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<Python编程:从入门到实践>
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使用scatter()绘制散点图,并设置样式:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(2, 4)
plt.show()
会画出(2,4)的坐标点
修改 plt.scatter(2, 4, s=200)
像前一天一样设置图表标题并给坐标轴加上标签:
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()
当然,也可以传递给scatter(x_values, y_values, s=100)
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25] 这样两个列表作为参数传递给scatter
自动计算数据:
当要绘制的数据很多时,不必手工计算包含点坐标的列表,让Python循环完成
比如 x_values = list(range(1, 1001)
y_values = [x**2 for x in range(1, 1001)]
# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
matplotlib允许给散点图中的各个点指定颜色(默认为蓝色和黑色点,在点不多时效果好。但点多时,黑色会黏连在一起,要删除这种轮廓,需在scatter()调用时,传递实参edgecolor='none'
也可以自定义颜色
plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), edgecolor='none', s=40)
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<思想的力量:哲学导论[美]布鲁克-诺埃尔>
30. 初次接触哲学的人常有一个观念:真理是相对的(这句话含义丰富)
若仅指视角、文化有关,No Problem。
31. 又一种误解:阅读哲学轻松愉快。
实际上理解哲学著作经常要耗费大量的时间和精力。
32. 哲学的工具:证明和逻辑
哲学不是消遣阅读,也不是随意发表的见解。它是哲学家向具有理性的人们清楚论证为什么他们应该接受自己的观点。
argument(证明):是最基本的哲学活动,也是区分哲学和纯粹见解的活动之一。
conclusion(结论):是一个人试图确立的关键部分
premise(前提):阐述结论成立的原因
33. 只有两种方法会导致证明(任何证明)失败或者“错误”,一是:一个或一个以上的前提不正确或存在问题。二是:前提不能支持结论。
逻辑学(logic)讲的是正确推理的理论,它关注第二种失败的情况。(即逻辑错误 fallacies)
34. 任何理性完备的人都会试图避免逻辑错误,不过即使哲学家也并不能总是成功实现这个目标。
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blockchain:
ECC的加密过程:
1)K = k * G, 大K是公钥,小k是私钥
2)把明文编码成曲线上的点M
3)生成一个随机数r
4)计算密文C1 = M + r * K, C2 = r * G,其中大K是公钥
5)对方收到密文后,可以计算C1 - kC2 = M,其中小k是私钥
6)攻击者得到C1、C2,公钥K以及基点G,没有私钥是无法计算出M的
ECC算法用很短的密钥就能达到RSA2048的安全强度,且计算速度有数量级提高。
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