今年35岁的程序员郭瑞度过了自己人生中最灰暗的一周。他向公司请了一周假,每天无法入睡,只有在妻子的逼迫下才能吃上一点食物。他时刻盯着手机里的消息,妄图在纷繁的消息中看到一丝他所购入的Luna代币可能涨起来的消息,但是数据却一次次跌破他的预期——50美元、20美元、1美元、0.00000112美元……
大家好,这里是德纳区块,专注于探索和发现具有价值的区块链优质项目,并打造其行业内最具先锋的社区,为立足于行业最前沿板块的标杆。
在 SVM 中引入核函数,用它处理非线性数据,即:将数据映射到高维空间中,使数据在其中变为线性的,然后应用一个简单的线性 SVM。听起来很复杂,在某种程度上确实如此。然而,尽管理解核函数的工作原理可能很困难,但它所要实现的目标很容易把握。
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包,它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象(圆圈,线条等),主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx()函数定义,基于数据变量的几何对象的属性(位置,大小,颜色)由美学(aes())函数指定( 在geom_xxx()函数中)。任何ggplot图的基础层都是由ggplot()函数定义的空ggplot层,它描述了用于绘图的数据框。
Terra是一款功能强大的公开资源情报工具(OSINT),该工具主要针对的是Twitter和Instagram数据,广大研究人员可以利用Terra在这两个社交媒体平台上实现信息收集和数据获取。
设计用于保险索赔的预测或数据建模工具,立即分析Wolfram|Alpha 和电子表格中的数据,并呈现完全交互式的图表和报告——完整的工作流程。
matplotlib是Python数据分析“三剑客”中,用于进行绘图可视化的库。也是Python可视化库种大家最早接触的一个库,基于这个库,我们差不多可以完成我们工作、学习中想要展示的图形。
本文关键字: 用terra打造更科学的js,cpp,用lua+c分离式模拟JS。terra真正的终身语言,terra最接近编译原理的元语言,cling based terra:前后端都可免编程binding生成的元语言体系
主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。一种作为监督无的机器学习方法,主题模型不容易评估,因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。然而,由于主题建模通常需要预先定义一些参数(首先是要发现的主题ķ的数量),因此模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。
首先要解释的是,ChatGPT始终试图做的基本上是产生当前文本的“合理延续”,所谓“合理延续”是指“我们可以预期在看到人们在数十亿个网页等地写的内容后,他们可能会写什么”。
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求Business Science构建一个适合他们需求的开源异常检测算法。业务目标是准确地检测各种营销数据的异常情况,这些数据包括跨多个客户和Web源跨越数千个时间序列的网站操作和营销反馈。输入anomalize:一个整洁的异常检测算法,该算法基于时间(建立在之上tibbletime)并可从一个到多个时间序列进行扩展!我们非常高兴能够为其他人提供这个开源R软件包以使其受益。在这篇文章中,我们将概述anomalize它的作用和方式。
导读:我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips,感兴趣的同学可以戳→纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图的类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
MODIS目前主要存在于两颗卫星上:TERRA和AQUA。TERRA卫星每日地方时上午10:30时过境,因此也把它称作地球观测第一颗上午星(EOS-AM1)。AQUA每日地方时下午过境,因此称作地球观测第一颗下午星(EOS-PM1)。两颗星相互配合,每1-2天可重复观测整个地球表面,得到36个波段(表1)的观测得到,这些数据广泛用于全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程研究。
在不到两个月前,我们宣布了基于升级版状态守卫者网络(State Guardian Network, 以下简称SGN)的cBridge2.0计划,今天,我们高兴地宣布cBridge2.0主网正式上线!
