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synced 2025-01-28 23:20:10 +08:00
Merge remote-tracking branch 'LCTT/master'
This commit is contained in:
Xingyu Wang
commit
79188598f6
@ -1,52 +1,50 @@
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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (geekpi)
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[#]: reviewer: ( )
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[#]: publisher: ( )
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[#]: url: ( )
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[#]: reviewer: (wxy)
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[#]: publisher: (wxy)
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[#]: url: (https://linux.cn/article-12173-1.html)
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[#]: subject: (Create Stunning Pixel Art With Free and Open Source Editor Pixelorama)
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[#]: via: (https://itsfoss.com/pixelorama/)
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[#]: author: (Abhishek Prakash https://itsfoss.com/author/abhishek/)
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使用免费和开源编辑器 Pixelorama 创建令人惊叹的像素艺术
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使用 Pixelorama 创建令人惊叹的像素艺术
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_**简介：Pixelorama 是一个跨平台、免费和开源的 2D Sprite 编辑器。它在干净的用户界面中提供了创建像素艺术所有必要工具。**_
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> Pixelorama 是一个跨平台、自由开源的 2D 精灵编辑器。它在一个整洁的用户界面中提供了创建像素艺术所有必要工具。
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### Pixelorama：开源 Sprite 编辑器
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[Pixelorama][1] 是年轻游戏开发人员在 [Orama 互动][2]创建的工具。他们已经开发了一些 2D 游戏，其中一些使用了像素艺术。
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[Pixelorama][1] 是 [Orama 互动][2]公司的年轻游戏开发人员创建的一个工具。他们已经开发了一些 2D 游戏，其中一些使用了像素艺术。
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虽然 Orama 主要投入游戏开发，但开发人员也在创建实用工具，帮助他们（和其他人）创建这些游戏。
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虽然 Orama 主要从事于游戏开发，但开发人员也创建实用工具，帮助他们（和其他人）创建这些游戏。
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免费开源的 Sprite 编辑器，Pixelorama 是这样一个实用工具。它构建在 [Godot 引擎][3]之上，非常适合创作像素艺术。
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自由开源的<ruby>精灵<rt>Sprite</rt></ruby>编辑器 Pixelorama 就是这样一个实用工具。它构建在 [Godot 引擎][3]之上，非常适合创作像素艺术。
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![Pixelorama screenshot][4]
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你在上面的截图中看到像素艺术了吗？它是使用 Pixelorama 创建的。此视频显示创建上面图像的延时视频。
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你看到上面截图中的像素艺术了吗？它是使用 Pixelorama 创建的。这段视频展示了制作上述图片的时间推移视频。
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### Pixelorama 的功能
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以下是 Pixelorama 提供的主要功能：
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* 多种工具，如铅笔，擦除，填充桶颜色选择器等
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* 多层系统，你可以根据需要添加、删除、上下移动、克隆和合并尽可能多的层
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* 多种工具，如铅笔、橡皮擦、填充桶、取色器等
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* 多层系统，你可以根据需要添加、删除、上下移动、克隆和合并多个层
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* 支持 Spritesheets
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* 导入图像并在 Pixelorama 中编辑它们
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* 带有 [Onion Skinning][5] 的动画时间线
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* 自定义画笔
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* 以 Pixelorama 的自定义文件格式 .pxo 保存并打开你的项目
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* 水平和垂直镜像绘图
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* 用于图样创建的磁贴模式
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* 用于创建图样的磁贴模式
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* 拆分屏幕模式和迷你画布预览
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* 使用鼠标滚轮缩放
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* 无限撤消和重做
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* 无限次撤消和重做
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* 缩放、裁剪、翻转、旋转、颜色反转和去饱和图像
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* 键盘快捷键
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* 提供多种语言
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* 支持 Linux、Windows 和 macOS
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### 在 Linux 上安装 Pixelorama
