千里之行，始于足下

摘要： 上一篇介绍了Plotly绘制折线图的基础知识和数据预处理的技巧， 本文将重点探讨如何利用Plotly实现多线折线图的布局设计以及动态折线图的实现， 让我们一起掌握进阶的折线图绘制技巧。 1. 多折线图布局 在实际的数据分析场景中，常常需要同时展示多组数据，例如对比不同产品的销售趋势、不同地区的温度变 阅读全文

摘要： 在数据分析的世界中，折线图是一种不可或缺的可视化工具。 它能够清晰地展示数据随时间或其他变量的变化趋势，帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常。 无论是金融市场分析、气象数据监测，还是业务增长趋势预测，折线图都能以直观的方式呈现关键信息。 本文将从基础开始，介绍如何使用Plotly库来绘制折线图， 阅读全文

摘要： 在Manim中，ThreeDScene是一个专门为三维场景设计的类。 它通过配置三维相机、支持复杂的相机运动以及管理物体与相机的交互关系，为科学可视化、工程仿真、数学教育等领域提供了强大的工具。 典型应用场景包括： 三维几何图形的动态演示（如旋转立方体、莫比乌斯环） 物理过程的三维可视化（如分子运动 阅读全文

摘要： 今天，打算通过绘制一个简单的散点图，来开启我们 Plotly 绘图的初次尝试。 本文目的不是介绍如何绘制散点图，而是通过散点图来介绍Plotly 绘图的基础步骤。 1. 绘制散点图：初探 Plotly 散点图是展示变量关系的基础图表，在Plotly中，绘制散点图非常简单。 以下是一个示例代码： im 阅读全文

摘要： Manim作为强大的数学动画引擎，其核心功能之一是实现复杂的镜头运动控制。 MovingCameraScene类正是为满足这种需求而设计的专业场景类。 与基础Scene类相比，它通过以下特性拓展了镜头控制能力： 支持实时镜头移动、缩放和旋转 提供更灵活的动画组合方式 优化多对象运动时的镜头同步 本文 阅读全文

摘要： 在数据科学和数据分析领域，数据可视化是理解数据和传达信息的关键环节。 Python 作为最受欢迎的编程语言之一，拥有众多强大的可视化库，而 Plotly 无疑是其中的佼佼者。 本文将深入介绍 Plotly 的架构与设计理念，并详细介绍如何在不同操作系统上安装 Plotly，以及安装过程中可能遇到的问 阅读全文

摘要： 在数学可视化领域，Manim的LinearTransformationScene类为线性代数教学提供了强大的工具。 这个专门设计的场景类继承自VectorScene，通过内置的变换动画和坐标系管理，能够直观展示线性变换的几何意义。 其核心功能包括： 自动管理坐标系和基向量的变换 支持矩阵变换、逆变换 阅读全文

摘要： VectorScene是Manim动画库中专门用于向量空间可视化的场景类，继承自基础 Scene 类。 它通过封装一系列向量操作方法，使数学教育、物理模拟等领域的动画制作更加高效。 本文主要介绍VectorScene的作用、主要参数和方法，并通过示例动画来展示其特点。 1. VectorScene概 阅读全文

摘要： 在动画制作中，尤其是数学和科学可视化领域，有时我们需要将观众的注意力集中在场景的某个特定部分。 Manim提供了一个强大的工具 ZoomedScene，它允许我们在场景中创建一个独立的缩放视图，从而实现对局部细节的深入展示。 本文将详细介绍ZoomedScene的作用、参数、方法，并通过实际示例展示 阅读全文

摘要： 在 Python 多线程编程中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）是一个绕不开的话题。 GIL是CPython解释器的一个机制，它限制了同一时刻只有一个线程可以执行 Python 字节码。 尽管多线程在某些场景下可以显著提升程序性能，但 GIL 的存在却让 阅读全文