摘要 本文针对面试失败的经历，提供了一个反思框架，帮助大家从中吸取教训。通过深入研究和扩展每一个失败的点，让我们变得更强。 引言 面试是每个求职者的重要环节，但失败总是难以避免。...重要的是，我们如何从这些失败中吸取教训，并为下一次面试做好准备。 1. 找出失败的原因 在面试结束后，我们应当冷静地思考：失败的原因是什么？ 技术问题：是否有些技术问题你没有答好？...通过深入的自我分析，我们可以更准确地找到问题的根源。 2. 寻找反馈 尽管面试官可能不会直接告诉你失败的原因，但从他们的反应和问题中，我们仍可以捕捉到一些信息。...他们的建议可能是你进步的关键。 3. 制定行动计划 知道了问题，下一步是制定行动计划。 技术加强：针对技术的不足，制定学习计划。...总结 每一次面试的失败，都是一次学习的机会。通过找出失败的原因、寻找反馈以及制定行动计划，我们可以为下一次面试做好更充分的准备。 参考资料 如何优雅地面试 技术面试中的常见问题与答案 如何调整面试心态
如此高维的数据，如果我们想要观察他们的变化趋势，应该使用何种图形呢？ 在上面的这张图形中，仅仅有两条线。如果有几十条、几百条折线，或者多个分组呢？不知道大家有没有考虑过这样的问题。...遇到如此的数据，想要绘制折线图，我们该如何来进行展示？ 刚好近些天，有粉丝问我这样一个问题。...顶点在每一个轴上的位置就对应了该对象在该维度上的中的变量数值，比如下面的这张图。 ? 从图中我们可以看出，平行坐标图和折线图相比是非常相似的。...可是，有些数据相差太大或者太小，在图中如果用原始的数值进行绘制的话，图形有可能就完全重叠在一起了。 为了避免这个问题，我们对图形数值进行标化。...话说回来，平行坐标图也有它自己的缺点。那就是当数据非常庞大时，在图中的曲线就会显得非常密集，使得图形显得稍有杂乱，曲线难以辨认。那么如何解决这一问题呢？
前几天解决了一下这个问题本来没当回事，没想到今天恰巧有人问，在这里简单记录一下： 问题描述： 加载一个列表，当列表数据符合一定要求时去掉该item（无论是使用listview还是recyclerview...加载列表道理等同） 刚开始遇到这个问题想到的第一种解决方案就是在adapter中加载item时去判断一下本条item数据是否应该gone掉，如果符合要求，那么久直接将整条item进行gone掉。...如果你是这样处理的你会发现就算gone掉，在原本应该显示该item的地方会出现一条空白，也就是说item的位置还在那里，只是content不显示而已，像这种情况这种解决方案解决不了问题。...原因就是你的数据源----暂且称为mList 包含着那条item数据，item的view的加载数量是有mlist.size()决定的，gone掉之后那条item已经加载出来会占有一个位置。...所以要想彻底解决这种问题，就要从数据源着手，先将列表数据mList处理完了之后再传给adapter去加载
选择需要使用什么图形（折线图、直方图……）来呈现 3. 准备相应的数据 4. 绘制图形和完善美化图形 在某些情况下，个人认为还有最后一点，是从图中可以得出什么结论。...以下只是简单的示例，就没有一定按照上面的流程。 三、简单示例 1.折线图 1.1 什么是折线图 以下引用自百度百科 折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。...折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 简单来说，折线图可以反映事物的变化情况。...plt.plot(x,y_recruit,label="研究生招生数") # 绘制第二条折线 plt.plot(x,y_graduate, label="研究生毕业生数",...间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。 3.2 准备数据 数据选用上一篇随笔：爬取豆瓣电影信息中爬取到的电影的时长。
在客户端部分则负责将收集到的实时数据以折线图的形式动态地展示出来，此外客户端中也加入一个滑动条来控制记步阈值来真正让大家明白其设计思想（真正商业化的智能手环多数采用的是先将有效数据保存在手环的小型存储器中...（X\Y\Z轴加速度以及合加速度）绘制出； 第五幅图：是通过滑动条调大记步阈值，并选择CheckBox只显示合加速度值的实时折线； 第六幅图：是放大折线图，并点击某个点显示具体信息图。...而这里最精妙的地方在于每次取数据的方式：从p_write所指的位置逆时针取40个数据（因为有效帧包含的数据长度为20，一次取40保证至少有一个有效帧），然后从这40个数据中找出有效信息，赋值给公有成员X...，并且在此过程中把每一条折线的数据层放入总的数据层中。...【提前一步（5）：如何往对应的折线中增加数据，以及如何显示隐藏某条折线】 1 // 显示第i个折线图 2 public void showLine(int i) { 3 mDataset.addSeries
