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    Style 方法提高 Pandas 数据的颜值

    Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少,它主要是用来美化DataFrame和Series的输出,能够更加直观地显示数据结果。...下面采用某商店的零售数据集,通过实际的应用场景,来介绍一下style中那些实用的方法。...色阶样式 运用style的background_gradient方法,还可以实现类似于Excel的条件格式中的显示色阶样式,颜色深浅来直观表示数据大小。...数据条样式 同样的,对于Excel的条件格式中的数据条样式,可以style中的bar达到类似效果,通过颜色条的长短可以直观显示数值的大小。...按照往常的思路,可以可视化的形式绘制出来,但是这样稍显复杂,使用sparklines则可以简单达到这种效果。

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    Vivado综合属性:RAM_STYLE和ROM_STYLE

    此外,也可以通过ram_style指导工具推断RAM的实现方式。...对于如下图所示的RAM,如果ram_style为distributed,则消耗267个LUT和16个FF;如果ram_style为Block,则消耗1个18Kb的Block RAM。 ? ?...相对于使用IP,手工编写HDL代码的好处在于便于移植,同时,由于可以使用ram_style,可以灵活地根据设计需求将RAM采用不同的资源实现。...类似地,rom_style则是引导综合工具将ROM采用不同的资源实现。其可选值有两个:block和distributed。这是因为UltraRAM不能用做ROM。...结论 -ram_style和rom_style都可将存储单元映射为BlockRAM或分布式RAM -手工编写HDL代码的优势在于结合ram_style/rom_style可灵活地将RAM或ROM根据设计需求映射为不同的资源

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