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零基础学编程042:

前几天她让我帮着打印几张及导,我发现这些都是用一款软件制作的,例如第一幅是这样的:? 我以前用Python过复利曲线,这种只不过稍微复杂了一点,应该难不倒我,下面就跟着我来一步一步把这个做出来。 第一步:出f(x)=x*ln(x) 复习一下以前学过的内容,换一下,马上就完成了这一步。 第二步:再加上导 f(x) = 1 + ln(x)在plot()之前加上两条语句就可以了。dy = 1 + np.log(x)plt.plot(x, dy)? 作业:试着出下中的两个。?--- END ---

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用户,该分析?

有同学问:陈老师,我领导让我做用户分析,可是我做了一大堆据,却被批:也没分析什东西啊?该咋办?今天系统解答一下。 用户分析的错误姿势1.限于据,动不敢动。 一提用户,很多人脑海里立刻蹦出了性别,年龄,地域,爱好等基础信息字段,然后大呼:我们好没这个据,于是放弃分析了。可实际想想,知道男性占比真的有那大意义? 又样呢?”3.无限拆分,没有逻辑。很多人一听到类似“流失用户分析”一类相对具体的分析题目,就开始无限拆解据。分性别,年龄,地域,设备,注册时间,来源渠道,购买金额……拆了几十个维度看流失率。 实际上,用户分析最大的问题都是出在前五步的。缺少假设方向,缺少据准备,缺少分析逻辑,单纯罗列据,无限制拆解,到最后自然面对一堆零碎的据纠结:“男女比例3:2又样呢???” 不考虑具体问题场景,单纯的问:一般的用户做。

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    用户,该分析?

    作者:陈老师 来源:接地气学堂有同学问:陈老师,我领导让我做用户分析,可是我做了一大堆据,却被批:也没分析什东西啊?该咋办?今天系统解答一下。用户分析的错误姿势1.限于据,动不敢动。 一提用户,很多人脑海里立刻蹦出了性别,年龄,地域,爱好等基础信息字段,然后大呼:我们好没这个据,于是放弃分析了。可实际想想,知道男性占比真的有那大意义? 又样呢?”3.无限拆分,没有逻辑。很多人一听到类似“流失用户分析”一类相对具体的分析题目,就开始无限拆解据。分性别,年龄,地域,设备,注册时间,来源渠道,购买金额……拆了几十个维度看流失率。 实际上,用户分析最大的问题都是出在前五步的。缺少假设方向,缺少据准备,缺少分析逻辑,单纯罗列据,无限制拆解,到最后自然面对一堆零碎的据纠结:“男女比例3:2又样呢???” 不考虑具体问题场景,单纯的问:一般的用户做。得到的也是来自算法、调研、仓、分析各个岗位千奇百怪的回答,自然没有分析思路了

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    用户,该分析?

    有同学问:陈老师,我领导让我做用户分析,可是我做了一大堆据,却被批:也没分析什东西啊?该咋办?今天系统解答一下。用户分析的错误姿势1.限于据,动不敢动。 一提用户,很多人脑海里立刻蹦出了性别,年龄,地域,爱好等基础信息字段,然后大呼:我们好没这个据,于是放弃分析了。可实际想想,知道男性占比真的有那大意义? 又样呢?”3.无限拆分,没有逻辑。很多人一听到类似“流失用户分析”一类相对具体的分析题目,就开始无限拆解据。分性别,年龄,地域,设备,注册时间,来源渠道,购买金额……拆了几十个维度看流失率。 实际上,用户分析最大的问题都是出在前五步的。缺少假设方向,缺少据准备,缺少分析逻辑,单纯罗列据,无限制拆解,到最后自然面对一堆零碎的据纠结:“男女比例3:2又样呢???” 不考虑具体问题场景,单纯的问:一般的用户做。得到的也是来自算法、调研、仓、分析各个岗位千奇百怪的回答,自然没有分析思路了

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    B2B的用户做?

    分享一个B2B用户的做法。网上流传的资料大多是B2C相关的,导致在B2B企业的同学很困惑:”老师,说是RFM模型,可我们的客户都是n久没有一张单,一张订单几百万,个RFM法呢? 与B2C用户一样,B2B用户也可以分为用户名称,基本特征,消费行为,互动行为等维度,但要考察的内容完全不同(如下)。? 有些同学会想:需要哪些字段已经列好了,下边就和B2C用户一样,采集据—打标签—做关联分析—做推荐算法,走起。对不对?大错特错! 和B2C用户,我们强调做埋点一样,B2B核心就是销售管理,是基于业务流程据的采集,能搞掂了据才有后续分析,不然就是巧妇难为无米之炊了。 于是回归到开头的问题,那个同学问我,为什手上有企业最核心的销售据,却分析不出来个啥?我一口气问了八个有没有:有没有采集客户的行业、经营情况、行业排名、发展速度据?

