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chore(i18n,learn): processed translations (#53714)
Co-authored-by: Naomi Carrigan <nhcarrigan@gmail.com>
This commit is contained in:
camperbot
@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: demographic-data-analyzer
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# --description--
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你将使用<a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-demographic-data-analyzer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">我们在 Replit 的初始化项目</a>来完成这个项目。
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- 首先在 Replit 中导入项目。
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- 接着，你将看到一个 `.replit` 窗口。
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- 选择 `Use run command` 并点击 `Done` 按钮。
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-demographic-data-analyzer/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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我们仍在开发 Python 课程的交互式教学部分。 目前，你可以在 YouTube 上通过 freeCodeCamp.org 上传的一些视频学习这个项目相关的知识。
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@@ -47,17 +42,15 @@ dashedName: demographic-data-analyzer
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- 哪个国家/地区的收入 >50K 的人口比例最高，该比例是多少？
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- 找出印度收入 >50K 的人最受欢迎的职业。
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使用文件 `demographic_data_analyzer` 中的启动代码。 更新代码，以便将所有设置为“None”的变量设置为适当的计算或代码。 将所有小数四舍五入到最接近的十分之一。
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单元测试是在 `test_module.py` 下为你编写的。
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Use the starter code in the file `demographic_data_analyzer.py`. Update the code so all variables set to `None` are set to the appropriate calculation or code. 将所有小数四舍五入到最接近的十分之一。
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## 开发
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对于开发，你可以使用 `main.py` 来测试你的函数。 单击“运行”按钮，`main.py` 将运行。
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Write your code in `demographic_data_analyzer.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## 测试
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为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。 只要你点击“运行”按钮，测试就会自动运行。
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The unit tests for this project are in `test_module.py`. 为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。
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## 提交
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@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: mean-variance-standard-deviation-calculator
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# --description--
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你将使用<a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">我们在 Replit 的初始化项目</a>来完成这个项目。
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- 首先在 Replit 中导入项目。
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- 接着，你将看到一个 `.replit` 窗口。
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- 选择 `Use run command` 并点击 `Done` 按钮。
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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我们仍在开发 Python 课程的交互式教学部分。 目前，你可以在 YouTube 上通过 freeCodeCamp.org 上传的一些视频学习这个项目相关的知识。
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@@ -55,15 +50,13 @@ dashedName: mean-variance-standard-deviation-calculator
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}
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```
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此项目的单元测试在 `test_module.py` 中。
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## 开发
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对于开发，你可以使用 `main.py` 来测试你的 `calculate()` 函数。 单击“运行”按钮，`main.py` 将运行。
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Write your code in `mean_var_std.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## 测试
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为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。 只要你点击“运行”按钮，测试就会自动运行。
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此项目的单元测试在 `test_module.py` 中。 为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。
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## 提交
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@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: medical-data-visualizer
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# --description--
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你将使用<a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-medical-data-visualizer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">我们在 Replit 的初始化项目</a>来完成这个项目。
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- 首先在 Replit 中导入项目。
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- 接着，你将看到一个 `.replit` 窗口。
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- 选择 `Use run command` 并点击 `Done` 按钮。
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-medical-data-visualizer/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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我们仍在开发 Python 课程的交互式教学部分。 目前，你可以在 YouTube 上通过 freeCodeCamp.org 上传的一些视频学习这个项目相关的知识。
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@@ -65,15 +60,13 @@ dashedName: medical-data-visualizer
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每当变量设置为 `None` 时，请确保将其设置为正确的代码。
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单元测试是在 `test_module.py` 下为你编写的。
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## 开发
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对于开发，你可以使用 `main.py` 来测试你的函数。 单击“运行”按钮，`main.py` 将运行。
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Write your code in `medical_data_visualizer.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## 测试
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为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。 只要你点击“运行”按钮，测试就会自动运行。
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The unit tests for this project are in `test_module.py`. 为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。
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## 提交
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@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: page-view-time-series-visualizer
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# --description--
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你将使用<a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">我们在 Replit 的初始化项目</a>来完成这个项目。
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- 首先在 Replit 中导入项目。
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- 接着，你将看到一个 `.replit` 窗口。
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- 选择 `Use run command` 并点击 `Done` 按钮。
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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我们仍在开发 Python 课程的交互式教学部分。 目前，你可以在 freeCodeCamp.org 的 YouTube 频道中通过视频学习到这个项目相关的所有知识
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@@ -33,17 +28,17 @@ dashedName: page-view-time-series-visualizer
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- 创建一个 `draw_bar_plot` 函数，用于绘制类似于 “examples/Figure_2.png” 的条形图。 它应该显示按年份分组的每个月的平均每日页面浏览量。 图例应显示月份标签并具有 `Months` 标题。 在图表上，x 轴上的标签应为 `Years`，y 轴上的标签应为 `Average Page Views`。
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- 创建一个 `draw_box_plot` 函数，该函数使用 Seaborn 绘制两个相邻的箱形图，类似于 “examples/Figure_3.png”。 这些箱线图应显示值在给定年份或月份内的分布情况以及随时间推移的比较情况。 第一个图表的标题应为 `Year-wise Box Plot (Trend)`，第二个图表的标题应为 `Month-wise Box Plot (Seasonality)`。 确保底部的月份标签从 `Jan` 开始，并且 x 和 y 轴标记正确。 样板文件包括准备数据的命令。
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对于每个图表，请确保使用数据框的副本。 单元测试是在 `test_module.py` 下为你编写的。
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对于每个图表，请确保使用数据框的副本。
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样板文件还包括保存和返回图像的命令。
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## 开发
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对于开发，你可以使用 `main.py` 来测试你的函数。 单击“运行”按钮，`main.py` 将运行。
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Write your code in `time_series_visualizer.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## 测试
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为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。 只要你点击“运行”按钮，测试就会自动运行。
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The unit tests for this project are in `test_module.py`. 为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。
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## 提交
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@@ -8,12 +8,7 @@ dashedName: sea-level-predictor
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# --description--
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你将使用<a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-sea-level-predictor" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">我们在 Replit 的初始化项目</a>来完成这个项目。
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- 首先在 Replit 中导入项目。
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- 接着，你将看到一个 `.replit` 窗口。
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- 选择 `Use run command` 并点击 `Done` 按钮。
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You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-sea-level-predictor/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.
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我们仍在开发 Python 课程的交互式教学部分。 目前，你可以在 YouTube 上通过 freeCodeCamp.org 上传的一些视频学习这个项目相关的知识。
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@@ -33,17 +28,15 @@ dashedName: sea-level-predictor
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- 仅使用数据集中从 2000 年到最近一年的数据绘制一条新的最佳拟合线。 如果上升速度继续与 2000 年一样，则使该线也经过 2050 年以预测 2050 年的海平面上升。
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- x 标签应为 `Year`，y 标签应为 `Sea Level (inches)`，标题应为 `Rise in Sea Level`。
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单元测试是在 `test_module.py` 下为你编写的。
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样板文件还包括保存和返回图像的命令。
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## 开发
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对于开发，你可以使用 `main.py` 来测试你的函数。 单击“运行”按钮，`main.py` 将运行。
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Write your code in `sea_level_predictor.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.
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## 测试
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为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。 只要你点击“运行”按钮，测试就会自动运行。
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The unit tests for this project are in `test_module.py`. 为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。
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## 提交
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