行文思路 前几天，为大家分享了一篇文章《又一个Python神器，不写一行代码，就可以调用Matplotlib绘图！》...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...交互式绘图 这里我们定义了一个3行2列的DataFrame，以a为横坐标，b为纵坐标进行绘图。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.
数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t) 这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...例如，我们可能希望从图示中选出某些感兴趣的观测点，然后进行某些操作。
二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...在本节中，我们将查看单行和多列的记录，其中我们将多列作为列表传递： zillow.loc[7, ['Metro', 'County']] 我们从具有索引7以及Metro和County列的行中获取值。...我们可以进一步对多列进行排序，并引入混合的升序。...我们还学习了如何从数据集中选择多个角色和列。 我们学习了如何对 Pandas 数据帧或序列进行排序。...在下一节中，我们将学习如何在 Pandas 数据帧中进行数据集索引。 在 Pandas 数据帧中建立索引 在本节中，我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。
也完全可以将数据帧一起添加。 将数据帧加在一起将在计算之前对齐索引和列，并产生不匹配索引的缺失值。 首先，从 2014 年棒球数据集中选择一些列。...数据帧以状态亚利桑那（AZ）而不是阿拉斯加（AK）开头，因此我们可以从视觉上确认某些更改。 让我们将此过滤后的数据帧的shape与原始数据进行比较。...由于两个数据帧的索引相同，因此可以像第 7 步中那样将一个数据帧的值分配给另一列中的新列。 更多 从步骤 2 开始，完成此秘籍的另一种方法是直接从sex_age列中分配新列，而无需使用split方法。...必须按其索引对数据帧进行排序，以确保此方法可以工作。...晚上 7 点 更多 此秘籍的最终结果是带有多重索引列的数据帧。 使用此数据帧，可以仅选择犯罪或交通事故。xs方法允许您从任何索引级别中选择一个值。
九、数字图像处理 Pandas 秘籍 零、前言 一、Pandas 基础 二、数据帧基本操作 三、开始数据分析 四、选择数据子集 五、布尔索引 六、索引对齐 七、分组以进行汇总，过滤和转换 八、将数据重组为整齐的表格...启动和运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据 四、用数据帧表示表格和多元数据 五、数据帧的结构操作 六、索引数据 七、类别数据 八、数值统计方法 九、存取数据 十、整理数据 十一、合并，连接和重塑数据...、Pandas 的操作，第一部分 – 索引和选择 五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑 六、处理缺失数据，时间序列和 Matplotlib 绘图 七、统计之旅 – 经典方法 八...五、Pandas 的算术，函数应用以及映射 六、排序，索引和绘图 精通 Pandas 探索性分析 零、前言 一、处理不同种类的数据集 二、数据选择 三、处理，转换和重塑数据 四、像专业人士一样可视化数据...1 应了解的编程语言 2 从哪里获取数据 3 用代码获取数据 4 收集自己的 FACEBOOK 数据 5 抓取实时站点 第二部分 数据分析 6 数据分析导论 7 数据可视化 8
PandasGUI 第一个要说的就是PandasGUI，该应用程序的独特之处在于它是一个用 Qt 构建的独立应用程序，可以从 Jupyter notebook 调用。...pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv文件的导入、导出； 具体用法，参见我之前写过的一篇文章...Tabloo Tabloo使用Flask后端为DataFrames提供简单的可视化工具，以及类似于 PandasGUI的绘图功能。 使用Tabloo与PandasGUI非常相似。...对于Table栏，我们可以进行数据的筛选。 product == '矿泉水' 结果如下： 对于Plots栏，我们可以进行图形的绘制。 这个库的功能貌似没有那么强大，大家了解即可。 3....Dtale D-Tale库可以进行可视化，它可以生成交互式图形界面，支持在其中定义所需的数据外观，并根据需要对数据进行探索性分析。
◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始： ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？...# 5–多索引 如果你注意到#3的输出，它有一个奇怪的特性。每一个索引都是由3个值组合构成的。这就是所谓的多索引。它有助于快速执行运算。 从# 3的例子继续开始，我们有每个组的均值，但还没有被填补。...#只在有缺失贷款值的行中进行迭代并再次检查确认 ? ? 注意： 1. 多索引需要在loc中声明的定义分组的索引元组。这个元组会在函数中用到。...# 7–合并数据帧 当我们需要对不同来源的信息进行合并时，合并数据帧变得很重要。假设对于不同物业类型，有不同的房屋均价（INR/平方米）。让我们定义这样一个数据帧： ? ?...# 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ? 注：Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。
本文将从三个层次进行讲解，大致如下图： ? 可以理解为上层生产，下层消费模型。 其中每一层之间的数据传递是使用Buffer（图形缓冲区）作为载体： ?...当然，屏幕上的内容需要需要不断的更新，如果在同一个Buffer进行读取和写入（合成）操作，将会导致屏幕显示多帧内容。...我们从时间为0开始看，当前屏幕显示第0帧，上层CPU开始计算第1帧的纹理，计算完成后，交由GPU进行栅格化。...时间从屏幕显示第0帧开始，CPU开始准备第1帧图形的处理，好了之后交给GPU进行处理，在上层收到下一个VSync之后，CPU立马开始第2帧的处理，上层绘图的节奏就和VSync信号保持一致了，整个绘图非常流畅...为了解决该问题，我们需要再次从上层往下层了解Android绘制图形的各个细节，并进行优化。对于应用程序开发人员来说，重点还是上层的优化，对自己的应用程序的内存，UI，数据等进行优化。
这个FrameState对可用于其他对象，例如在整个帧周期中生成命令（绘图调用）的图元（primitives）。...例如，BillboardCollection在一个顶点缓冲区中存储尽可能多的布告板，并使用相同的着色器对其进行渲染。 拾取 Cesium使用颜色缓冲区实现拾取。...未来的工作 关于一帧中进行的渲染工作，有一些正在进行中还处于计划阶段的提升。...可能会对其进行扩展，以便其顺序为：基本globe，固定在地面上的矢量数据，然后是一般的不透明对象。 参见＃2172。 阴影 阴影将通过shadow mapping实现。...当我还在读高中时，Ed Mackey在90年代就在AGI进行了最初的多视锥体实现。 参考 [Bagnell13] Dan Bagnell.
方法，向底层图形模块进行一次绘图提交，进而触发底层将最终渲染的图像呈现到画布区域上。...Mesh 在ggez中，提供了图形学知识体系中的Mesh数据结构，它是一份包含顶点数据缓存、索引数据缓存，并可以存储在GPU上的数据，并且通过文档我们了解到它的克隆复制成本很低。...比如，我们想要画一个矩形，从应用层面的角度，我们可能会定义一个数据结构叫Rect，它包含如下的信息： 位置（position） 宽高（width和height） 颜色（color） 但是GPU绘图的时候...如果在你的场景中，存在对一些图形按照每帧在不同的位置，呈现不同的颜色，那么笔者更建议创建一份图形的Mesh数据，然后在每帧绘制阶段通过临时构造DrawParam来制定当前帧的绘制情况。...**有的读者可能会说，那好办，在绘图的时候，一个for循环，多次调用canvas.draw绘制大量的图形： 上述的代码，我们通过两个for循环共计400次，依次在(0, 0)、(0, 50)等位置绘制了
