♣ 题目部分 在Oracle中，直方图使用示例。...NUM_BUCKETS表示桶数，一共有11个Buckets，所以在DBA_TAB_HISTOGRAMS中，ENDPOINT_VALUE列记录的就是这11个不同的DISTINCT值。...一共有9个桶（不包含0号Bucket），在该直方图图中，1到7号桶被省略存储，说明和8号桶的存储是一样的。...如果需要删除直方图信息，在Oracle 10g中可以通过设置“METHOD_OPT=>'FOR COLUMNS SAL SIZE 1'”，但这却得再次收集表的统计信息，十分不合理，所以，在Oracle...11g中，有如下方法可以直接删除直方图信息： EXEC DBMS_STATS.DELETE_COLUMN_STATS(USER,'T_ST_20170604_LHR','SAL',COL_STAT_TYPE
♣ 题目部分 在Oracle中，如何收集直方图信息？在收集直方图时有哪些注意事项？ ♣ 答案部分 默认情况下，数据库会为列收集基本统计信息，但不会收集直方图信息。...l integer：直方图的Bucket的数量，必须是在1~254的范围内，1表示删除该目标列上的直方图统计信息。...A SIZE 1 l 删除表T上所有列的直方图统计信息：FOR ALL COLUMNS SIZE 1 如果需要删除某个列SAL的直方图信息，在Oracle 10g中可以通过设置“METHOD_OPT=...>'FOR COLUMNS SAL SIZE 1'”，但这却得再次收集表的统计信息，十分不合理，所以，在Oracle 11g中，有如下方法可以直接删除直方图信息： EXEC DBMS_STATS.DELETE_COLUMN_STATS...⑥ 如果目标列的DISTINCT值的数量和目标表的记录数据量相同，即使该目标列在SYS.COL_USAGE$中有使用记录，那么Oracle在自动收集直方图统计信息的时候也不会对该列收集直方图统计信息。
♣ 题目部分 在Oracle中，直方图分为哪几类？ ♣ 答案部分 Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。...在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图...（1）频率（Frequency，Freq）直方图 在Oracle 12c之前，在目标列的数据分布是倾斜的情况下（即存储在数据字典里的目标列的DISTINCT值的数量小于目标表的记录数），如果存储在数据字典里描述目标列直方图的...频率直方图只适用于那些目标列的DISTINCT值数量小于或等于254的情形。需要注意的是，在Oracle 12c中，频率直方图所对应的Bucket的数量可以超过254。...在高度平衡直方图中，执行计划的列的选择性没有频率直方图精确，而在现实很多时候，列的唯一值是超过254的，那么只能使用高度平衡直方图。
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是直方图（Histogram）？直方图的使用场合有哪些？ ♣ 答案部分 直方图是CBO中的一个重点，也是一个难点部分，在面试中常常被问到。...（一）直方图的意义 在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE...但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。...构造直方图最主要的原因就是帮助优化器在表中数据严重偏斜时做出更好的规划。例如，表中的某个列上，其中的某个值占据了数据行的80%（数据分布倾斜），相关的索引就可能无法帮助减少满足查询所需的I/O数量。...通过在中间结果集中携带更少的负载，查询将会运行得更快。为了使中间结果最小化，优化器尝试在SQL执行的分析阶段评估每个结果集的集合基数。在偏差的列上拥有直方图将会极大地帮助优化器作出正确的决策。
)) p+geom_point() 3、几何对象（Geometric） #在上面的例子中，各种属性映射由ggplot函数执行，只需要加一个图层，使用geom_point()告诉ggplot要画散点，于是所有的属性都映射到散点上...#不同的几何对象，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，比如上一图，也可以用以下语法来画： p <- ggplot(small) p+geom_point(aes(x=carat,...ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price)) #同样可以根据另外的变量给它填充颜色，比如按不同的切工： ggplot(small)+geom_histogram(...我们可以用前面直方图的参数来画side-by-side的柱状图，填充颜色或者按比例画图，它们是高度一致的。...，在我们熟悉前面语法的情况下，很容易画出： ggplot(small)+geom_density(aes(x=price, colour=cut)) ggplot(small)+geom_density
library(tidyverse)dt % ggplot(aes(x = carat, y = cut, color = cut...)) + geom_point() + labs(title = "修改前")p2 % ggplot(aes(x = carat, y = cut, color = cut))
以上通过设定随机种子，从diamonds中随机抽取了1000个数据作为我们制作直方图的样本数据（源数据集有点大）。...以上两句直方图语法是等价的，也就是说，无论参数price在ggplot函数中，还是在图层对象geom_histogram括号内，只要是被aes()美学映射包括着，都将作用于全局。...当然如果在直方图参数中添加颜色映射，那么就可以做出堆积直方图。 ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram() ?...我们尝试着将position=stack参数加入geom_histogram(position="stack")参数中，看下以上说法是否可靠。...ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.2) ? 当然也可以在直方图中直接添加fill填充为喜欢的颜色。