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    ai光路? ai光路

    如何使用AI绘制荧光共聚焦显微镜的简易光路呢?我们可以使用ai绘制这幅,该绘制呢?下面我们就来看看详细的教程。? 1、双击运行AI,新建一个空白板,并绘制一个板大小的矩形,设置好看的渐变填充色以作背景;?2、先用钢笔工具绘制两个短的直线段,中间留一小距离空隙,编组,旋转复制一个,作为光源的出入口;? 6、最后,钢笔工具绘制一个折线段,作为箭头添加到每个路径上作为光源的传播方向,这样一个简易的光路就绘制好了!?

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    详解pandas.DataFrame.plot()

    首先看官网的DataFrame.plot( )DataFrame.plot(x=None, y=None, kind=line, ax=None, subplots=False, sharex=None 如果没有设置,则使用当前matplotlib subplot**其中,变量和通过改变figure和axes中的元素(例如:title,label,点和线等等)一起描述figure和axes,也就是在布上绘 注意一下散点scatter是需要传入两个Y的columns参的: ?传入x,y参 ??同时多个子,可以设置 subplot = True ? 2、注意事项: – 在时,要注意首先定义布:fig = plt.figure( ) – 然后定义子ax ,使用 ax= fig.add_subplot( 行,列,位置标) – 当上述步骤完成后 到此这篇关于详解pandas.DataFrame.plot() 的文章就介绍到这了,更多相关pandas.DataFrame.plot( )内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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    及其

    对应关系中定义域集合与值域集合的元素对应关系例如 的定义域是 ,值域是 。除了用表达式表示之外,还会用表示。 以二维的为例,的每个自变量与因变量可以构成笛卡尔直角坐标系中的一个点。 按照上式,将所有点连成线,即为。例如:? , 是正整,下分别表示了 的。 ?指是正整的指比较 , 或 当 时,即 ,是反比例,其如下。此等效于 ,注意 。并且是奇。 ?反比例当 时,即 ,且为偶。 其如下所示: ?a=-2 时的 这几种结果,分别对应常用的,其如下所示: ?几种常见指比较多项式: ,其中 为非负整, 是实,称为多项式的系。多项式的定义域为 。 一个有理:对多项式利用代运算符(加减乘除和幂运算)进行组合。所有的有理都是代,但代的范畴比有理更大。例如下所示就是代。 ?

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    用户生成出来的?

    投放广告时需要分析,什渠道能触达主要用户?我们的用户会喜欢看什内容呢?……以上场景都涉及到“用户”的使用。 在用户之前,需要收集用户据(如:抖音后台的用户据收集及清洗处理),对用户据分析或建模(如:抖音通过统计多维度分析用户群体的据特征等)。有了这些基础,才能构建最终的用户。 以上两组标签,会形成两组完全不同的用户。下展示了电商和广告可能用户情形(说明:一款产品可能拥有多个用户代表)。(4)总结2. 用户有什用?如何使用? 讨论用户的作用,我们先了解用户理论的源头Alan Cooper说。Alan Cooper认为有四个核心作用:1)产生共同语言。2)让用户形象不再多变且没有定论。 (片展示各业务中“用户”的使用和价值。星级越高代表用户重要性越高,五星为满值。)

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    瀑布有什用?用python

    你可能会问,销售额增加的原因是什?销售额下降的原因又是什? 本文的重点,是介绍使用 Python 出瀑布,让你能够举一反三,应用于自己的实际工作当中。你只需要把据文件准备好,然后运行一遍代码,就能自动生成所需的瀑布。1. 开始接下来,我们开始,在所使用的据中,trans 存储的是瀑布中柱子对应的据,blank 存储的是柱子底端的高度据。 = #7ab800color3 = #dc5034 # 设置大小########## 开始 ############### # 设置标题title = n各地区销售额变化瀑布n # 使用 Pandas 中的waterfall = trans.plot(kind=bar, stacked=True, bottom=blank, legend=None, figsize=(16, 8), fontsize

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    Jupyter打开形界面并出正弦实例

    1、进入工作目录文件夹D:PythonjupyterWorkplace如何截取鼠标右键的选项栏:qq截的拓展,在登陆qq的前提下同时按住ctrl+alt+shift,然后选择右键菜单(或者下拉菜单)也可以哦 4、进入形界面?5、出正弦曲线Ctrl+Enter 运行?6、关闭退出shell里面Ctrl+C停止并退出? 以上这篇Jupyter打开形界面并出正弦实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    一张告诉你E-R

    E-R也称实体-联系(Entity Relationship Diagram),提供了表示实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。它是描述现实世界关系概念模型的有效方法。 用“矩形框”表示实体型,矩形框内写明实体名称;用“椭圆框”或圆角矩形表示实体的属性,并用“实心线段”将其与相应关系的“实体型”连接起来;用”菱形框“表示实体型之间的联系成因,在菱形框内写明联系名,并用 中文名实体-联系外文名Entity Relationship Diagram简称E-R类别概念模型在ER中有如下四个成分:矩形框: 表示实体,在框中记入实体名。 上一张简单点说就是 方框表示实体 椭圆表示属性 菱形表示联系 连接实体要用菱形框并且在菱形框两侧的直线标注关系的特点 一对一:1 — 1一对多:1 — n多对一:n— 1多对多:n — n?

