3.绘制方案 4.代码实现 5.结尾 1.什么是p5.js？
在本教程中，您将安装Grafana并将其配置为显示来自Zabbix的数据，您将学习如何编写自己的自定义仪表板来监视CPU和文件使用情况。...从类型下拉列表中选择Zabbix。...从值下拉列表中选择current选项。 仪表现在看起来像这样： 返回仪表板并按CTRL+S保存。 现在让我们测试一下该仪表如何响应实时事件。...结论 在本教程中，您学习了如何安装和配置Grafana，并创建了一个自定义仪表板，其中的面板显示了Zabbix的数据。您可以在桌面甚至大屏幕上显示这些仪表板，以便管理员可以查看IT基础架构的状态。...想要了解更多关于安装和配置Grafana从Zabbix绘制漂亮的图形的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。
例如，数百万个数据点的散点图将包含每个单独点的x和y坐标，并且即使在点重叠和/或被其他图形元素隐藏的情况下，在渲染图像时也需要绘制每个点。结果，该文件的大小可能会很大。...为了了解何时使用无损压缩或有损压缩是适当的，对这些不同的压缩算法如何工作有一个基本的了解是有帮助的。首先考虑无损压缩。...但是，当图像包含尖锐的边缘（如由线条图或文本创建的图像）时，jpeg压缩将失败。在这些情况下，jpeg压缩会导致非常明显的伪像。...特别是对于包含线条图或文本的图像，应避免使用它，对于数据可视化或屏幕截图来说，应避免这种情况。这些图像的适当格式是png或tiff。jpeg格式可以用于摄影图像。...并且，如果图像同时包含摄影元素和线条图或文字，则仍应使用png或tiff。这些文件格式的最坏情况是图像文件变大，而jpeg的最坏情况是最终产品看起来很丑。
Stefanie Molin 主持的熊猫工作坊 Stefanie Molin 主持的入门熊猫工作坊，旨在快速让您掌握熊猫，使用真实数据集。...内容涵盖了熊猫入门、数据整理和数据可视化（并介绍了 matplotlib 和 seaborn）。...通过 Hernan Rojas 学习熊猫 为新熊猫用户准备的一套课程：bitbucket.org/hrojas/learn-pandas 用 Python 进行实用数据分析 这个指南是一个介绍如何使用...现代熊猫 方法链接 索引 性能 整洁数据 可视化 时间序列 使用熊猫、文森特和 xlsxwriter 制作 Excel 图表 使用 Pandas 和 XlsxWriter...创建 Excel 图表 快乐的熊猫 由耿元浩编写的中文教程。
电子产品将手绘动画的制作过程也大大简化了，但仍然需要大量的手工操作，需要对每一帧进行绘制和编辑。...目前商业的手绘辅助工具大多使用启发式算法，但效果十分有限，而且这些工具通常要求创作者以矢量格式进行绘制或使用复杂、特定的流程工作，这些限制可能会对最终生成作品的手绘感有所影响。...目前大量工作都在关注如何在像素层次上学习视觉对应，而很少去考虑线条层次的是视觉对应学习。 通过视觉对应信息，动画师可以对序列中的几帧进行着色或处理纹理，并在其余图像中复制相同的颜色，而无需重复上色。...为了能够从对应标签和颜色标签中学习，AnT使用了两个损失函数，既可以单独使用，也可以根据标签来源取平均。...使用卡通着色器渲染线条图像，并通过为单个网格指定唯一ID来生成线段对应标签。角色通过不同的运动、变形和旋转来模拟实际动画。
本教程假定您有一个工作的Python 2或3 SciPy环境安装NumPy，熊猫和Matplotlib。 1.生成数据 第一步是生成数据。...给出结果，我们可以从每个重复序列的总体平均值计算样本平均值的标准误差。以下提供完整的代码清单。...我们可以重新创建上面的图表，并绘制0.5和1个单位作为指导，可以用来找到一个可以接受的错误级别。...我们可以通过放大此图形来更清楚地了解发生了什么，突出显示从20到200的重复。...confidence) pyplot.plot(range(20, n), [60 for x in range(len(means))], color='red') pyplot.show() 在创建的线条图中
