上一篇文章结束了时间序列型图表的绘制,我们掌握了以下的绘制方法(滑动以浏览),对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程,拓宽绘图方法,为科研和商业绘图提供帮助。:
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。
11.32 sar 命令 11.32.1 命令详解 11.32.2 命令参数 11.32.3 常用参数 11.33 kSar 命令 11.33.1 命令详解 11.33.2 kSar使用 11.3
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍TreeWidget与QCharts的常用方法及灵活运用。
就是用从高到低的顺序排列成柱状形,表示各原因出现频率高低的一种图表。其原理是关键的少数和次要的多数。即80%的问题仅来源于20%的主要原因,也叫8020原则。在众多的不合格中存在着“关键的少数项目,他们所占不合格的频数多,影响大。如果把这些关键的少数项选择为小组课题,把他们的不合格降下来,整体不合格率就会明显下降。
Plotly 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库,它允许你轻松地生成各种类型的图表和图形,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、3D 图等。
甘特图(Gantt chart )又叫横道图、条状图(Bar chart)。它是以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间。它是在第一次世界大战时期发明的,以亨利·L·甘特先生的名字命名,他制定了一个完整地用条形图表进度的标志系统。由于甘特图形象简单,在简单、短期的项目中,甘特图都得到了最广泛的运用。
平时办公用户经常在PPT中插入图表,但是使用默认的图表可视化效果并不佳。其实可以结合PPT里的形状、图片和图表等元素,打造出可视化效果更佳的图表。下面就同iSlide一起来了解下吧!
今天要跟大家分享的是think-cell chart系列的第二篇——堆积百分比柱形图! 我们还是先欣赏一下使用think-cell chart制作的堆积百分比柱形图呈现的效果如何! 该图表整体制作过程
在 Linux 环境下 top 命令都不陌生,它以实时动态的方式查看系统的整体运行情况,综合了多方信息监测系统性能和运行信息的实用工具,通过 top 命令所提供的互动式界面,可以用热键来进行管理。
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数,其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是,该工具只能对数值型标志进行统计,且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩,若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限,如“0-59.5,…”,更强大的数据整理工具可使用
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
Pandas 库功能非常强大,特别有助于数据分析与处理,并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要,尽管其比较常用,但它仍然没有提供足够详细的功能。
译者丨Matrix链接丨https://modus.medium.com/https-medium-com-lucy-todd-how-to-master-data-visualization-7b82217a665a 如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择,既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案,受众可能会觉得乏味或者费解,甚至兼而有之。更有甚之, 不精确的数据可视化会造成你和你
作为一个Linux运维人员,主要就是对Linux服务器的性能做一些优化,本篇博文仅仅介绍如何性能检测常用的指令!
Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些。 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一
这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比(BFP) 。
如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。
当你在 Excel 中输入这个问题,Excel 将立即“意会”,把“服装”分类下不同产品的销售量数据,以可视化图表的方式呈现在你眼前。
title (const string) 脚本标题。当没有使用`shorttitle`参数时,它会显示在图表上,并在发布脚本时成为出版物的默认标题。
转载请著名出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/38895143
在日常的运维工作中,我们经常需要去关注网卡流量的使用情况,看是否处于正常的使用范围内,如果入网或者出网有异常升高或者降低,我们都要及早的去发现,来进行评估是否处于异常状态,而去发现这个异常,就需要我们熟悉常用的流量分析查看工具,例如我们这里要讲的六大工具(不分排名先后)
Linux中,%iowait 过高可能是个问题,严重的时候,它能使服务停止, 但问题是,多高才算高? 什么时候应该担心呢?
