notion和trello相比较,你更看好哪一个?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了notion和trello相比较,你更看好哪一个?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
notion和trello相比较,Trello更适合要求简单的普通用户,我会选择前者。notion功能更强大,适合要求高的专业用户。Trello是一个逻辑简单的项目规划类应用,适合普通用户做个人规划应用等。优点是界面美观,模板以及个人项目逻辑友好。其缺点是免费版的Power-Ups ,也就是原生插件,只支持一个规划,另外还有被墙的风险。
Notion具有chrome 插件的高效剪藏能力,和随处搜索 + link to page 的功能,便于查找和检索。
优点很多,如模板丰富,可选 block 插件丰富,
列表功能全面等。缺点是确实有点慢,应该是网络的原因,不支持行内公式,同样也有被墙风险。 参考技术A 我觉得两个都不错,自己在用我觉得两个都不错,自己再用的时候都会经常两个相互选择,每个人有每个人爱好我觉得他们有共同之处也有个字的优势,看你怎么去运用不仅运用得当是最好的一个选择。的时候都会经常两个相互选择,每个人有每个人爱好我觉得他们有共同之处也有个字的优势,看你怎么去运用不仅运用得当是最好的一个选择。 参考技术B trello是项目规划类应用,可以用它来做找工作和写毕设的规划。
notion 是笔记工具,主要是用来做笔记。
毕业生肯定是用trello好一点,其他人用notion是比较合适的,但是毕业生毕竟是少数,所以我更看好的是notion 参考技术C notion和trello是两款比较大众的效率管理类app,他们各有各的功能,各有各的长处和短处。使用他们可以给生活。带来很多惊喜和不一样的体验,感觉。我个人比较习惯用trello。 参考技术D notion和trello是两款比较大众的效率管理类app,他们各有各的功能,各有各的长处和短处。使用他们可以给生活。带来很多惊喜和不一样的体验,感觉。我个人比较习惯用。notion。但是。也在尝试着使用trello。逐渐习惯使用它的一些特性和技巧。
数据分析:LPL, 你更看好哪只队伍?
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摘要:
LPL(League of Legends Pro League),中国大陆最高级别的英雄联盟职业比赛,是中国大陆赛区通往每年季中冠军赛和全球总决赛的唯一渠道。相信大部分小伙伴对LPL的参赛队伍都不陌生,那今天就来分析一下这些参赛队伍的数据。
问题:
打比赛的时候,选择蓝方胜率是否是一定高于红方?EDG、WE、RNG以及像国民老公的IG这些战队胜率如何?不同的战队特点是什么呢?某个时段的战队战绩排行又是什么情况?
分析:
1、导入数据并修改字段名
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import date, timedelta, datetime
from pyecharts import Bar,Pie,Line,Geo,Map,Style,WordCloud
plt.rc("font", size=14)
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 100 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 #分辨率
Data = pd.read_csv('C:/Users/18030/Desktop/LOL.csv')
Data.rename(columns={'战队':'Team','攻击':'Attack',"法术":"Magic","防御":"Defence","团战":"Group","机动":"Flex","是否红方":"Is_Red","是否获胜":"IS_V"},inplace=True)
Data.head()
不同队伍选择红方,蓝方的输赢比分析
from pyecharts import Bar
Data_1 = pd.pivot_table(Data,values='IS_V',index='Team',columns='Is_Red',aggfunc='sum')
Data_1.rename(columns={0:"NO",1:"YES"},inplace=True)
attr = Data_1.index.tolist()
v1 = Data_1['NO'].values.tolist()
v2 = Data_1['YES'].values.tolist()
bar = Bar("")
bar.add("YES", attr, v2, is_stack=True)
bar.add("NO", attr, v1, is_stack=True)
bar
可视化结果:
分析结果:
JDG、NB、WE、IG等大多数队伍选择选择蓝方的胜场高于红方。
RNG、EDG、IM选择红方的胜场高于蓝方。
不同队伍的打法特点是怎样的呢?
