作者 | Fabian Bosler 来源 | Medium 在今天的文章中，将研究使用Python绘制数据的三种不同方式。将通过利用《 2019年世界幸福报告》中的数据来做到这一点。...报告中的幸福定义为对“ Cantril阶梯问题”的回答，要求被调查者以0到10的等级评估他们今天的生活，最糟糕的寿命为0，最可能的寿命为10。 在整篇文章中，将Life Ladder用作目标变量。...只需要CSV文件，即可使用Python轻松创建。试试看！ 目前的工作流程 最终决定使用Pandas原生绘图进行快速检查，并使用Seaborn生成要在报表和演示文稿中使用的图表（在视觉上很重要）。...总体而言，面对新数据时，第一步是尝试形象化其分布，以更好地理解数据。 加载数据和导入库 请加载本文中将要使用的数据。对数据进行了一些预处理。在有意义的地方进行推断。...两者，xlim并ylim期望一个元组（例如xlim=(0,5)） 快速浏览各种可用的绘图类型。
以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。...Kepler.gl (地理空间数据优秀奖) Kepler.gl不是一个Python库，而是一款强大的基于web的地理空间数据可视化工具。只需要CSV文件，就可以使用Python轻松地创建文件。...我已经对数据进行了预处理。并对它的意义进行了探究和推断。...小提琴图在绘制大洲与生活阶梯的关系图时，用人均GDP的平均值对数据进行分组。人均GDP越高，幸福指数就越高 配对图 Seaborn配对图是在一个大网格中绘制双变量散点图的所有组合。...它确实还需要适应客户需求（即使用matplotlib），但是它仍然是令人信服。
没有普遍的最佳方法来可视化数据。不同的问题最好由不同的情节来回答。通过使用一致的面向数据集的API, Seaborn可以轻松地在不同的可视化表示之间切换。...其次，这些参数，高度和方面，在matplotlib中参数化的大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数，宽度=高度*方面)。最重要的是，这些参数对应于每个子图的大小，而不是整个图形的大小。...overall size, but the axes will be squeezed horizontally to fit in the space: 有多个列的图形将具有相同的总体大小，但轴将水平压缩以适应空间...此时，建议直接使用matplotlib设置图形并填充 Combining multiple views on the data 组合数据的多个视图 Two important plotting functions...seaborn中两个重要的标绘函数不完全适合上面讨论的分类方案。这些函数jointplot()和pairplot()使用来自不同模块的多种图来在单个图中表示数据集的多个方面。
在2011年统一整合为Wayfair品牌之前，该公司的商店已经扩展至200多个城市。 同一年，该公司获得Battery Ventures等机构的1.65亿美元风投，以帮助其度过转型期。...“我们做自有品牌的目的是希望实现规模化的销售和定制，在这个过程中让消费者能够理解自己喜爱的家具风格并完善自己的家居环境，Wayfair的自有品牌策略能够让家具网购的体验更轻松。”...这种模式最大的优势是资金占用非常少，特别是利用电商平台的虚拟销售方式。 Wayfair自2012年以来在营销方面的开支超过25亿美元，约占同期营收的13％。...为此，CastleGate正在中国增加仓库空间，并在越南开设新仓库，作为向前定位产品和整合海运以直接运送到CastleGate仓库的试点项目的一部分。...该项目还确保Wayfair拥有足够的产品以满足其快速交付时间表。 推动国际物流意味着CastleGate正在成为海运公司的直接客户，而不是利用第三方物流供应商提供海运能力。
有几种方式可以方便的解决这个问题，在类别之间进行简单比较并汇总信息，我们快速讨论并比较一些适合这类数据观测的函数。 箱线图 第一个是熟悉的 boxplot()。这种图形显示了分布的三个四分位值与极值。...在 Seaborn 中 barplot() 函数在完整数据集上运行，并显示任意估计，默认情况下使用均值。 当在每个类别中有多个观察值时，它还使用引导来计算估计周围的置信区间，并绘制使用误差条： ?...在 Seaborn 中，使用 countplot() 函数很容易绘制： 备注：函数将默认使用 count 参数作为 x/y 中未传的一组维度 ?...基于 FacetGrid 的工作原理，要更改图形的大小和形状，需要指定适用于每个方面的 size 和 aspect 参数： ?...但是，必须特别注意确保分类变量的顺序在每个方面实施，方法是使用具有 Categorical 数据类型的数据或通过命令和 hue_order。 ?