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Pixelorama 提供 Snap 应用，如果你使用的是 Ubuntu，那么可以在软件中心找到它。
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@ -59,33 +57,33 @@ Pixelorama 提供 Snap 应用，如果你使用的是 Ubuntu，那么可以在
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sudo snap install pixelorama
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```
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如果你不想使用 Snap，不用担心。你可以从[他们的 GitHub 仓库]下载最新版本的 Pixelorama，[解压 zip 文件][9]，你会看到一个可执行文件。授予此文件执行权限，并双击它运行应用。
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如果你不想使用 Snap，不用担心。你可以从[他们的 GitHub 仓库][8]下载最新版本的 Pixelorama，[解压 zip 文件][9]，你会看到一个可执行文件。授予此文件执行权限，并双击它运行应用。
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[下载 Pixelorama][10]
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- [下载 Pixelorama][10]
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**总结**
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### 总结
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![Pixelorama Welcome Screen][11]
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在 Pixeloaram 的功能中，它说你可以导入图像并对其进行编辑。我想，这只是对某些类型的文件，因为当我尝试导入 PNG 或 JPEG 文件，程序崩溃了。
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然而，我可以像一个 3 岁的孩子那样随意涂鸦并制作像素艺术。我并没有深入艺术，但我认为这是一个[在 Linux 上对数字艺术家有用的工具][12]。
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然而，我可以像一个 3 岁的孩子那样随意涂鸦并制作像素艺术。我对艺术不是很感兴趣，但我认为这[对 Linux 上的数字艺术家是个有用的工具][12]。
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我喜欢这样的想法：尽管是游戏开发人员，但他们创建的工具，可以帮助其他游戏开发人员和艺术家。这就是开源的精神。
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如果你喜欢这个项目，并且会使用它，请考虑通过捐赠来支持他们。[FOSS 捐赠了][13] 25 美元，以感谢他们的努力。
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如果你喜欢这个项目，并且会使用它，请考虑通过捐赠来支持他们。[It’s FOSS 捐赠了][13] 25 美元，以感谢他们的努力。
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[向 Pixelorama 捐赠（主要开发者的个人 Paypal 账户）][14]
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- [向 Pixelorama 捐赠（主要开发者的个人 Paypal 账户）][14]
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你喜欢 Pixelorama 吗？你是否使用其他开源 Sprite 编辑器？请随时在评论栏分享你的观点。
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你喜欢 Pixelorama 吗？你是否使用其他开源精灵编辑器？请随时在评论栏分享你的观点。
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via: https://itsfoss.com/pixelorama/
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作者：[Abhishek Prakash][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[geekpi](https://github.com/geekpi)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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@ -1,8 +1,8 @@
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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (wxy)
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[#]: reviewer: ( )
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[#]: publisher: ( )
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[#]: url: ( )
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[#]: reviewer: (wxy)
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[#]: publisher: (wxy)
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[#]: url: (https://linux.cn/article-12172-1.html)
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[#]: subject: (Using Python to visualize COVID-19 projections)
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[#]: via: (https://opensource.com/article/20/4/python-data-covid-19)
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[#]: author: (AnuragGupta https://opensource.com/users/999anuraggupta)
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@ -10,11 +10,11 @@
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使用 Python 来可视化 COVID-19 预测
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> 我将演示如何使用开源库利用提供的全球病毒传播的开放数据来创建两个可视效果。
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> 我将演示如何利用提供的全球病毒传播的开放数据，使用开源库来创建两个可视效果。
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![Colorful sound wave graph][1]
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使用 [Python][2] 和一些图形库，你可以预测出 COVID-19 确诊病例的总数，也可以显示一个国家（本文以印度为例）在给定日期的死亡总数。人们有时需要帮助解释和处理数据的意义，所以本文还演示了如何为五个国家创建一个动画横条形图，以显示按日期显示病例的变化。
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使用 [Python][2] 和一些图形库，你可以预测 COVID-19 确诊病例总数，也可以显示一个国家（本文以印度为例）在给定日期的死亡总数。人们有时需要帮助解释和处理数据的意义，所以本文还演示了如何为五个国家创建一个动画横条形图，以显示按日期显示病例的变化。