里面的线条颜色是通过colour参数进行控制（一定要记好colour与fill两个颜色填充参数的区别，colour控制线条、点颜色、fill控制区域颜色，所以在散点图、曲线、折线图途中使用colour参数...，在面积图、柱形图中使用fill参数） ggplot(diamonds,aes(x=price))+geom_density(colour="steelblue") ?...当然密度曲线的函数中也允许出现分类变量： ggplot(diamonds,aes(x=price,colour=clarity))+geom_density() ?...你会发现这样出来的图形除了密度曲线内部除了被填充颜色之外，整体形状与使用colour参数填充线条颜色是一样的。...因为套用的配色模板中颜色数量上限是6个，而我们的分类变量类别有8个，所以最后两个类别的线条色、填充色改成了默认。
在撰写本文时，ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包！在包中使用ggplot2编程增加了几个约束，特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！...) ggplot2在Suggests 如果你在包中使用ggplot2，大概率你会想要将它列入Imports。
没有空洞的数组往往表现得更好 在大多数编程语言中，数组是连续的值序列。在 JavaScript 中，Array 是一个将索引映射到元素的字典。...在某些引擎中，例如V8，如果切换到性能较低的数据结构，这种改变将会是永久性的。即使所有空洞都被填补，它们也不会再切换回来了。...关于 V8 是如何表示数组的，请参阅Mathias Bynens的文章“V8中的元素类型”【https://v8.dev/blog/elements-kinds】。...在 `Array` 构造函数后面加上 `.fill()` 方法 .fill()方法会更改当前的 Array 并使用指定的值去填充它。...（ Array.from() ）则没有这个问题。
前面给大家介绍 ☞【R绘图】散点图+直方图（密度图） 今天小编给大家介绍第二种方法，绘制散点图，并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）里面使用的数据。...(ggplot2) library(ggExtra) #加载数据 load("data.RData") #绘图 p <- ggplot(sat.act, aes(SATV, SATQ)) + #横轴是...(fill = "green"), #指定颜色 yparams = list(fill="orange"), #指定颜色 ) 2.添加直方图 #在散点图上添加...green"), yparams = list(fill="orange"), groupFill=T #根据性别进行填充颜色...= list(fill="orange"), groupColour = T, groupFill=T #根据性别进行填充
在图像处理中，局部算法一般来说，在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果，因为他考虑到了图像领域像素的信息，而很多局部算法可以借助于直方图获得加速。...一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果，因此，必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式。 ...之后，对于一行中的第一个像素点，累加半径辐射范围内的列直方图，得到改点的局部直方图，对于行中的其他的像素，则类似于更新行直方图，先减去不在范围内那列的列直方图，然后加上移入范围内的列直方图。...IS_AllocMemory是个内部使用了_mm_malloc定义的内存分配函数，主要是考虑SSE函数的16字节对齐问题。 ...经过测试，在我的I5的台式机中，1024*768图像在直方图更新上所需要的平均之间约为30ms，相比局部算法的核心就算部分时间（比如上述的求最大值），可能大部分耗时并不在这里。
如果想找到的功能SNPs在染色体上的展现出来分布，可以用ggplot2用一下的方式画出来（如果SNPs很少的话估计没效果）： as <- read.table('~/snps.txt', header...= T) as$chr <- factor(as$chr, c(as.character(seq(1,22)),'X')) ggplot() + geom_point(data = as, aes(x...然后将所在位置转为高度，将其除以1000000更方便的在图中展现出来。
密度图和直方图 sunqi 2020/8/3 Density Plot Density Plot：也称作核密度图 函数和参数 geom_density() color, size, linetype:...颜色、大小和线的类型 fill：填充 alpha：透明度 绘图 # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position...Histogram 直方图为令一种展示分布的方式 主要的函数和参数 geom_histgram color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度 代码 rm(list...=ls()) # 需要的包 library(ggplot2) theme_set( theme_classic() + theme(legend.position = "top") )...结束语 核密度图和直方图一般在论文中使用的很少，这也就注定是一个数据探索阶段的绘图，所以修的再漂亮也没什么用 love&peace
