔化。(4)读书可慰藉心灵，产生内心共鸣。可使人在困境中奋起，在沉沦中昂首，在苦难中找到希望。

3.读书能开发智力。书如药，善读之可以医愚，由愚笨变聪明。..

4，读书可获美感和陶冶。书就是一首赏心悦目的乐曲。

5.读书是一种消遣，也是一种宣泄。消遣从休息、轻松、娱乐中来补偿生活中某些缺憾。宣泄是一种否定性感情，是对苦恼、憎恨、轻视、惧怕、忧虑等的一种释放手段。

培根说：”读史使人明智，读诗使人灵秀，数学使人周密，科学使人深刻，伦理使人庄重，逻辑修辞使人善辩。”

文章到此结束，如果本次分享的poster怎么读和Poster怎么读英文的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！