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### 印度的确诊病例和死亡人数预测
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@ -28,7 +28,6 @@
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直接将数据加载到 Pandas `DataFrame` 中。Pandas 提供了一个函数 `read_csv()`，它可以获取一个 URL 并返回一个 `DataFrame` 对象，如下所示。
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```
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import pycountry
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import plotly.express as px
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@ -87,8 +86,8 @@ print(df_india.head(3))
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在这里，我们创建一个条形图。我们将把日期放在 X 轴上，把确诊的病例数和死亡人数放在 Y 轴上。这一部分的脚本有以下几个值得注意的地方。
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* `plt.rcParams["_figure.figure.figsize"_]=20,20` 这一行代码只适用于 Jupyter。所以如果你使用其他 IDE，请删除它。
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* 注意这行代码：`ax1 = plt.gca()`。为了确保两个图，即确诊病例和死亡病例的图都被绘制在同一个图上，我们需要给第二个图的 `ax` 对象。所以我们使用 `gca()` 来完成这个任务。（顺便说一下，`gca` 代表“get current axis”）
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* `plt.rcParams["figure.figsize"]=20,20` 这一行代码只适用于 Jupyter。所以如果你使用其他 IDE，请删除它。
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* 注意这行代码：`ax1 = plt.gca()`。为了确保两个图，即确诊病例和死亡病例的图都被绘制在同一个图上，我们需要给第二个图的 `ax` 对象。所以我们使用 `gca()` 来完成这个任务。（顺便说一下，`gca` 代表 “<ruby>获取当前坐标轴<rt>get current axis</rt></ruby>”）
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完整的脚本如下所示。
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@ -120,9 +119,9 @@ plt.show()
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整个脚本[可在 GitHub 上找到][4]。
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#### 为五个国家创建一个动画水平条形图
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### 为五个国家创建一个动画水平条形图
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关于 Jupyter 的注意事项：要在 Jupyter 中以动态动画的形式运行，而不是静态 png 的形式，你需要在单元格的开头添加一个神奇的命令，即: `%matplotlib notebook`。这将使图形保持动态，而不是显示静态的 png 文件，因此也可以显示动画。如果你在其他 IDE 上，请删除这一行。
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关于 Jupyter 的注意事项：要在 Jupyter 中以动态动画的形式运行，而不是静态 png 的形式，你需要在单元格的开头添加一个神奇的命令，即: `%matplotlib notebook`。这将使图形保持动态，而不是显示为静态的 png 文件，因此也可以显示动画。如果你在其他 IDE 上，请删除这一行。
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#### 1、下载数据
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@ -130,11 +129,11 @@ plt.show()
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#### 2、创建一个所有日期的列表
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如果你检查你下载的数据，你会发现它有一列 `Date`。现在，这一列对每个国家都有一个日期值。因此，同一个日期会出现多次。我们需要创建一个只具有唯一值的日期列表。这会用在我们条形图的 X 轴上。我们有一行代码，如 `list_dates = df[_'Date'_].unique()`。`unique()` 方法将只提取每个日期的唯一值。
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如果你检查你下载的数据，你会发现它有一列 `Date`。现在，这一列对每个国家都有一个日期值。因此，同一个日期会出现多次。我们需要创建一个只具有唯一值的日期列表。这会用在我们条形图的 X 轴上。我们有一行代码，如 `list_dates = df[‘Date’].unique()`。`unique()` 方法将只提取每个日期的唯一值。
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#### 3、挑选五个国家并创建一个 `ax` 对象。
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做一个五个国家的名单。（你可以选择你喜欢的国家，甚至可以增加或减少国家的数量。）我也做了一个五个颜色的列表，每个国家的条形图的颜色对应一种。（如果你喜欢的话，也可以改一下。）这里有一行重要的代码是：`fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))`。这是创建一个 `ax` 对象所需要的。
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做一个五个国家的名单。（你可以选择你喜欢的国家，也可以增加或减少国家的数量。）我也做了一个五个颜色的列表，每个国家的条形图的颜色对应一种。（如果你喜欢的话，也可以改一下。）这里有一行重要的代码是：`fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))`。这是创建一个 `ax` 对象所需要的。
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#### 4、编写回调函数
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@ -148,7 +147,7 @@ plt.show()
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my_anim = animation.FuncAnimation(fig = fig, func = plot_bar,
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frames= list_dates, blit=True,
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frames = list_dates, blit = True,
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interval=20)
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```
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@ -226,7 +225,7 @@ via: https://opensource.com/article/20/4/python-data-covid-19
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作者：[AnuragGupta][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[wxy](https://github.com/wxy)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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