假设有两个数据集:一个大的“背景”集和一个小得多的“前景”集。前景集来自背景,但可能要小得多。 我感兴趣的是在有序的sns.barplot中显示整个背景分布,并将前景设置为更明亮的对比度颜色,以吸引人们对这些样本的注意。 我能找到的最好的解决方案是在另一个图的上面显示一个图,但是发生的是图缩小到更小的域。我的意思是: import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
# Load the example car crash dataset
crashes = sns.load_dataset("car_crashes").sort
我刚开始在一个数据结构课,教师已经张贴了10个问题,并询问其中一个大O。根据我读过的文章,我假设这段代码的大O将是O(1),因为数据参数是单个数据元素。但是,它确实执行了多次,这取决于数字的大小,所以这会使它成为O(N)吗?
public class Main {
public static void main(String[] args) {
f(100000);
}
public static long f (int n) {
long sum = 0;
for (long i = 2; i < n; i =
我得到了这个前景数据集:
ID Company_Sector Company_size DMU_Final Joining_Date Country
65656 Finance and Insurance 10 End User 2010-04-13 France
54535 Public Administration 1 End User 2004-09-22 France
和销售数据集:
ID linkedin_shared_connections online_activit