分布（二）利用python绘制密度图 密度图 （Density chart）简介 1 密度图用于显示数据在连续数值（或时间段）的分布状况，是直方图的变种。...，并辅以其他的绘图知识。...增加阴影 ax_sub = sns.kdeplot(df['sepal_width'], fill=True, ax=ax[1]) ax_sub.set_title('增加阴影') # 修改带宽，以突出数据分布的原始状态...以多网格展示 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 diamonds = sns.load_dataset('diamonds...alpha=1) plt.show() 9 总结 以上通过seaborn的kdeplot可以快速绘制密度图，也可通过gaussian_kde构建密度函数后再通过matplotlib进行简单绘制，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的密度图来适应相关使用场景
在丁珂看来，面对AI大模型引发的全新安全挑战，传统的安全工具、经验、策略将失去效力，企业亟需重建适应智能化时代的安全体系，打造更灵活、弹性、可扩展的数字安全免疫能力。...在丁珂看来，AI大模型时代，外部技术和攻击瞬息万变，如果外部因素一有变化，就要重新构建一整个模块的安全体系来匹配，从成本和效果考量这都是不合格的，企业需要打造一套具有弹性、自适应、可扩展的数字安全免疫系统...以中远海运为例，其依托腾讯安全产品和专家服务构建起技防+人防的数字安全免疫力，有效保障了公司的数据、系统和业务安全。...中远海运科技股份有限公司副总经理林亦雯在演讲中提到，“在最近的一次枪林弹雨中，腾讯安全与中远海运一起做到了毫发无伤，再一次证明免疫力才是我们最好的铠甲。”...据腾讯安全副总裁杨光夫介绍，腾讯安全将发布安全数据湖，帮助企业解决数据存储和使用成本问题，提高数据查询速度，具备180天以上对原始数据的事件调查和威胁狩猎，助力企业实现安全智能化转型。
在单机部署中，主备实例通过redo日志主备同步，满足一般业务高可用；分布式部署中通过MN、CN、DN组实现横向扩展和高并发处理能力；共享集群形态则采用Shared-Disk架构，通过崖山集群内核和聚合内存技术实现所有实例对同一数据的强一致读写访问...段页式表空间通过灵活的区和页管理提升空间利用率；而对象式管理针对稳态列存表的冷数据，采用切片化存储并支持云存储路径配置，适应数据渐进式归档和转换场景。...PL语言和触发器提供丰富的数据库内业务逻辑实现能力，减少客户端与服务器间的交互延迟。高可用架构与数据安全保障YashanDB在高可用方面提供了主备复制与共享集群两种核心架构。...主备复制通过WAL机制实现redo日志的同步，结合多种保护模式（最大性能、最大可用、最大保护）实现数据容灾与零数据丢失策略。级联备库扩展了异地备份能力，适应容灾需求。...建议数据库开发与运维人员结合本文内容，在实际项目中合理规划和优化YashanDB数据库使用，提升整体数据管理效果和系统稳定性。
在现代信息系统中，数据库作为关键的存储和管理组件，面对日益增长的数据规模和复杂的并发访问需求，常常遭遇性能瓶颈和数据一致性难题。...传统数据库架构在分布式处理、高可用性及弹性扩展方面存在局限，影响系统的可维护性和稳定性。...SQL引擎通过解析、验证、优化和执行多阶段处理SQL，支持丰富的内置函数和向量化计算；PL引擎支持存储过程、触发器等高级程序化对象；存储引擎负责空间管理、事务控制及关系对象维护，内嵌多种存储结构以适应不同业务特征...数据交换在复杂的SQL执行过程中实现动态调度，满足查询结果汇总、数据搬迁和任务调度需求。事务与一致性控制作为数据库的核心，YashanDB支持ACID事务属性。...高可用体系与容灾能力YashanDB主备复制机制通过Redo日志同步，支持同步与异步复制策略，提供最大性能、最大可用及最大保护三种保护模式，满足不同业务对数据安全和访问性能的权衡。
