不管是老手媽媽還是新手媽媽都看這邊！我們都知道所有的產品裡，小朋友的商品應該是最難選的
小朋友長得又快，過了一個時期又瞬間抽高，怎麼選是一門很大的學問了，也可以避免買錯捶心肝~~
因為網路很發達，臉書又這麼普及媽咪買東西更是方便，尤其媽咪一定會到很多親子網站或是親子社團去了解產品的優缺點
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對於我這個精打細算的好媳婦好媽媽來說，真是太棒囉！
通常有在關注相關婦幼產品的媽媽，不用考慮了，這款是我花有夠多時間才彙整出來的好物，不怕比較的啦
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不然被掃光了也只能怪自己速度不夠快～下次記得手刀加速啊!
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完整產品說明
品牌名稱
產地
- 歐洲
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1.說明： 1.1 推薦指數：★★★ 1.2 python的基礎知識複習，通過生動的sin函數製作來複習return和yield，列表、函數定義等知識。 1.3 熟悉matplotlib作圖相關知識。 1.4 加深理解sin函數，為以後圓的理解打下堅實基礎，cos重複不解釋了，將sin適當修改即可。 ... 2.return法，基本方法，代碼： #---導出模塊--- import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation #定義畫布，默認值，這個fig需要，雖然默認大小設置，fig需要掛在動畫上 fig = plt.figure() #坐標軸刻度 ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2)) #color='blue'=藍色，否則默認為清淡藍色 line, = ax.plot([], [], lw=2,color='blue') # 因為動畫，所以初始化列表線條 def init(): line.set_data([], []) return line, #注意逗號 #定義動畫 def animate(i): #x取值範圍從0~2，等差數列，分成1000，越大線條越平滑 x = np.linspace(0, 2, 1000) #動畫x和y的值與i的從0～i的取值有關，才動起來 y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i)) line.set_data(x, y) return line, #注意逗號 #將fig掛在動畫上面 anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,frames=200, interval=20, blit=True) #如果需要保存動畫，就這樣 #anim.save('basic_animation.mp4', fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264']) #標題名稱 plt.title('Sin-a-subplot') plt.show() 圖1 ... 3.np.nan法，代碼： #---導出模塊--- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation #---定義畫布---重點講到區別和含義--- fig, ax = plt.subplots() #---函數定義法---講的很清楚了，很多遍--- #複習一下 #x的坐標取值範圍，arange法一般是-2π到2π，這裡是從0取，0.01，數值越小曲線越平滑 #注意與linspace取等差數列的區別 x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01) #這是一步並2步了，相當於y=np.sin(x) line, = ax.plot(x, np.sin(x)) #---初始化---注意np.nan(NaN)知識複習--- def init(): line.set_ydata([np.nan] * len(x)) #等同於下面 #line.set_ydata([] * len(x)) return line, ''' 有兩種丟失數據： None np.nan(NaN) None是Python自帶的，其類型為python object。因此，None不能參與到任何計算中。 np.nan（NaN） np.nan是浮點類型，能參與到計算中。但計算的結果總是NaN。 但可以使用np.nan*()函數來計算nan，此時視nan為0。 ''' #---定義動畫--- def animate(i): #line.set_ydata(np.sin(x + i / 100)) #與上面一樣效果 line.set_ydata(np.sin(x + 0.01 * i)) return line, #fig的掛在動畫上面 ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, interval=2, blit=True, save_count=50) # ani.save("movie.mp4") plt.show() 圖2 ... 4.帶紅色小圓點的yield法，代碼： #---導出模塊--- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import animation #---定義畫布和ax軸--- fig, ax = plt.subplots() ''' 等價於：fig, ax = plt.subplots(11)=fig, ax = plt.subplots(1,1) =fig, ax1 = plt.subplot() 或者： fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ''' #---x和y的函數關係--- x = np.linspace(0, 2*np.pi, 200) y = np.sin(x) #畫正弦函數線 l = ax.plot(x, y) #運動的圓球，ro=就是red的o=紅色的圓球，如果是o，就是默認顏色的圓球 #掛在正弦函數線上的球，初始化坐標為空 dot, = ax.plot([], [], 'ro') #---初始化定義紅色圓球的ax坐標取值範圍--- def init(): ax.set_xlim(0, 2*np.pi) ax.set_ylim(-1, 1) return l #---產生圓球的坐標取值範圍，符合正弦函數--- def gen_dot(): #i類似x坐標，np.sin(i)類似y坐標 for i in np.linspace(0, 2*np.pi, 200): newdot = [i, np.sin(i)] #通過yield函數產生 yield newdot ''' 首先比較下return 與 yield的區別： return：在程序函數中返回某個值，返回之後函數不在繼續執行，徹底結束。 yield: 帶有yield的函數是一個疊代器，函數返回某個值時，會停留在某個位置，返回函數值後，會在前面停留的位置繼續執行，直到程序結束 帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，而是一個生成器generator，可用於疊代。 ''' #---更新小圓球的位置--- def update_dot(newd): dot.set_data(newd[0], newd[1]) return dot, #---定義動畫--- ani = animation.FuncAnimation(fig, update_dot, frames = gen_dot, interval = 100, init_func=init) #ani.save('sin_dot.gif', writer='imagemagick', fps=30) plt.show() 圖3 ... 5 timer法：最新matplotlib好像淘汰了，可以運行，但是報錯，可以不用管它，學習技術而已。代碼如下： #---導出模塊--- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #---fig和ax放在一起 fig, ax = plt.subplots() #---初始化定義--- points_dot = 100 #複習一下列表知識，一個列表里有100個相同的0的列表 sin_list = [0] * points_dot indx = 0 #---畫正弦函數線---初始化--- line_sin, = ax.plot(range(points_dot), sin_list, label='sin-d', color='blue') #---定義sin輸出函數--- def sin_output(ax): global indx, sin_list, line_sin if indx == 20: indx = 0 indx += 1 #更新sin列表，初始化全是100個0，更新後就是正弦函數的y坐標 sin_list = sin_list[1:] + [np.sin((indx / 10) * np.pi)] #看看ydata就是y坐標的意思 line_sin.set_ydata(sin_list) #從新畫正弦函數動態曲線 ax.draw_artist(line_sin) ax.figure.canvas.draw() #計時器在新版的matplotlib中已經刪除，目前能顯示，但是報錯，可以不管，暫時學學技術，了解一下 timer = fig.canvas.new_timer(interval=100) timer.add_callback(sin_output, ax) timer.start() #x和y軸的刻度定義 ax.set_xlim([0, points_dot]) ax.set_ylim([-2, 2]) #ax.set_autoscale_on(False) #默認False #0~100，每隔10取刻度值 ax.set_xticks(range(0, points_dot, 10)) ax.set_yticks(range(-2, 3, 1)) #顯示網格 ax.grid(True) #顯示圖例，固定位置=中心上面 ax.legend(loc='upper center', ncol=4) plt.show() ''' 報錯： RuntimeError: wrapped C/C++ object of type QTimer has been deleted 提示新版的matplotlib已經刪除timer了 ''' 圖4 ... 希望喜歡，收藏之後好好複習，生動的圖像，加深對python的基礎知識的理解，熟悉matplotlib作圖，以後拿來就用，通俗易懂。
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文章來源取自於：
每日頭條 https://kknews.cc/code/pbmjjpe.html
MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=4664817&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league
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