from pyecharts import Radar
Data_2 = Data.groupby('Team').mean().stack()
EDG_VALUE = [Data_2['EDG'][:5].values.tolist()]
WE_VALUE = [Data_2['WE'][:5].values.tolist()]
RNG_VALUE = [Data_2['RNG'][:5].values.tolist()]
radar = Radar()
c_schema= [ {"name": "Attack", "max": 55, "min": 53},
{"name": "Magic", "max": 52.8, "min": 50},
{"name": "Defence", "max": 55, "min": 52},
{"name": "Group", "max": 76, "min":72},
{"name": "Flex", "max": 68, "min":64} ]
radar.config(c_schema=c_schema, shape='circle')
radar.add("EDG", EDG_VALUE, is_splitline=True, is_axisline_show=True,line_width =2 )
radar.add("WE", WE_VALUE, label_color=["#4e79a7"],item_color="#000",line_width=2)
radar.add("RNG", RNG_VALUE, label_color=['rgba(443,23,112,121)'],item_color='rgba(413,123,23,412)',line_width=2)
radar
说明:这里只画出RNG、EDG、WE的打法特点。
可视化结果:
很明显的看出来这三只队伍的打法特点:
EDG更注重进攻,而防守是其短板。
RNG的打法是很灵活的,并且在法术和防御很出色。
WE不是激进的打法,相对来说其更愿意防守和团队输出。
某个时段的战队战绩排行又是什么情况呢?
from pyecharts import Bar
Data_3 = Data.groupby('Team').sum()
Data_4 = Data_3['IS_V']
Data_4 = Data_4.sort_values(ascending=False)
attr = Data_4.index.values.tolist()
v = Data_4.values.tolist()
bar = Bar()
bar.use_theme('dark')
bar.add("战队胜场排行榜",attr,v)
bar
可视化结果:
分析结果:
该时段WE、IG、RNG的胜场相对来说更好一些。
IM、DAN等战队相对这些老牌队伍逊色不少。
不同战队的胜率如何?
from pyecharts import Pie
Data_7 = Data.groupby('Team').sum()
Index = Data_7.index
ALL_COUNT = np.array([len(Data[Data.Team == i ]) for i in Index])
ALL_WIN =Data_7.IS_V.values
WIN_PER = ALL_WIN/ALL_COUNT
LOS_PER = 1 - WIN_PER
Data_8 = pd.DataFrame(index=Index,columns=['WIN_PER','LOS_PER'])
Data_8['WIN_PER'] = WIN_PER*100
Data_8['LOS_PER'] = LOS_PER*100
Data_8.sort_values(by='WIN_PER',ascending=False,inplace=True)
pie = Pie(title_pos='center')
style = Style()
pie_style = style.add(
label_pos="center",
is_label_show=True,
label_text_color=None
)
pie.add(
"", ["EDG", ""], Data_8.iloc[0].values.tolist(), center=[10, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["RNG", ""], Data_8.iloc[1].values.tolist(), center=[30, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["WE", ""], Data_8.iloc[2].values.tolist(), center=[50, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["IG", ""], Data_8.iloc[3].values.tolist(), center=[70, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["OMG", ""], Data_8.iloc[4].values.tolist(), center=[90, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["NB", ""], Data_8.iloc[5].values.tolist(), center=[10, 70], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["JDG", ""], Data_8.iloc[6].values.tolist(), center=[30, 70], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["SNG", ""], Data_8.iloc[7].values.tolist(), center=[50, 70], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["LGD", ""], Data_8.iloc[8].values.tolist(), center=[70, 70], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["DAN", ""], Data_8.iloc[9].values.tolist(), center=[90, 70], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie
可视化结果:
EDG、RNG、WE等战队的胜率能到到60%以上。
OMG、IG的胜率在55%以上。
DAN等战队的胜率在40%以下。
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