OPenGL作为行业标准的接口层，从Windows退出ARB后，window默认的版本始终都是OpenGl 1.1，可以通过工具查询显卡支持的OpenGL版本，同时通过驱动升级提高Windows OpengGL...glBindBuffer绑定缓冲区，glBufferData填充缓冲区 glEnable(GL_DEPTH_TEST)启动深度测试（遮挡关系）；glEnable(GL_SCISSOR_TEST)启动裁剪测试（裁剪窗口内进行渲染...glflush(提交数据到缓冲区) glfinish(同glflush并等待设备执行完返回) glClearDepth(像素深度值0~1) 顶点属性： 坐标，颜色，法线，纹理...glTexParamteri设置，纹理坐标描述纹理与顶点的映射关系 glTexCoord控制坐标、glTexGen纹理坐标自动生成 （纹理坐标：s\t\r\q（q缩放用） 顶点坐标：x\y\z\w） 多模型贴纹理...：glBegin、glvertex、glEnd(固定渲染管线) 2.顶点数组绘图：glDrawArrays 3.Display List绘图：glNewList 重复绘制内嵌1或2绘图方式
并行：指的是在硬件的帮助下，多个任务同时进行，互不影响，最终完成任务的过程。完成的时间取决于最慢的任务。这个硬件帮助，通常是指多核CPU、显卡计算配合CPU计算以及数据传输中的多通道。...串行：指的是完成一项工作，才进行另外一项工作，最后完成的时间是所有任务完成的总和。 ---- 游戏绘图 绘图模式 同我们前面学过的科学绘图和海龟绘图相比，游戏绘图在绘图的模式上有较大的区别。...我们前面讲的科学绘图和海龟绘图，新版本的实现有很多是使用游戏绘图的方式，通过并行的方式完成计算。但因为用户编程接口的兼容性，所以至少从我们编程时所感受到的方式上，还是串行处理的。...程序运行之后，可以按q键退出程序，也可以从菜单选择Quit来退出。 老话题，想掌握学习的知识，只能多练习。 请在上面程序的基础，调整各项参数，增加或者减少绘图的指令，自己练练。...作为面对刚刚接触计算机软件编程的初学者课程，我们使用了15讲的篇幅，从Python的安装、命令行的互动计算开始，讲述了数学计算、程序逻辑控制、常用数据类型等基本Python编程的知识。
重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失的数据，需要删除整行数据，其中只有一个丢失的值，或者用一个新值替换（插补）。...条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...它可以通过调用： msno.bar(df) 在绘图的左侧，y轴比例从0.0到1.0，其中1.0表示100%的数据完整性。如果条小于此值，则表示该列中缺少值。 在绘图的右侧，用索引值测量比例。...右上角表示数据帧中的最大行数。 在绘图的顶部，有一系列数字表示该列中非空值的总数。 在这个例子中，我们可以看到许多列（DTS、DCAL和RSHA）有大量的缺失值。...这是在条形图中确定的，但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图，范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。
此功能允许使用高级渲染算法，如延迟着色，其中您的应用首先渲染一组纹理以存储几何数据，然后执行一次或多次从这些纹理读取的着色过程，并执行光照计算以输出最终图片。...您可以捕获一个渲染过程中的数据以用于另一个过程，或者禁用图形管道的某些部分，并使用变换反馈进行通用计算。 从变换反馈中受益的一种技术是动画粒子效应。 下图说明了渲染粒子系统的一般体系结构。...在动画场景中，每帧都会更新一些数据。在图6-6所示的内部渲染循环中，应用程序在更新渲染资源（在过程中创建或修改OpenGL ES对象）和提交使用这些资源的绘图命令之间进行交替。...在iOS上，修改OpenGL ES对象在帧的开始或结束没有执行修改时可能很昂贵。 这个内部循环的一个重要目标是避免将数据从OpenGL ES复制回应用程序。从GPU复制结果到CPU可能非常缓慢。...如果复制的数据稍后也用作渲染当前帧的过程的一部分，如中间渲染循环所示，则应用程序会阻止，直到完成所有以前提交的绘图命令。 在应用程序提交框架中需要的所有绘图命令后，它会将结果呈现给屏幕。