在我们从事数据分析工作中，折线图是最常用的图形之一。 一位资深的数据分析师，画折线图的次数应该有超过 1000 次了。 说起折线图，很多人都觉得非常简单，不就是一些点连成的线吗？...用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。 真的就这么简单吗？ 想一想：在普通的折线图中，如何自动地添加一条代表平均值的横线？如何添加一条带箭头的趋势线？如何快速地标注最大值和最小值？...如何标注特殊事件？如何对折线图进行数据分析？ 下面我们用一个具体的案例，演示折线图的分析过程和画图的方法。 1. 一个案例 根据某公司 2019 年 9 月份每天的销量数据，画出如下一张折线图： ?...在折线图中，有一条代表平均值的横线，以及一条带箭头的趋势线，它们有助于对数据整体趋势的把握。...你可以把上面的分析思路和方法当成一个套路，并根据实际的分析需求，适当修改 Python 代码中的数据源、颜色、文字等，估计能让你比 90% 的人更懂折线图。
用最简单粗暴的话来说，文件内容记录的不是像素信息，而是图形的元数据信息，比如 一个圆circle（圆心、半径） 一条线line（两个端点坐标） 一条折线polyline（折线点的坐标） 一个矩形rect...(640, 360); bot = loadShape("bot1.svg"); noLoop(); } void draw() { background(102); // 绘制上图中的左边的机器人头像...shape(bot, 20, 25, 300, 300); // 绘制上图中的右边的机器人头像 bot.enableStyle(); shape(bot, 320, 25, 300,...这些形状中的每一个（称为“子”）都有自己的名称，可用于从“父”文件中提取它。此示例加载美国地图并通过从两个州提取数据来创建两个新的 PShape 对象。...按照官网的例子，我们有下面5种常见的输出方式： 无窗口式输出 窗口式输出 窗口式动画单帧输出 窗口式3D图形输出 PGraphics式输出 1）无窗口式输出 此示例将单个帧绘制到 SVG 文件并退出。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?
1.如何精准表达图表中的数据 数据产品中用户主要是利用数据来进行分析和决策，所以十分强调数据的精准性。那么如何通过图表来准确的传达数据呢，首先我们要明确每种图表的定义和使用范围。...折线图主要可分为单条、多条、堆叠： 单条折线图，只显示一组数据波动的情况； 多条折线图，同时显示多组数据波动的情况； 多条堆叠折线图，显示多组数据波动的情况，同时表现多组数据之合的变化。...大家可以根据不同的使用场景选择不同的饼图绘制方法。 ? 图2-17 饼图的绘制方法 C. 折线图 折线图常用于表示数据的变化和趋势，坐标轴的不同对折线的变化幅度有很大的影响。...如何提升图表的易读性 数据产品中往往充满了大量的数字和图表，用户容易淹没在数据的海洋中，除了精准表达这些数据以外，提升图表的易读性也是数据产品中图表设计的一个显著特点。...图2-28 表格的对齐 接下来，我们继续看看如何突出图表中的重点信息、如何使图表更易于传播，以及数据可视化的趋势和未来… 摘自：《U一点·料——阿里巴巴1688UED体验设计践行之路》
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
利用深圳月最低生活费组成数据绘制瀑布图，如图所示: 从图中可以看出，从第二根柱子开始，每一根柱子首尾相接，好像银河直下的瀑布，因此形象地称之为瀑布图。...为了更直观地查看商品销售数据和名胜风景区的门票价格数据，需要在ECharts中绘制不同的折线图进行展示，如标准折线图、堆积面积图、堆积折线图和堆积面积折线图。...在折线图中，通常沿横轴标记类别，沿纵轴标记数值。 利用某都市一周内的人流量统计数据绘制标准折线图，如图所示。...由图可知，图形为标准的折线图，其中只包含一条折线、数据网格、标题、图例、x轴、y轴，图表非常简洁。...4.1 绘制堆积面积图和堆积折线图 堆积折线图的作用是用于显示每一数据所占大小随时间或有序类别而变化的趋势，展示的是部分与整体的关系。 堆积面积图是在折线图中添加面积图，属于组合图形中的一种。
