1e6 có nghĩa là gì trong python?

Ví dụ.

j = 1
do until j > 1e12
   say j                   /* says "1"                */
   j = j * 11              /*      "11"               */
end                        /*      "121"              */
                           /*      "1331"             */
                           /*      "14641"            */
                           /*      "161051"           */
                           /*      "1771561"          */
                           /*      "19487171"         */
                           /*      "214358881"        */
                           /*      "2.35794769E+9"    */
                           /*      "2.59374246E+10"   */
                           /*      "2.85311671E+11"   */

Các số được viết theo ký hiệu hàm mũ [ví dụ: 1. 5e9] đôi khi được gọi là số dấu phẩy động. Ngược lại, các số thông thường [ví dụ: 3. 14] đôi khi được gọi là số điểm cố định

Vẽ mũi tên trong Matplotlib thường khó hơn nhiều so với bạn mong đợi. Mặc dù có sẵn chức năng plt.arrow[] nhưng tôi không khuyên bạn nên sử dụng nó; . Thay vào đó, tôi khuyên bạn nên sử dụng hàm plt.annotate[]. Hàm này tạo một số văn bản và mũi tên, và các mũi tên có thể được chỉ định rất linh hoạt

Ở đây chúng tôi sẽ sử dụng annotate với một số tùy chọn của nó []

In[7]: %matplotlib inline

       fig, ax = plt.subplots[]

       x = np.linspace[0, 20, 1000]
       ax.plot[x, np.cos[x]]
       ax.axis['equal']

       ax.annotate['local maximum', xy=[6.28, 1], xytext=[10, 4],
                   arrowprops=dict[facecolor='black', shrink=0.05]]

       ax.annotate['local minimum', xy=[5 * np.pi, -1], xytext=[2, -6],
                   arrowprops=dict[arrowstyle="->",
                                   connectionstyle="angle3,angleA=0,angleB=-90"]];

Hình 4-71. Ví dụ về chú thích

Kiểu mũi tên được điều khiển thông qua từ điển arrowprops, có sẵn nhiều tùy chọn. Các tùy chọn này được ghi lại khá đầy đủ trong tài liệu trực tuyến của Matplotlib, vì vậy thay vì lặp lại chúng ở đây, tôi sẽ nhanh chóng chỉ ra một số khả năng. Hãy chứng minh một số tùy chọn khả thi bằng cách sử dụng biểu đồ tỷ lệ sinh từ trước []

In[8]:
fig, ax = plt.subplots[figsize=[12, 4]]
births_by_date.plot[ax=ax]

# Add labels to the plot
ax.annotate["New Year's Day", xy=['2012-1-1', 4100],  xycoords='data',
            xytext=[50, -30], textcoords='offset points',
            arrowprops=dict[arrowstyle="->",
                            connectionstyle="arc3,rad=-0.2"]]


ax.annotate["Independence Day", xy=['2012-7-4', 4250],  xycoords='data',
            bbox=dict[boxstyle="round", fc="none", ec="gray"],
            xytext=[10, -40], textcoords='offset points', ha='center',
            arrowprops=dict[arrowstyle="->"]]

ax.annotate['Labor Day', xy=['2012-9-4', 4850], xycoords='data', ha='center',
            xytext=[0, -20], textcoords='offset points']
ax.annotate['', xy=['2012-9-1', 4850], xytext=['2012-9-7', 4850],
            xycoords='data', textcoords='data',
            arrowprops={'arrowstyle': '|-|,widthA=0.2,widthB=0.2', }]

ax.annotate['Halloween', xy=['2012-10-31', 4600],  xycoords='data',
            xytext=[-80, -40], textcoords='offset points',
            arrowprops=dict[arrowstyle="fancy",
                            fc="0.6", ec="none",
                            connectionstyle="angle3,angleA=0,angleB=-90"]]

ax.annotate['Thanksgiving', xy=['2012-11-25', 4500],  xycoords='data',
            xytext=[-120, -60], textcoords='offset points',
            bbox=dict[boxstyle="round4,pad=.5", fc="0.9"],
            arrowprops=dict[arrowstyle="->",
                            connectionstyle="angle,angleA=0,angleB=80,rad=20"]]


ax.annotate['Christmas', xy=['2012-12-25', 3850],  xycoords='data',
             xytext=[-30, 0], textcoords='offset points',
             size=13, ha='right', va="center",
             bbox=dict[boxstyle="round", alpha=0.1],
             arrowprops=dict[arrowstyle="wedge,tail_width=0.5", alpha=0.1]];

# Label the axes
ax.set[title='USA births by day of year [1969-1988]',
       ylabel='average daily births']

# Format the x axis with centered month labels
ax.xaxis.set_major_locator[mpl.dates.MonthLocator[]]
ax.xaxis.set_minor_locator[mpl.dates.MonthLocator[bymonthday=15]]
ax.xaxis.set_major_formatter[plt.NullFormatter[]]
ax.xaxis.set_minor_formatter[mpl.dates.DateFormatter['%h']];

ax.set_ylim[3600, 5400];

Hình 4-72. Chú thích tỷ lệ sinh trung bình theo ngày

Bạn sẽ nhận thấy rằng thông số kỹ thuật của các mũi tên và hộp văn bản rất chi tiết. điều này mang lại cho bạn sức mạnh để tạo ra gần như bất kỳ kiểu mũi tên nào bạn muốn. Thật không may, điều đó cũng có nghĩa là các loại tính năng này thường phải được điều chỉnh thủ công, một quá trình có thể rất tốn thời gian khi tạo ra đồ họa chất lượng xuất bản. Cuối cùng, tôi sẽ lưu ý rằng sự kết hợp các phong cách trước đây hoàn toàn không phải là phương pháp hay nhất để trình bày dữ liệu, mà được đưa vào như một minh họa cho một số tùy chọn có sẵn

Có thể tìm thấy thêm các cuộc thảo luận và ví dụ về các kiểu chú thích và mũi tên có sẵn trong thư viện Matplotlib, cụ thể là http. // matplotlib. org/ví dụ/pylab_examples/annotation_demo2. html

1e 6 nghĩa là gì?

1 E15 là gì?

1e 3 có nghĩa là gì trong Python?

E+ nghĩa là gì trong Python?