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现在网站开发的前端语言seo应该怎么做

news 2025/8/2 14:49:11

现在网站开发的前端语言,seo应该怎么做,wordpress两个菜单栏,网站收录系统前述已经完成了直方图和3D图的基本学习，链接如下： 直方图：python画图|水平直方图绘制-CSDN博客 3D图：python画图|水平直方图绘制-CSDN博客现在我们尝试把二者结合，画3D直方图。【1】官网教程首先，依…

前述已经完成了直方图和3D图的基本学习，链接如下：

直方图：python画图|水平直方图绘制-CSDN博客

3D图：python画图|水平直方图绘制-CSDN博客

现在我们尝试把二者结合，画3D直方图。

【1】官网教程

首先，依然是来到官网，链接如下;

Demo of 3D bar charts — Matplotlib 3.9.2 documentation

官网输出了好看的3D直方图，为此，尝试解读代码。

【2】代码解读

首先是引入numpy和matplotlib模块：

import matplotlib.pyplot as plt  #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算

然后声明了要画3D图：

# set up the figure and Axes
fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) #定义要画图
ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d') #声明要画3D图，位于左侧
ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d') #声明要画3D图，位于右侧

再之后定义了一组数据备用：

# fake data
_x = np.arange(4) #_x取值[0 1 2 3]
_y = np.arange(5) #_x取值[0 1 2 3 4]
_xx, _yy = np.meshgrid(_x, _y) #生成一个_x和_y组成的矩阵
x, y = _xx.ravel(), _yy.ravel() #使用ravel()把_xx和_yy拉成一维数组

这里稍微复杂一些，因此我们先把数据输出。

前半部分，_x = np.arange(4)=[0 1 2 3]，_y = np.arange(5)=[0 1 2 3 4]，这家可以直接看出来的数据，然后出现了_xx和_yy，再之后它们又被拉平成一位数据赋值给x和y。

在编辑器输入以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt  #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算# set up the figure and Axes
fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) #定义要画图
ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d') #声明要画3D图，位于左侧
ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d') #声明要画3D图，位于右侧# fake data
_x = np.arange(4) #_x取值[0 1 2 3]
_y = np.arange(5) #_x取值[0 1 2 3 4]
_xx, _yy = np.meshgrid(_x, _y) #生成一个_x和_y组成的矩阵
x, y = _xx.ravel(), _yy.ravel() #使用ravel()把_xx和_yy拉成一维数组
print('_x=',_x)
print('_y=',_y)
print('_xx=',_xx)
print('_yy=',_yy)
print('x=',x)
print('y=',y)

输出结果为：

_x= [0 1 2 3]
_y= [0 1 2 3 4]
_xx= [[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]]
_yy= [[0 0 0 0]
[1 1 1 1]
[2 2 2 2]
[3 3 3 3]
[4 4 4 4]]
x= [0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3]
y= [0 0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4]

可见meshgrid把_xx和_yy都定义成5X4矩阵，然后又被ravel都拉成一维矩阵。

换一个说法，_x = np.arange(4)=[0 1 2 3]，_y = np.arange(5)=[0 1 2 3 4]，在_x和_y中任取一个数，按照上下两列的形式排列，出来的结果就是x和y。

继续解读：定义直方图的基本属性

top = x + y #定义top=x+y
bottom = np.zeros_like(top) #返回一个一维top列的0矩阵
width = depth = 1 #定义width = depth = 1

定义画图和输出图形：

ax1.bar3d(x, y, bottom, width, depth, top, shade=True) #定义画3D图，有阴影
ax1.set_title('Shaded') #设置3D图名字Shadedax2.bar3d(x, y, bottom, width, depth, top, shade=False) #定义画3D图，无阴影
ax2.set_title('Not Shaded') #设置3D图名字Not Shadedplt.show() #输出图形

需要注意的是， bottom其实是方块的底部，bottom = np.zeros_like(top)就是要求下一个方块叠放在上一个方块上。

输出结果为;