信息可视化(也叫绘图)是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分,例如,帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外,做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化,但我这里重要关注于matplotlib(http://matplotlib.org/)和基于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MA
之前我们写了一篇《2021 年抢先复盘:一文说透 Beta、Alpha 等 4 种区块链收益》的文章,复盘之后今天来谈谈展望,其实展望总是比复盘难,因为复盘往往带着上帝视角,可以按照现有事实抓出一两条清晰的脉络,然后找到主干,分支……
翻译自:https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/HTMLCanvasElement/getContext
plotly包不仅仅是一个包,还是一个多元的交互绘图系统,在Python、MATLAB以及Perl等语言都是可以调用。
作者:Anmol Anmol翻译:王闯(Chuck)校对:赵茹萱本文约2000字,建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly,并结合实例讲解了plotly的优点和用法,满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash,由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说,能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能,这能够有效地传达数据洞
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具,同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
今天给大家介绍一个超赞的Python可视化绘制工具-Pyvenn,用于绘制2~6个数据集交叉关系的韦恩图(Venn diagram),话不多说,下面直接介绍改库功能:
数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包,它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认,Basemap 使用时有点笨拙,甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间,超出你的想象。
---- 新智元报道 编辑:袁榭 好困 【新智元导读】币圈又爆大霹雳:自称永远一枚换一美元的「算法稳定币」翘楚Terrain本周内价格狂泻。号称「币圈茅台」的衍生币Luna,交易价格暴跌逾99%。 这几天的虚拟货币圈,可谓是风起云涌。 让韭菜悲痛到要上天台的事件层出不穷。 稳定币暴跌,跌到被铸币者冻结 这次的主角是号称价格锚定美元币值、永远保持一美元换一枚虚拟币的稳定币Terra与其衍生币Luna,其币值暴跌,跌到让人没眼看,以及同样挂钩的Tether币。 千言万语,不如一张与美元实际比价的走
虽然ggplot2 和它的朋友们[[xx-R可视化30-ggplot又一拓展包之ggforce]], [[xx-R可视化xx-用ggalt体验ggplot新版DLC(拓展)]] 给我们提供了大量绘图的选项。比如通过操纵 geom_** 和stat_** 函数。
借最近上课实习上机内容,来介绍MODIS数据相关方面内容。本部分主要包括了MODIS数据的简介和下载的问题。本篇是第一部分,MODIS的简介。主要分为三个部分:1.MODIS传感器简介及参数;2.MODIS产品及命名规则;3.MODIS的典型应用。 1.MODIS传感器简介及参数 首先来纠正件很容易被误解的事,MODIS是传感器而不是卫星,尽管我们平常称呼的时候更习惯叫MODIS数据(以传感器来称呼),Landsat数据(以卫星来称呼)。MODIS传感器的全称为中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer),主要搭载在Terra和Aqua星上。 Terrra的简介如下(摘自百度百科和遥感集市): EOS(Earth Observation System)卫星是美国地球观测系统计划中一系列卫星的简称。经过长达8年的制造和前期预研究准备工作,第一颗EOS的上午轨道卫星于1999年12月18日发射升空,发射成功的卫星命名为Terra(拉丁语“地球”的意思),主要目的是观测地球表面。它是一个用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测的计划。它的主要目的是:实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测,获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息;进行土地利用和土地覆盖研究、气候的季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化以及大气臭氧变化研究等;进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体(战略)目标。EOS卫星轨道高度为距地球705公里,目前的第一颗上午轨道卫星(Terra)过境时间为地方时10:30am左右,一天最多可以获得4条过境轨道资料。 Terra卫星于1999年12月18日发射成功,Aqua卫星于2002年5月4日发射成功。Terra为上午星,从北向南于地方时10:30左右通过赤道,Aqua为下午星,从南向北于地方时13:30左右通过赤道。两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面,得到36个波段的观测数据 EOS系列卫星上的最主要的仪器是中分辨率成像光谱仪(MODIS),其最大空间分辨率可达250米。 对应的MODIS传感器的简介如下(摘自百度百科和遥感集市): MODIS是当前世界上新一代“图谱合一”的光学遥感仪器,有36个离散光谱波段,光谱范围宽,从0.4微米(可见光)到14.4微米(热红外)全光谱覆盖。MODIS的多波段数据可以同时提供反映陆地表面状况、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化学、大气中水汽、气溶胶、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧和云顶高度等特征的信息。可用于对地表、生物圈、固态地球、大气和海洋进行长期全球观测。中分辨率成像光谱仪(MODIS)最大空间分辨率可达250米,扫描宽度2330公里。MODIS是CZCS、AVHRR、HIRS和TM等仪器的继续。MODIS是被动式成像分光辐射计。共有490个探测器,分布在36个光谱波段,从0.4微米(可见光)到14.4微米(热红外)全光谱覆盖。 MODIS仪器的地面分辨率为250m、500m和1000m,扫描宽度为2330km。 在对地观测过程中,每秒可同时获得11兆比特的来自大气、海洋和陆地表面信息,日或每两日可获取一次全球观测数据。 MODIS参数(摘自百度百科和遥感集市) 空间分辨率——250 m (1-2波段);500 m (3-7波段);1000 m (8-36波段) 扫描宽度——2330km 时间分辨率——1天 光谱波段——36个离散光谱波段,光谱范围宽,从0.4微米(可见光)到14.4微米(热红外)全光谱覆盖 。 轨道——705KM,降轨上午10:30过境,升轨下午1:30过境;太阳同步;近极地圆轨道 设计寿命——5年 2.MODIS产品及命名规则 按处理级别划分,可以分为以下5种: 0级产品:也称原始数据; 1级产品:指L1A数据,已经被赋予定标参数; 2级产品:经过定标定位后数据,本系统产品是国际标准 的EOS-HDF格式。包含所有波段数据,是应用比较广泛的一类数据。; 3级产品:在1B数据的基础上,对由遥感器成像过程产生的边缘畸变(Bowtie效应)进行校正,产生L3级产品; 4级产品:由参数文件提供的参数,对图像进行几何纠正,辐射校正,使图像的每一点都有精确的地理编码、反射率和辐射率。L4级产品的MODIS图像进行不同时相的匹配时,误差小于1个像元。该级产品是应用级产品不可缺少的基础; 5级及以上产品:根据各种应用模型开发L5级产品。
