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我尝试了带有界限(-oo，-2)，[-2，-1)，-1，+1，(+1，+2]，(+2，+oo)的z分数，但它似乎不起作用，可能是因为数据的右偏。因此，我认为它可能与某种类型的集群一起工作。
浏览 1提问于2015-02-16得票数 0
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可视化不对称数据
、、、、
shade': True, 'linewidth': 3})
plt.xlabel('Amount')取数据的对数使分布为正态分布但是，如何在图的x轴上获取数据的原始值，而不是这些新的对数值？
浏览 18提问于2020-02-13得票数 0
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是否有一个JavaScript库，允许您在旋转的同时以3D形式可视化雷达图(又名蜘蛛图)。
我的意思是，通过添加时间作为坐标，在3D中可视化类型的图表。最终的结果将是一个不对称形状的三维球体。
浏览 1提问于2013-04-10得票数 3
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我用ggplot2创建了一个简单的散点图，并用颜色可视化了z变量： qplot(x=x, y=y, data=data, color=vis) hist(data$vis)
问题-在我看来-是等距中断，它为样本中根本不存在的数据创建了存储箱。所以我的问题是:有没有一种有效的方法来克服这个问题，并在
浏览 2提问于2012-08-27得票数 3
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我有一个数据集，其中的值可以绘制为x值和y值。Y轴上的数据具有不对称误差，即，我想用线性函数来拟合这些数据。与非常相关，但不可能(或至少不直接)使用，因为我的数据在纵坐标(y轴)上具有不对称误差，以便也获得斜率误差。
那么，当y误差条不对称时，我如何计算线性拟合的斜率上的误差？
浏览 3提问于2014-05-28得票数 3
我有一个Spark应用程序，现在已经运行了46个小时。虽然它的大多数作业在25秒内完成，但特定的作业需要几个小时。下面提供了一些详细信息：7.5 h 2.2 MB / 257402 2.9 MB / 128601
还有其他类似的任务时间，其值为11.3小时、10.6小时、9.4小时等，其中每个人都将大部分活动时间花在了“DataFrameFunctions.scala:42的rdd”上。该阶段的详细信息显示了executor在"Executor Computing time
浏览 2提问于2017-10-13得票数 6
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我正在考虑如果Vega-Lite不能自动将原始数据转换为箱线图。 我应该提前计算我的数据的最大值，最小值，第一/第三季度吗？但如果是这样的话，我如何填写代码并进行计算呢？ ?
浏览 59提问于2020-10-27得票数 1
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我用一些坏的幂律拟合数据集，数据在X和Y中有不对称的误差，我希望能够引入对拟合参数的约束(即不低于0，或者在某个范围内)。使用Scipy.ODR，我可以很好地拟合数据，包括两个轴上的不对称误差，但是我似乎在文档中找不到任何方法来介绍我的拟合参数的界限，在线讨论似乎表明这个模块是完全不可能的：。利用Lmfit，我也可以很好地拟合数据，并且可以给拟合的参数引入界。然而，在线讨论再次指出，Lmfit无法处理不对称的错误和两个轴上的错误。
浏览 10提问于2022-10-10得票数 0
我有一个数据集，其中包含左腿和右腿之间的不对称。我想以图表的形式显示数据，我的思维过程是将左腿数据(‘L’)转换为负值，例如-3.1，将右腿数据转换为正值。所以，我想要的输出是这样的:不对称的\x第3.1段
浏览 7提问于2022-11-17得票数 0
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我如何将字典转换成矩阵？
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我不会在细节上说太多，但这种关联是不对称的(A和B之间的相关性不同于B和A之间的相关性){ itemB: 0.85,我希望输出成为matplotlib可视化的矩阵。就像这样：[0.68,1,0.24]如果可能的话，我也想要一个matplotlib可视化，为每一行和每列都有一个图例，因为我的dict有超过3个条目
浏览 2提问于2019-07-19得票数 0
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我得到了一些数据作为一系列计算机模拟的结果，可能的结果是1和0。它们有不对称的错误条。我想要对我的数据进行拟合，并尝试使用scipy.optimize.curve_fit1函数这样做： y = 1./(1+np.exp(-k*(x-x0如何在考虑不对称误差条的情况下拟合曲线？
浏览 3提问于2016-06-28得票数 1
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我正在读取文件中的pcm数据，然后绘制它。我注意到这个情节在librosa.display.waveplot、情节和大胆之间有所不同。
浏览 1提问于2019-07-29得票数 2
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我们有一个Spark流媒体应用程序，它基本上没有几个小时的调度延迟，但是突然它跳到了几分钟并失控地螺旋上升：
我们不确定延迟发生的原因(理论上包括垃圾收集)。无论我们使用3个、5个还是10个从机，集群的CPU利用率通常都很低。
浏览 2提问于2016-06-18得票数 4
我对R很陌生，我对图也有一些问题。我有一个非常偏斜的分布，我认为正因为如此，我获得的图表很难解释。正如您在下面看到的，我有很难解释的图表，您知道我们如何处理这个非常易变的分布吗？plot(density(data$responsetime, xlim=c(0, 20000))像这样的情节：
data$responsetime示例：
c(9703L, 297L, 482L, 915L, 295L, 857L,
浏览 2提问于2016-10-07得票数 2
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我得到，您首先使用对称加密数据，然后使用另一种方法(对称或不对称)加密该密钥，以避免重新加密数据，并提高速度。
我不明白的是，为什么选择非对称而不是对称的第二层更安全呢？这仅仅是因为不对称可以由数据库主密钥加密吗？那么，是否有可能让一个用户将数据加密到同一数据库上的另一个用户？我看不出你在数据库里还有什么其他的优势。
浏览 3提问于2013-10-13得票数 2
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据我所知，消息身份验证代码工作在共享密钥上。他们的工作方式是一样的吗。对称过程和非对称过程之间是否没有区别。有人能从消息完整性和身份验证的角度来解释我吗？
浏览 0提问于2020-05-22得票数 1
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我正在尝试使用神经网络/决策树构建预测模型。我有一个巨大的变量集，所以我试图做特征选择(删除不需要的变量).Can我删除具有高偏斜度(不是正态分布)的变量?这会对建立的模型产生影响吗？
浏览 1提问于2016-02-24得票数 2
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