11月29日，第六届中国信息通信大会数字基建专题报告会成功举办，“数字身份互联互通平台”在会上正式发布。...，推动分布式数字身份技术体系的发展，最终为激活全社会数据要素高效流通做出贡献。...、跨地域、跨实体的可信数字身份、数字凭证与数据交换服务提供基础设施，以DID标识符+VC可验证凭证为核心组件建面向万物互联的数字身份服务网络。...适应多种场景需求，涵盖政务、金融、物流、教育等行业，为产业数字化的高质量发展奠定信任基础。根据最新报告，腾讯云区块链在政府解决方案方面居行业Top1，在市场份额方面排名Top2。...腾讯云区块链将致力于支撑全真互联的发展，与用户和合作伙伴共创新应用场景和产业业态，持续为各产业提升效能并释放价值。
在当今数据驱动的应用场景中，选择一个高性能、可靠且可扩展的数据库平台是关键技术决策之一。数据库系统普遍面临性能瓶颈、数据一致性保障、可用性保障及灵活部署等多方面挑战。...分布式环境中，协调节点生成并分发分布式执行计划，数据节点并行执行并进行数据交换，保障跨节点查询性能。HINT提示及并行度调节机制提供灵活的执行路径控制手段。...主备复制通过redo日志传输实现数据同步，并借助多线程并行回放和归档修复机制提高备库同步效率。三种保护模式（最大性能、最大可用、最大保护）可根据业务要求进行灵活配置。...强化安全管理，使用最小权限原则配置用户角色及访问控制，开启审计与加密保护敏感数据，采用IP访问控制防范恶意连接。结合业务访问特点配置表空间及表分区策略，提高数据局部性，减少I/O压力，优化空间利用率。...结合合理的配置与运维实践，用户可在YashanDB平台上构建安全、高效、可扩展的数据库系统，满足多样化业务场景需求，实现数据价值最大化。
在研究多维数据时，一种有用的方法是在数据集的不同子集上绘制同一图表的多个实例。这种技术有时被称为“格子”或“格子”绘图，它与“小倍数”的思想有关。它允许查看者快速提取关于复杂数据集的大量信息。...图形级函数构建在本章教程中讨论的对象之上。在大多数情况下，您将希望使用这些函数。它们负责一些重要的簿记，使每个网格中的多个图同步。本章解释了底层对象是如何工作的，这可能对高级应用程序很有用。...为它提供一个绘图函数和数据框架中要绘图的变量名。...理解FacetGrid和PairGrid之间的区别是很重要的。在前者中，每个方面都表现出相同的关系，条件是其他变量的不同水平。在后者中，每个图都显示了不同的关系(尽管上三角形和下三角形将有镜像图)。...使用PairGrid可以非常快速、非常高级地总结数据集中有趣的关系。
以往的学习方法是特征提取器只在源域学习，缺乏目标域的学习，作者提出一种基于深度对抗学习的域适应情感分类方法，使用域识别器保证特征提取器可以获得域不变特性，标签探测器通过每组的分类器生成的情感预测探索目标域中的情感极性并指导特征提取器在每个组中的学习...，提出多源感知生成对抗网络(MSGAN)，以建立统一的情绪潜在空间，使来自源域和目标域的数据具有相似的分布，用于多维情感分类。...对于每个源域，使用一种情感引导胶囊网络来建立一个专家模型，捕捉域不变知识，以弥补源域和目标域之间的知识缺口。然后，设计了一种注意机制，为专家分配重要性权重，每个专家都专攻不同的源域。...作者收集并注释了迄今为止最大的UDA数据集DomainNet，存在显著的领域差距和大量的类别，它包含6个域和分布在345个类别中的约60万幅图像，解决了多源UDA研究在数据可用性方面的差距。...使用高阶统计量(主要指三阶和四阶统计量)进行域匹配，提出了一种高阶矩匹配(HoMM)方法，并将其扩展到复制核希尔伯特空间(RKHS)，通过匹配高阶矩张量(主要是三阶和四阶矩张量)来进行域对齐，因为高阶矩张量包含更多的描述固有信息