3 帧缓冲区（FrameBuffer） OpenGL是图形API，因此可以说所有的运算和结果最终都是需要通过图像进行输出的。那么绘图必然就需要有一块画板，而帧缓冲区就是OpenGL中的画板。...颜色附着输出绘制图像的颜色数据，也就是平时常见的图像的RGBA数据。如果使用了多渲染目标(Multiple Render Targets)技术，那么颜色附着的数量可能会大于一。...索引数据的目的主要是为了实现顶点的复用，在绘制图像时，总是会有一些顶点被多个图元共享，而反复对这个顶点进行运算常常是没有必要的（也有某些特殊场景需要）。...和顶点数据一样，索引数据也可以以索引数组的形式存储在内存当中，调用绘制函数时传入；或者提前分配一块显存，将索引数据存储在这块显存当中，这块显存就被称为索引缓冲区。...前者对应的就是没有索引数据的情况，后者对应的是有索引数据的情况。 7 着色器程序（Shader） 在固定渲染管线时代，这一步并不是必须的。
如果要更改视图的内容，请调用setNeedsDisplay方法，视图再次调用绘图方法，缓存结果图像并将其显示在屏幕上。当用于渲染图像的数据不经常更改或仅响应用户操作时，此方法非常有用。...虽然您的应用程序可以在修改对象和提交绘图命令（如图4-3中的虚线所示）之间进行切换，但如果每帧仅执行一次每一步，则运行速度会更快。...通过暗示OpenGL ES您不需要渲染缓冲区的内容，缓冲区中的数据可以被丢弃，并且可以避免昂贵的任务来保持这些缓冲区的内容更新。 在渲染循环的这个阶段，你的应用程序已经提交了该帧的所有绘图命令。...下图显示了多采样如何工作。您的应用程序不会创建一个帧缓冲区对象，而是创建两个。多重采样缓冲区包含呈现您的内容所需的所有附件（通常为颜色和深度缓冲区）。...多采样渲染缓冲区使用与解析帧缓冲区相同的尺寸进行分配，但每个渲染缓冲区都包含一个附加参数，该参数指定要为每个像素存储的采样数量。
我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...df.isna().sum() 6.使用 loc 和 iloc 添加缺失值 使用 loc 和 iloc 添加缺失值，两者区别如下： loc：选择带标签 iloc：选择索引 我们首先创建 20 个随机索引进行选择...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...df['Geography'].replace({0:'B1',1:'B2'}) 25.绘制直方图 pandas 不是一个数据可视化库，但它使得创建基本绘图变得非常简单。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。
可以通过ndarray处理多类型的数据，但是此时您应该使用 pandas 数据帧，我们将在后面的部分中进行讨论。...我们可以将 pandas 数据帧视为将序列组合在一起以形成表格对象，其中行和列为序列。 我们可以通过多种方式创建数据帧，我们将在此处进行演示。 我们可以给数据帧一个索引。...Pandas 尚未提出完全属于自己的绘图功能。 相反，使用 pandas 方法从 pandas 对象创建的图只是对称为 Matplotlib 的绘图库进行更复杂调用的包装。...我诚挚地邀请您探索绘图方法，不仅是 Pandas 的绘图方法（我提供了许多示例的文档链接），而且还探讨了 Matplotlib。 总结 在本章中，我们从索引排序开始，并介绍了如何通过值进行排序。...我们介绍了层次聚类，并用层次索引对序列进行了切片。 最后，我们看到了各种绘图方法并进行了演示。 我们已经走了很长一段路。 我们已经建立了 Python 数据分析环境，并熟悉了基本工具。 祝一切顺利！
从图中可以看出 Flutter主要被分为两层 Framework层和Flutter Engine....当一帧图像绘制完毕后准备绘制下一帧时，显示器会发出一个垂直同步信号（VSync），所以 60Hz的屏幕就会一秒内发出 60次这样的信号。...并且一般地来说，计算机系统中，CPU、GPU和显示器以一种特定的方式协作：CPU将计算好的显示内容提交给 GPU，GPU渲染后放入帧缓冲区，然后视频控制器按照 VSync信号从帧缓冲区取帧数据传递给显示器显示...个人推测屏幕的绘图机制是一样的，只是不同平台有不同实现. Flutter Engine的渲染机制 ?...Flutter只关心向 GPU提供视图数据，GPU的 VSync信号同步到 UI线程，UI线程使用 Dart来构建抽象的视图结构，这份数据结构在 GPU线程进行图层合成，视图数据提供给 Skia引擎渲染为
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