是默认的 plt.show() 给的界面吗？ 好像不限定 figsize 的话就可以自适应了？

@huqay 我翻了下 openpyxl 的手册，半天也没看到保存公式为文本的方法。尽管也有个你用到的 number_format 属性可以设置为 @ ，然而结果还是保存了公式计算后的结果为文本，而不是直接把公式保存为文本……

但如果公式前面加单引号，一样会遇到需要点一下才能识别为文本的问题……好吧……

@huqay 前面已经提到 cell 格式设置为 string，则按照文字显示而非公式

openpyxl 里面设置你要写入公式的区域为 string……

有时间的话可以尝试密码都改一遍
推荐 前缀 + 核心 + 后缀的方式

前缀可以是该网站的域名部分；核心是所有网站都用的，可长可短，包含大小写数字特殊字符；后缀是自己的一些分类或者用来补全密码长度的

这样记住很短的核心部分，即使到不同的网站，密码强度有保障也不容易忘

我整了个最便宜的 eGPU 接了个淘汰的 vega56，还好没卖
玩玩普通游戏没啥压力

最便宜的 eGPU 没有外接口，不过之前已经买了个 caldigit 解决了扩展问题

@volvo007 找到了，是 openpyxl 这个库，可以用 data_only 参数决定读取的是公式本身，还是计算后的结果

如果你把这些公式单元格，转化成 text 类型，它们就不显示公式的运算结果，而是直接把公式放在上面了

如果方便在 Excel 里面预先操作的，可以把这些单元格转为 text （选中非常简单，全选后 按 F5 然后 special 里面只选择公式单元格即可）

如果要直接用 py 处理，不清楚类似 xlsxwriter，xlrd 或者其他的库，有没有类似的功能——就是不读取计算后的数据，而只读取原来输入的内容

消消气
人事做人事那还能叫人事吗

@whitehack 非常赞同……说实在的最近有点烦这种页面，那些网格动态计算太吃 cpu 了……

我买了最便宜的 akitio node 雷电盒，只有雷电 input，没有任何多余接口
另外买了个 caldigit ts3 plus 解决了扩展问题

两个放一起用太爽了。显卡是之前淘汰的 vega 56，意外发挥了余热

@Hlianbobo 所以 bokeh 我没提了，确实用过一阵

plotly 比较讨厌的还是 api 比较碎，文档也不太好。熟悉了之后，一般的图都可以实现啊
国内话题不多可能和这个风格有关，而且目前好像也是全英文的，语言障碍还是有

这里要提一下，你说的画图，可能是 chart，而不是 graph 吧。chart 就是我们常说的柱状图、散点图这种；而 graph，则是那种比如“树状图”、“知识网络”、“人物关系网” 这种“图”。这种图，可以用阿里的 AntV G2 系列（基于 js ）来实现

我现在搞 plotly 和 dash 就是因为后台是 flask，顺带把 flask 学了。就算以后不画图了，开发个小网站也方便

知乎上，绘图比较多的还应该是 matplotlib，这个实在用得太多； echart 热门（不是 pyechart ）部分也是因为文档好啊，维护到位，而且 js 又是热门语言
另一方面，plotly 谈论少，也是因为 js 前端就可以搞定了（把数据传给 js function 就行），而且页面还能搞得更炫（用别的 js 库），没必要把绘图交给后端啊。只有像我这种半道出家，只会 py 的，才去学 plotly 这种来维持生活的样子

最近也开始学 js 了，希望年底了可以做出一点东西来

八月了等等吧

就算要跑 win 虚拟机，最近一两年也是 x86 和 arm 都会发布，出了买 x86 的就行了

@Hlianbobo matplotlib 绘制的图形是可以交互的，至少鼠标悬停、显示个交叉坐标之类肯定没问题
https://matplotlib.org/gallery/event_handling/ginput_manual_clabel_sgskip.html#sphx-glr-gallery-event-handling-ginput-manual-clabel-sgskip-py

不过需要更复杂的交互方式的话，要自己写就比较麻烦了（当然你也可以把这个过程视为造一个轮子）

js 和 基于 js 的 py 衍生库，只是造好了轮子而已

个人还是推荐 plotly，python + 交互都能满足，而且能显示表单和能嵌入网页也是很大的优势（可以做到改变图上内容，表单内容跟着变）
再深入学一下基于 plotly 的 dash，页面上就能多更多的交互元素，比如滑动手柄、下拉菜单这种，而且也能对不同的元素直接在 py 代码里指定 css

继续扩展，可以顺带学一下 flask 和如何部署 flask 网站。这样一旦有资源，你可以部署好了直接给别人网址，就不用分发打包的客户端了
再扩展一下，前端要看数，几乎都会涉及到后端数据库取数的问题。你要愿意把这块也捡起来（轻量的用 sqlite，重一点的就用 sqlalchemy 连接别的类型的数据库），全干工程师基本就入门了

@Hlianbobo 同样作为初学者，很高兴能帮你避开这个坑

bokeh 没有提，是因为用它还不如用 plotly，都是基于 js 的前端；但是 plotly 可以搭网站，这个就厉害很多了
如果你想网站搭得漂亮，还需要一些 flask 搭建网站知识，和一些前端的内容（比如不是 plotly 的部分怎么用 js 让它跑得更炫）