同时，还包括FacetGrid与PairGrid的兼容性，增强了matplotlib后端交互，并在可视化中添加了参数和选项。 ? 7....Bokeh（提交：16983，贡献者：294） Bokeh库使用JavaScript小部件，在浏览器中创建交互式和可缩放的可视化。...现在由于推出新版本，还可以使用CNTK和MxNet作为后端。它简化了许多任务，并大大减少了代码数量。但缺点是不适合处理复杂任务。 Keras在性能、可用性、文档即API方面都有改进。...Scrapy（提交：6625，贡献者：281） Scrapy可用于创建扫描页面和收集结构化数据。另外，Scrapy还可以从API中提取数据。由于其可扩展性和便携性，Scrapy非常好用。...这也为使用scrapy解析机械能元数据设置提供了新的方法。 结语 以上就是2018年数据科学方面的Python库的整理。与去年相比，一些新的库越来越受欢迎，数据科学方面常用的库也在不断改进。
seaborn简介Seaborn是一个Python数据可视化库，建立在Matplotlib之上，专注于创建美观、有吸引力的统计图表。...这个库的优势之一是能够直接操作Pandas数据框架，因此可以轻松地从DataFrame对象中提取数据，并且自动适应数据的特征来调整图表的外观。...无论是在探索性数据分析还是向他人传达分析结果，Seaborn都是一个非常有价值的工具。...FacetGrid是一个多维数据图形接口，通过使用它，我们可以方便地创建基于不同的分面变量的多个图形。...FacetGrid可以通过col和row等参数来一次性构建多个图形，例如使用relplot、catplot、lmplot等函数在一个Figure中绘制多个图。
在当今数据驱动的时代，数据库技术面临诸多挑战，包括性能瓶颈、数据一致性问题等。随着数据的不断增长和应用场景的多样化，传统数据库在高并发、高可用性和存储效率等方面逐渐显现出不足之处。...表空间与存储空间管理YashanDB把表空间视为逻辑存储单元，将数据分为用户数据和元数据。通过段页式管理，每个表空间支持多个数据段，且能够动态扩展和释放。...数据块是YashanDB的最小逻辑单元，支持灵活的存储管理。YashanDB允许用户自定义表空间的文件设置，依据不同应用需求进行优化，不同表空间可以根据负载情况选择在本地磁盘或云存储中创建。...具体技术建议选择合适的存储引擎以适应数据特性与访问模式，如高并发场景下应选择HEAP存储结构。利用MVCC能力管理并发事务，保持数据的一致性与隔离性，防止因锁造成的读写冲突。...创建合适的索引以提升查询速度，特别是在高频查询的列上添加索引以降低全表扫描成本。根据实际使用情况合理规划表空间，定期评估并扩展表空间以满足数据增长需求。
在现代企业中，数字化转型已成为提升运营效率与市场竞争力的关键。然而，企业在实现数字化过程中，数据库技术的选型与管理常常面临诸多挑战，例如性能瓶颈、数据一致性问题及存储扩展能力不足等问题。...不同形态的架构满足了企业对可用性、性能和扩展性方面的需求。单机部署：适合大多数小型应用场景，具备主，备库的高可用性，通过主备复制实现数据同步。...灵活的存储管理YashanDB的表空间管理支持物理与逻辑分离，用户可以根据业务需求动态管理存储资源，优化存储空间的使用效率与数据架构的灵活性。...定期监控与调优YashanDB的性能，及时调整数据布局和索引策略以应对变化的业务需求。在高可用场景中配置主备复制与故障切换，确保系统在一台节点故障的情况下依然能保持运营。...在实际应用中，企业应充分利用YashanDB的各项技术优势，提升数据管理效率与业务响应能力，以更好地适应快速变化的市场环境。