dstat 是一个可以取代vmstat,iostat,netstat和ifstat这些命令的多功能产品。dstat克服了这些命令的局限并增加了一些另外的功能,增加了监控项,也变得更灵活了。dstat可以很方便监控系统运行状况并用于基准测试和排除故障。
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现,其通过柱子的高低,直观地比较离散变量各水平之间的差异,它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
FiveThirtyEight网站,也称作538,是一个专注于民意调查分析,政治,经济与体育的博客。网站于2008年3月7日建立,其名称来源于美国选举人团中选举人的数量,该网站集政治(Politics)、运动(Sports)、科学与健康(Science&Health)、经济(Economics)、文化(Culture)于一身,涉及面非常之广。作为可视化练习教程,我们关注的是其优秀的可视化作品。今天的推文就是对其中一副可视化作品进行仿制。如下所示(https://fivethirtyeight.com/features/fandango-movies-ratings/):
Python有许多可视化工具,但是我主要讲解matplotlib(http://matplotlib.sourceforge.net)。此外,还可以利用诸如d3.js(http://d3js.org/)之类的工具为Web应用构建交互式图像。 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MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),matplotlib还具有诸如缩放
Excelize 是 Go 语言编写的一个用来操作 Office Excel 文档类库,基于 ECMA-376 OOXML Spec。可以使用它来读取、写入 XLSX 文件,相比较其他的开源类库,Excelize 支持操作带有数据透视表、切片器、图表与图片的 Excel 并支持向 Excel 中插入图片与创建简单图表,可应用于各种报表系统中。
数据可视化作为数据分析最直接的结果呈现方式,了解其制作方式和应用场景是很有必要的,本文来了解一下各个图标的应用场景及代码实现。
windows 自带的计算器,经过不断地迭代更新现在功能已经很强大了。我们如果还只是单纯的使用它计算普通的加减乘除就太浪费了
本文涉及:Linux中进程管理命令:ps、pstree、grep、vmstat、进程树及进程搜索,查看系统负载命令uptime,查看内存信息free命令,常用工具top命令,磁盘监控df、du命令 ◆ 进程管理 ◆ 查看进程 ps 常用参数: -A 列出所有的行程 -u 指定用户的进程 -ef 所有进程以及启动命令 -aux 显示所有包含其他使用者的行程 查看进程树 pstree 搜索进程 ps -ef | grep 线程名称 ◆ 查看系统负载 ◆ [root@master1 ~]# up
现在有一组数据(unstack_df),记录了不同站点2020年的PM2.5数值。
今天给大家讲解图表中饼图的两个变体——双饼图、饼柱图 饼图的两个变体 ▽ 一 双饼图 通常如果一个数据系列要做对比 数据量较少并且数据之间差异不大的话还好 但是有适合数据量不但很多 大小差异还特别大的
在STEP 7(TIA Portal)中,可以使用"RUNTIME"指令来测量S7-1200/1500 CPU中完整程序、单个块或命令序列的运行时间。使用"RT_INFO"指令,可以读取S7-1500 CPU中特定组织块、通信或用户程序运行时的统计信息。"RUNTIME"指令在"基本指令>程序控制指令>运行时控制"菜单下,"RT_INFO"指令在"扩展指令>诊断"菜单下,如下图1所示。
已经使用各类函数统计出了数据结果,却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常,你是否还在为此苦恼?
CPU性能评估 vmstat命令 作用:可以对操作系统的内存信息、进程状态、CPU活动等进行监控。 语法:vmstat(选项)(参数) 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 参数 事件间隔:状态信息刷新的时间间隔; 次数:显示报告的次数。 举例 [root@study ~]# vmstat 3
PS:我们在做安卓程序的时候,免不了会做一些图形,自己可以选择自定义view ,就是用Canvas画,也可以用写好的jar包,就是achartengine.jar,使用jar包的好处就快速绘制图形,不
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术,可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
常规类参数包括帮助参数和日志信息参数。帮助参数用于输出Monkey命令使用指导;日志信息参数将日志分为三个级别,级别越高,日志的信息越详细。
vmstat 命令用于虚拟内存统计。vmstat 报告有关进程,内存,分页,块IO,陷阱,磁盘和CPU活动的信息。
去中心化交易所留在以太坊链上的数据已是书面史,工件、日志条目、交易和合同消息在这里都可以保留。
显示磁盘分区上的可使用的磁盘空间。默认显示单位为KB。可以利用该命令来获取硬盘被占用了多少空间,目前还剩下多少空间等信息。
无论是什么关系型数据库,尤其在OLTP系统中,索引是提升数据访问速度的常用方式之一,但是不同类型的数据库,对索引碎片的处理可能会略有不同。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中,通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而,无论数据如何组织,数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。
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