如果一直在 js 这条路上走下去，可能就会碰到专门的 js 前端绘图库。这类库都是用 js 向后端数据库拿数据，然后将这个数据绘制出来。有百度的 echarts，d3js，阿里的 G2 、G6 、F2 、L7 都是这一类。因为是 js，所以写起来会稍微比 py 多一点，但是麻烦倒是谈不上。
同样，如果你要玩花的，那就要深入一点源码才能调节出自己想要的样式了

不过回头看一下，我们光 py 里面就接触到了很多绘图库，再学 js 的话，一口吃不成一个胖子

所以，我推荐短时间内专供几个通用绘图库。等它们掌握比较熟练之后，再去学别的。

不要看 matplotlib “老”，这个主要是因为它是仿造 matlab 的设计语言，所以看上去比较“土”
但是它真的是一个非常好用，能让你学到很多的库。所以强烈建议先熟悉 matplotlib 库，和这个库下面的很多图形上的术语，比如 Figure, Axes, xtick, linestyle, grid, legend 等等。然后你就会发现其他库里面也有类似的元素，这样就可以一通百通了

关于官方文档，有时候还真有点见仁见智。我猜你和我一样学 py 的时间并不长，也不太习惯看手册。所以对于某些科班出身很简单的手册，对我们来讲就是天书……然而他们只会让你去看手册……

所以推荐 matplotlib 还有一个原因就是，它的手册非常的好。你看完它的手册，绝大部分的绘图需求应该难不倒你了。
它给出了很多 demo，如果你遇到想画又不会的，可以去找找
它的 api 做了详细分类，如前面所说，你可以先确定要修改什么元素，然后按照这个元素的大类去手册里面找，基本很容易就能找到，而且很有可能会有个例子教你怎么用

你说的 pyecharts 看不懂手册写的啥，就说明这个手册写的不够好……很多函数的功能都要你去猜，这就没意思了。不过这是一个个人项目，维护人数肯定和 matplotlib 这种不能比，也是没办法的事情
plotly 甚至有商业项目，然而手册是一个大类下面的所有 api 的简单罗列，然而另一个大类肯定有类似的参数，它也不管，就这么重复罗列堆在一起……我是服气的

我试了一段时间按 app 颜色分类
后面折腾了，又按照 app 首字母，类似九宫格拨号那样分类

现在就是自带和常用第一页，第二页九宫格国产 app，第三页九宫格国外 app 。目前几乎没有需要查找的需求……而且感觉资源库暴露最近使用隐私啊……

我就不排序了，随便写写

- matplotlib：也许它不是最早的，也不是现在最强大的，但无疑是使用最多最顺手的一个
文档支持非常好，各种常见图形也都支持。交互不是不可以做，但是交互和动画这一块写起来会麻烦些

- pyecharts：很适合中国国情。我也不知道为什么，就感觉默认的色彩搭配饱和度相对高，虽然不是大红大绿那种的，但就是感觉有种“中国风”…… 此外还有专门的中国地图支持，这个比较难得。因为是从 js 库过来的，个人感觉调节的细致度相对原生 js 库要少一些，文档支持相对也少一些。但是平时创建一般图形基本还是够了

- seaborn 等强化 matplotlib 的库：用下来还是觉得 matplotlib 顺手，我宁可自己调一个颜色和其他风格传到 rcParams 里面去

- plotly: 库是个好库，但是文档支持一言难尽…… api 的部分写得和面条代码一样…… 而且 api 没有跳转到某个例子的链接，所以会出现看完一个命令但不知道会有什么效果的情况……
功能上很强大，除了常规图，还能绘表（这个很多库没有），还有 和弦图 这种花活。但是写起来其实我觉得不是很友好，因为 api 太碎，就不得不用 `paraA=dict{paraB=dict{paraC=x, paraD=y}, paraE=z}` 这种字典套字典的写法……参数多的时候有点烦（比如绘制一个动画，plotly 那个写法我真没看懂……）
幸好 3.0 之后，plotly 整合了一个叫 plotly_express 的 第三方的第三方库。这个对于很多常见图，可以直接传递 DataFrame 的**列名** 来绘图，比上面那个字典套字典的方便太多了。不过这个强化包，也是因为文档较少。如果你要画它例子里面没有的东西，那就要花一番功夫了

- dash: 基于 plotly 的库，更全面，而且后台是 flask，所以甚至可以写个模版搭简单的小网站。同样文档支持相对少，而且要用好 dash （比如缓存和登录验证），还需要 flask 的相关知识，还要额外学习

- streamlit: 看了下介绍觉得是个非常牛的东西，不过最近刚装上，还没来得及深度使用，就不评论了

@StevenRCE0 需要的就是大家一直在谈的 cmd + ` 功能，不知道为什么大家总觉的我没分清：同 app 不同 window ；同 window 不同 tab ；和 不同 app😂

@fatestigma 按照您的说法解决了问题，十分感谢。我的这个快捷键不知道什么时候变成了 cmd + option + 1 ……而且按了 restore default 也不起作用……