如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。...在Python中可以使用matplotlib模块实现数据的可视化，其中boxplot函数就是用于绘制箱线图的。...从左图可知，发现数据集中至少存在5个异常点，它们均在上须之上；而在右图中并没有显示极端异常点。...利用正态分布的知识点，结合pyplot子模块中的plot函数绘制折线图和散点图，并借助于两条水平参考线识别异常值或极端异常值。...具体代码如下： # 读入外部数据 pay_ratio = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\pay_ratio.xlsx') # 绘制单条折线图
； 本文主要针对某产品全年销量数据，绘制各种不同样式的图表，以不同样式展示数据； 学习本文建议对Python的matplotlib第三库有一定的了解。...Matplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形； Matplotlib可生成绘图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图、折线图等； Matplotlib...关于hold属性： A、hold属性默认为True，可在一幅图中绘制多个曲线； B、将hold属性修改为False，每一个plot都会覆盖前面的plot（这种方法不推荐，建议使用默认的）。...折线图中我们绘制两条折线，一条是每月的退货量，一条是每月的订单量； 而折线就是坐标组成，这里就需要多个两个坐标，比如x1、y1、x2、y2； 针对我们提供的数据，可以把坐标定义为： x1 = month...绘制条形图 条形图中我们绘制双条形，一条是每月的退货量及对应价格，一条是每月的订单量和销售额； 针对我们提供的数据，可以把坐标定义为： x1 = indent y1 = m1 x2= returned
晓查 编译整理 量子位 出品 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
本节提要：折线图进阶、散点图 一、复习回顾 三、四两章已经将折线图的基础参数讲解完了，前面几章内容主要的是： 1、figure中的figsize(控制画布大小)、dpi(图像解析度)，在figure...上添加子图 2、折线图plot中的lw(线宽)、ls(线条样式)、alpha(透明度)、marker(标记样式)。...开启网格线命令grid，使用字典的方式调节标题、坐标名大小颜色fontdict、在图形上添加图例 legend。 3、在一张子图中共用某条坐标轴、在两张子图中共用某条坐标轴。...二、折线图进阶 现在以一张虚构数据的墒情图来细讲折线图较少见的参数。 ?...首先能看出的是折线图的背景色发生了变化，如何调节背景色： ax1=fig.add_subplot(111,facecolor='papayawhip') 在引入子图时，在subplot命令中添加facecolor
导读：数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...03 坐标轴的设置 1. 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
柱状图和折线图 在同一项研究的两个独立实验中，Zacks和Tversky发现，当参与者被要求描述柱状图中的数据时，他们倾向于使用坐标轴进行对比（例如，A比B在X中的数量更大）。...当使用折线图时，参与者更倾向于描述趋势（例如，“随着X增加，Y增加”）。 ? Zacks和Tversky发现参与者描述柱状图中的数据时倾向比较数值，描述折线图时倾向比较趋势。...他们认为折线图在显示数据趋势方面要优于其他类型的图表，因为折线图是“集成”界面：观众能够直接从斜率感知变化。饼状图是 “分散”界面，使用它来描述数据变化的效果较差。 ?...饼状图显然无法有效地传递数据变化信息，但他们发现柱状图竟然与折线图有相似的比较效果，他们想知道这是为什么。 他们假设这是因为人们在柱状图之间想象绘制了一条虚线。...在图表没有比例尺的情况下，饼状图是最好的比例表示图表。 折线图 线条形状可以表达出令我们着迷的内容，但也会扭曲我们对数据的感知。 众所周知，自变量（原因）通常绘制在x轴上，因变量（结果）绘制在y轴上。
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