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    painter使用笔中的马克笔?

    Painter中笔有很多样式,今天我们就来看看笔中马克笔的使用方法。 1、打开Painter软件,鼠标左键单击菜单下的【文件】>>【新建】,在新创建的布中绘,在右边的笔选项栏下选择马克笔,如下所示。? 2、接着,设置笔的颜色为橘色色,笔的大小为10,并用笔在布上绘一个房子的轮廓部分出来,如下所示。?3、然后,更改笔的笔触样式,选择细致尖头笔样式的笔,如下所示。? 4、接着,更改笔的颜色为蓝色,笔的大小设置为6,用笔在布上绘出房子的窗户和门出来,如下所示。?5、然后,更改笔的笔触样式,选择圆头尖笔样式的笔,如下所示。? 6、接着,设置笔颜色为紫色,笔的大小设置为15,在布上绘出紫色的花园出来,如下所示。用不同的笔就会出不同的效果,喜欢绘的朋友按着步骤也来吧。?

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    cdrX7货车矢量? cdr货车标的

    2、用贝赛尔工具绘制出闭合的形。?3、选椭圆形工具,绘制出3个圆。?4、按空格切换成选择工具,框选所有形,单击属性中移除前面对象。?? 5、单击椭圆形工具,按Ctrl键出一个正圆,按Shift键缩小圆,并框选再合并。填充颜色再复制一个。??6、选矩形工具,绘制出矩形并填充再复制。用贝赛尔工具绘制出形,填充为白色。??

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    PHP之gd_info()

    下面我们来说下PHP处理中的gd_info()。?gd_info() --取得当前安装的 GD 库的信息。 下面我们来实际输出一下(以THINKPHP5.0版本为例):** * PHP  *public function imgClass(){    取得当前安装的 GD 库的信息    var_dump (gd_info());}返回结果是组,共有12个序列,下面将一一介绍。 GIF Read Support如果包含有读取 GIF 的支持则为 TRUE。GIF Create Support如果包含有创建 GIF 的支持则为 TRUE。

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    cdrX7分布指示? cdr分布指示

    cdr中想要绘制矢量的分布指示,我们需要用到矩形、椭圆形、文本工具,填充不同的颜色等进行操作,下面我们就来看看详细的教程。 2、单击绘工具箱选矩形工具,绘制一个矩形。?3、属性栏中进行矩形圆角设置。?4、复制和再制几个矩形,分别选定在调色板中填充不同的颜色,框选所有矩形右击X取消边线。??

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    ABAP SE37 里面传入SELECT-OPTIONS一样的参

    在ABAP的SE37,function里面传入SELECT-OPTIONS一样的参呢?还可以使用:BAPI_ITOB_SEL_DESCRIPT?

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    Vivado SDK 添加

    在viado SDK的程序开发中,会出现以下的问题,abs有警告,sqrt有错误。? 看看警告提示:这个错误表示这个还没有经过声明? 看看错误提示:这是个编程链接错误,意思是说在你的程序里引用了某个, 但是链接器找不到该定义.?解决? 添加m文件 因为abs()位于math.h里,点击??然后Apply ?会有一段小时间要消耗啦。??

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    Word?手把手教你两招

    我们都知道用Word编辑文档很方便,如果我们想用Word做呢?可能有人会问Word不是主要用来编辑文字的吗?? 但是事实上用Word真的可以,不信的话来看看下面这两种用Word的方法。 第二种方法:引用工具想知道具体引用吗?下面是具体操作步骤。 2、然后我们在“”中,点击工具栏中的小铅笔可以直接,也可以直接点击选择形状。大家可以根据自己的喜好利用页面中的工具。3、完成之后,点击页面左上角的标。 以上就是用Word的两种方法。第一种方法直接通过插入形状的方法来;第二种方法利用电脑上的工具帮助Word实现。大家可以在空闲的时候试试这两种方法,希望能帮到大家。

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    用Python出好看的词云

    作者:易执 来源:Python读相信很多人在第一眼看到下面这些时,都会被其牛逼的视觉效果所吸引,这篇文章就教大家用Python出这种。? 前期准备上面的这种叫做词云,主要用途是将文本据中出现频率较高的关键词以可视化的形式展现出来,使人一眼就可以领略文本据的主要表达意思。词云中,词的大小代表了其词频,越大的字代表其出现频率更高。 首先需要一份待分析的文本据,由于文本据都是一段一段的,所以第一步要将这些句子或者段落划分成词,这个过程称之为分词,需要用到Python中的分词库jieba。 一张简单的词云就成功生成啦,但看起来好并没有特别好看,生成带特定形状的词云呢? ,区别在于要导入相应形状的片,并在wordcloud设置了mask参

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