labels = 'iris') #按坐标位置进行标记 输出结果： base 作图函数 作图模板 plot() 散点图、折线图 hist() 频率直方图...#透明度 shape = 24) #形状 输出结果： ase() 常用属性： 属性 参数 颜色 color 大小 size 形状 shape 透明度 alpha 填充颜色...fill 点的形状与编号： 21-25分为边框与填充的颜色，参数color仅能控制边框的颜色，需设置参数fill的颜色 color() 可使用十六进制颜色代码 # 刻度函数可指定各自的颜色、大小等参数...color = Species))+ geom_smooth()+ geom_point() 输出结果： head(diamonds) #两种函数均可统计内置数据diamonds中cut...，按比例堆叠 ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity)) # 指定映射，直方图并列显示 ggplot
ggplot2基本要素ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...color = Species), shape = 24, fill = "black") #fill会给点图内部填充颜色...，填充黑色。...(data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))+ geom_smooth()+ geom_point()直方图ggplot...= aes(x = cut)) #只有一个参数x，直方图统计的是频数点图ggplot(data = iris,mapping = aes(x = Species,
3.2.1手动设置，需要设置为有意义的值 图片 color 颜色，可以用RGB编码值的字符串 size 大小，只能用数字 shape 形状，数字编号 alpha 透明度，0<x<1的数字 fill 填充颜色...，manual应该就有几个颜色取值 图片 图片 ## Q2 区分color和fill两个属性 ##color是颜色，fill是填充颜色 ### Q2-1 空心形状和实心形状都用color设置颜色（形状中...1-20都不需要填充颜色） ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...Sepal.Length, y = Petal.Length))+ geom_smooth()+ geom_point() ##全局设置 ##两种代码的图一样 图片 图片 3.2.5 统计变换 #5.统计变换-直方图...ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity)) 图片 # 6.3 并列直方图 ggplot(data
ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节，通过更加精细的修改来提升图像的美感，ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能 element_text( ) element_line...ggplot2的element_text()剖析 element_text() 控制的元素列表 axis.title.x: 自定义 x 轴标签/标题 axis.title.y : 自定义 y 轴标签/标题...library(palmerpenguins) 依旧还是使用企鹅的数据集，接下来使用element_text() 函数来调整图像的文本元素 p% drop_na() %>% ggplot
标准中注册的声明 (建议但不强制使用) ： iss: jwt签发者 sub: jwt所面向的用户 aud: 接收jwt的一方 exp: jwt的过期时间，这个过期时间必须要大于签发时间 nbf: 定义在什么时间之前...(base64后的) payload (base64后的) secret 这个部分需要base64加密后的header和base64加密后的payload使用.连接组成的字符串，然后通过header中声明的加密方式进行加盐...虎符CTF的WEB（easy_login） 该题开始是一个登录框，经过随意注册一个用户后，再进行登录后提示没有权限登录，这一点我们直接就可以猜测出是要求admin用户登录，然后我们在注册处利用BP抓包放包后可以看到有一串...并且在登录时也会发现该JWT字符会作为身份验证部分与用户名、密码一起通过POST方法表单传递到后端进行验证。...所以可以想到JWT的伪造，同时结合题目的描述与node有关，学习到node 的JWT库的空加密缺陷问题。对普通用户的JWT进行base64解码如下 ? ?
image.png 重复的图片是Figure2中的直方图 ? image.png 首先是模拟数据 直方图的数据相对比较简单，只需要准备一列x和一列y即可 ?...这边我命名为 example_1.csv 读入数据 df<-read.csv("example_1.csv",header=T) df 最基本的直方图 使用geom_col()函数 ggplot(df...image.png 如果想要让柱子紧挨着，去除柱子之间的空白，可以加一个width=1这个参数 ggplot(df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(width = 1) ?...image.png 为边框设置颜色用到的是color参数 ggplot(df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(width = 1,color="black") ?...image.png 更改柱子的填充颜色用到的是fill参数 ggplot(df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(width = 1,color="black",fill="grey"
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