OpenGL中的glutInitDisplayMode()函数的作用主要是在创建窗口的时候,指定其显示模式的类型。
本文关键字:devops可编程的语言系统。programmable language,可编程容器和可编程语言系统,c++ as terra++
填充颜色、设置坐标轴及坐标轴标签。这里重点是颜色填充函数:Axes.fill_between()
教程不断更新中:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第14章 emWin6.x的2D图形库之基本绘图 本章节为大
亚马逊以17亿美元的价格收购了美国扫地机器人龙头iRobot,目前正在接受美国联邦贸易委员会的反垄断调查。
导读:制作提供信息的可视化(有时称为绘图)是数据分析中的最重要任务之一。可视化可能是探索过程的一部分,例如,帮助识别异常值或所需的数据转换,或者为建模提供一些想法。对于其他人来说,构建网络交互式可视化可能是最终目标。Python有很多附加库可以用来制作静态或动态的可视化文件,但是我将主要关注matplotlib和以它为基础的库。
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先,我们先讲一下我们今天要用到的数据。是来自于 http://www.stat.ubc.ca/~rickw/gapminderDataFiveYear.txt 的世界经济数据。 我们打开前6行可以看到以下部分: X head(X) 📷 其中country就是统计的国家啦,year则是统计获得的年份,这份数据采集了1952年到2007年的数据,每五年进行一次统计,pop则是人口的数目,continent代表国家所在的大洲,包括Aisa,Africa,America,Eur
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而,虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法,但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法,使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中,其结果在图形上接近于corrplot函数的结果,这是优秀的arm包的一部分。
导读:数据分析时经常用到的折线图,你真的懂了吗?可以用来呈现哪些数据关系?在数据分析过程中可以解决哪些问题?怎样用Python绘制折线图?本文逐一为你解答。
geom_point(作图函数(mapping=aes(x=X轴的列,y=Y轴的列))
「tiff文件下载网址」 https://www.naturalearthdata.com/downloads/50m-raster-data/50m-natural-earth-1/
作者:Xing Yang (VMware) 和 Ashutosh Kumar (Elastic) 原文:https://t.hk.uy/b3Yq 译者:进击云原生
Wolfram|Alpha 在学生群体中深受欢迎,是很多在校大学生和高中生探索未知的一大法宝。通常,学生每输入一个问题,Wolfram|Alpha 给出一个(通常具有丰富情境化的)答案。这是个一问一答的过程,能解决很多实际问题,尤其是当与它的分步求解功能相结合的时候。
2009年,中本聪(Satoshi Nakamoto)推出比特币,成为世界上第一个加密货币。代码是开源的,这意味着它可以被任何人修改,并且可以自由地用于其他项目。许多加密货币都使用了这种代码的修改版本,并取得了不同程度的成功。 Litecoin于2011年宣布,其目标是成为比特币“黄金”的“银”。在撰写本文时,Litecoin的市值最高,仅次于比特币。 下面是我们的指南,告诉你比特币和litecoin的关键区别。 结果的差异 挖矿差异 就像比特币一样,litecoin是一种由采矿产生的加密货币。Li
2、q2-dada2 denoise-paired增加了一个新的参数,使这种方法的用户能够控制最小长度的前进/反向重叠。此方法的的默认值12,和先前版本保持不变。
python中的bokeh包也是作图神器,现在了解到了如何作散点图和柱形图,先记录一波。
随着即将到来的 $TWD 预售,我们将指导您完成参与过程。 📷 准备参加 创建你的钱包 下载 Chrome Terra Station;https://chrome.google.com/webstore/detail/terra-station/aiifbnbfobpmeekipheeijimdpnlpgpp 安装 chrome terra 站并单击 Terra 标志。您可以看到显示了以下窗口。 📷 点击“新钱包” 设置名称和密码后,一定要复制种子短语。最好的方法是直接用笔在记事本上写下来。然后选中复选框
另一种常用的绘图类型是简单的散点图,是折线图的近亲。这里的点并不由线连接,而是单独表示的点,圆或其他形状。我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
文章中提到的项目有: 以太坊 2.0[6], Cosmos[7], IBC[8], Layer Zero[9], Solana[10], Serum[11], Optimistic Roll-ups[12], StarkNet[13] , [Terra] (https://www.terra. money/), [THORChain](https://thorchain.org/ "Terra] (https://www.terra. money/ "Terra] (https://www.terra. money/), [THORChain"), [THORChain"), Osmosis[14], Anyswap,[15] Wormhole[16], Ronin Bridge[17], Terra Bridge[18], Avalanche Bridge[19], Ren Bridge, [20] Axie Infinity[21]
我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理,陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下:
这里是一个简短的教程,示例和代码片段的集合,展示了一些有用的经验和技巧,来制作更精美的图像,并克服一些 matplotlib 的缺陷。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码,而geoplot基于geopandas,提供了众多高度封装的绘图API,很大程度上简化了绘图难度,就像seaborn之于matplotlib。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
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