然而，这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集，以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距，这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的，因此无法与训练有素的源模型一起发布。...这是因为在适应训练过程中，源数据在保留有价值的源知识和迭代减少跨领域差异方面发挥着至关重要的作用。然而，在自动驾驶等一些关键领域，源数据集可能是私有的和商业的，因此只有源模型和未标记的目标数据集可用。...他们都专注于生成虚假样本，用于在没有原始训练数据的情况下将知识从教师网络转移到学生网络，主要是在分类任务中。在这项工作中，我们将无数据的知识提取方法扩展到分割，并解决了无源领域自适应的挑战。...我们框架中的生成器旨在合成有价值的假样本，以便将源知识从源模型转移到目标模型。首先，它应该使假样本符合BNS约束。其次，生成器通过最大化源模型和目标模型之间的差异来探索差异空间，以推动对新知识的搜索。...在计算目标图像的双注意力图时，在DAM之前应用自适应池。对于生成器G和鉴别器D，我们使用类似于[35]的架构，但将D扩展到条件版本。D的输入通道被设置为与预测图的输出通道一致。
本文围绕YashanDB数据库的核心技术架构和功能特色，深入剖析其在保障业务连续性、高性能计算以及高可用能力方面的实践，旨在帮助数据库管理员、架构师及开发人员深化技术理解，指导其在实际项目中实现数据库的优化和效能提升...；存储引擎支持多种存储结构（HEAP、BTREE、MCOL、SCOL），以适应OLTP、HTAP及OLAP等多场景需求。...分布式与共享集群的高可用性设计在分布式部署中，YashanDB通过MN节点管理集群元数据及分布式事务，CN节点负责生成分布式执行计划并协调查询，DN节点完成数据存储及计划执行。...高可用架构与容灾能力YashanDB依托主备复制实现高可用。通过WAL日志异步/同步传输，多种保护模式（最大性能、最大可用、最大保护）满足不同业务对数据持久性与性能的需求。...建议技术人员在数据库项目实践中，结合业务需求和数据特点，使用YashanDB提供的存储结构优化数据布局，应用事务隔离策略保证数据一致性，并实施多级安全控制与高可用机制。
本文聚焦YashanDB数据库技术，探讨其在人工智能项目中的应用潜力，尤其是在提升查询速度、保障数据一致性和扩展性方面的技术优势，为人工智能开发提供坚实的数据支撑。...支持主库与多备库之间的同步和异步日志复制，最大可用性、最大保护及最大性能三种保护模式满足不同容灾需求。在线故障自动切换、日志回放和级联备库设计，保证人工智能训练过程和推理服务在节点故障情况下快速恢复。...先进的存储管理与文件系统提升数据处理效率YashanDB采用细粒度段页式存储及对象式存储，以块、区、段、表空间构成层次分明的逻辑存储体系，有效管理数据库的物理空间。...共享集群依赖自研崖山文件系统，在共享存储上实现高效的并发访问和持久化管理，显著降低读写时延。分布式存储空间管理能力令人工智能项目处理海量复杂数据时，保证存储性能和扩展性。...总结与技术建议依据人工智能项目规模及实时性需求，合理选择单机、分布式或共享集群部署形态，以充分利用YashanDB的扩展与高可用能力。
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