贝尼特斯:创造进取精神和取胜信念

昨天下午,大连人队主教练贝尼特斯携老将赵旭日出席了赛前新闻发布会,尽管首回合0∶2输给了天津泰达,但贝帅仍然有信心在第二回合比赛中战胜对手实现翻盘,“保级成功之后,球员们可能在专注度上出现了一定的松懈,我们需要改变,创造出进取精神和取胜的信念。即使在比赛重要程度不如以往的情况下,也要尽力去把比赛打好。”

“明天将会是一场艰苦的比赛,球队带着自信去准备,我们需要进球,看看比赛当中的表现会怎么样。” 贝尼特斯介绍说,“赛前制定的比赛方针,希望大家都能够按照方针执行。我们一直都很努力也很有自信,有时候在场上可能会出现失误,表现得可能不够满意。”

当被问到年轻球员单欢欢为何至今都没有出场时,贝尼特斯回答说:“今年受到疫情影响,赛制有所不同,对年轻球员也是一种考验。单欢欢一直受到伤病困扰,目前正在预备队中恢复,这还需要一定的时间,暂时无法回到球队。我一直提到新老球员,比如说赵旭日,他一直很努力训练,身体状态不错,也有能力把比赛打好,训练中是球员们的榜样。”

赵旭日则表示:“球员们已经做好了准备,虽然首回合0∶2的比分不太有利,但还有90分钟的比赛,会发生很多意想不到的事情。我们有赢球的信心和勇气,希望明天能取得胜利。”

Python数据可视化,seaborn如何做出非常规图表

前言

上一节(Python可视化,matplotlib最佳入门练习 )我们只是单纯使用 matplotlib 制作出以下图表:

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  • 每年小麦产量柱状图
  • 使用不同颜色标记最小与最大值的柱子

但是,如果只是制作标准的图表,我们有许多其他的选择。最常见的就是使用 seaborn ,他是基于 matplotlib 的包装。

这一节我们就来看看,如何使用 seaborn 生成标准图表,然后结合 matplotlib 做出定制效果。

特别是多系列的情况下,会有一些技巧。

本文目标图表是这样:

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2个系列。每个系列找出最小最大的柱子,标记成不同的颜色

本文所需要的库如下:

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数据是这样子:

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上一节做的事情如下:

  • 设置 x 轴标签的旋转角度
  • 设置某个指定柱状图的柱子颜色

简单把这些事情包装成函数:

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使用 seaborn 的代码,实际与上一节直接使用 matplotlib 差不多:

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看起来 seaborn 没有特别的地方!

这是因为我们只有一个系列(上图只涉及2个维度:wheat 与 year)

多系列

稍微修改一下数据,

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  • 行3、4、5:复制一份数据,小麦产量随机生成
  • 行7、8:新增一个列"type",把数据划分成2类:"原始" 、"修改"
  • 行10:合并成一份数据
  • 行12:避免数据太多,图表不利于阅读,我只保留1750年以后的数据

现在数据成这样:

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每个年份都有2行记录,字段"type"可以区分他们

使用 seaborn 可以非常方便映射多个维度的数据:

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行1:hue 是类别映射,通常如果有一个列数据是文本,就可以映射上去。这里把数据中的"type"字段映射

图表成这样子:

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显然没有标记出最大值的柱子

同时也提示执行有错误

如果我们查看图表的容器就能看出关键:

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原来,seaborn 柱子分成2组。这是非常合理的

但数据范围索引,却是在整个数据共27行中查找

显然,我们需要是2组的范围索引:

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语义非常清晰直白

但是,怎么准确从图表容器中找到需要的 BarContainer:

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行7与行12:里面的 0 和 1 都是猜测的

原来,seaborn 在生成这些容器时,给容器的 label 属性写入了对应的数据值(就是我们数据的"type"字段):

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注意,你不能使用 key 索引方式获取,比如写: axcontainers[‘修改’] ,这会报错

万事俱备,定义如下函数:

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现在调用变得非常简单:

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图表成这样子:

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接下来我会继续编写更多非常规要求的图表,敬请关注!

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