机器人从外貌、材质和声音动作上尽量模仿人类直至让人难以分辨，这种路线难度很高，毕竟要全方位按人类的标准要求自己。 适合更多机器人的还是用有限的能力专注于完成有限的任务，先做一个合格的机器打工人再说。...交流互动机器人 除了闷声完成任务，还有一类机器人专注于和人交流互动，来看看它们表现如何。 在场馆门口，一群科大讯飞的蛋型机器人负责表演和接待，对话体验和Siri、小爱同学水平相当。...这次它扮成熊猫的样子是因为接了个大任务——去迪拜世博会中国馆当导游。 熊猫的外表，中英文对话，还会打太极、写书法，倒是挺适合去接待外国观众传播中国文化。...像布朗大学主导的BrainGate项目那种靠意念移动光标、以及今年登上Nature封面的直接在脑海中绘制笔划的方法，都得靠做手术在脑中植入电极阵列才能达到好的效果。...这还没算完，最让我感受到机器人正在且必将融入人类社会的，是出了场馆来到亦庄的街道上，一辆正在路测的无人车从面前驶过。
在2D线图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点； 8、line_3d：三维线图 在三维线图中，每行数据框都表示为三维空间中多段线标记的顶点 9、line_polar：极坐标线条图...； 11、line_mapbox：地图线条图 在Mapbox线图中，每一行data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点； 12、line_geo：地理坐标线条图 在地理线图中...连续折线之间的区域被填充； 14、bar：条形图 在条形图中，每行data_frame表示为矩形标记； 15、timeline：时间轴图 在时间轴图中，每一行数据框都表示为日期类型x轴上的矩形标记，从x...scatter_matrix：矩阵散点图 在散点图矩阵(或SPLOM)中，每行data_frame由多个符号标记表示，在2D散点图的网格的每个单元格中有一个，其将每对dimensions彼此相对绘制...dimensions； 28、parallel_categories：并行类别图 在并行类别(或平行集)图中，每行data_frame与其他共享相同值的行组合，dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar...基本操作 1 生成数组的方法[**] 1.生成0和1的数组 np.ones() np.ones_like() 2.从现有数组中生成...size 2.数组的索引、切片[***] 直接索引 先对行进行索引，再进行列索引 -- [*, #] 高维数组索引，从宏观到微观...对象.reset_index() 3.设置新索引 对象.set_index() 如果设置索引是两个的时候就是multiIndex...4.MultiIndex和panel -- 类比三维数组[**] 1.MultiIndex 对象.index 对象.index.names
你可以在DataFrame从CSV解析出来后指定要包含在索引中的列，也可以直接作为read_csv的参数。...文件中读取和从现有的列中建立外，还有一些方法来创建MultiIndex。...你可以学习如何使用slice来代替冒号。...而对于不那么琐碎的顺序，比如说，中国各省市的顺序，又该如何处理？ 在这种情况下，Pandas所做的只是简单地按字母顺序排序，你可以看到下面： 虽然这是一个合理的默认值，但它仍然感觉不对。...pdi.insert_level(obj, pos, labels, name)用给定的值添加一个关卡（必要时适当广播），--在纯Pandas中不容易做到； pdi.drop_level(obj, level_id)从MultiIndex
数据样本是从总体数据中抽取出来的快照（总体则包含了所有可能的观察结果），这些观察结果可应用到域或从程序中生成。 有趣的是，许多观察值都符合一种叫正态分布的常见分布（更正式的名称为高斯分布）。...在这篇教程中，你将了解高斯分布，如何分辨高斯分布，以及如何计算从分布中抽取的数据的关键性概要统计数据。 学完这篇教程，你会明白： 高斯分布描述了许多观察结果，包括在应用机器学习过程中得到的观察结果。...运行这个示例，我们可以看到，选择100个已分割的数据可以绘制出更好的图，清晰地显示出数据的高斯分布。数据集是从完美的高斯函数抽取的，但是这些数字是随机选择的，我们只为样本选择了10000个观察结果。...运行这个示例，绘制两个理想化的高斯分布：蓝色的曲线代表方差小，数值分布聚集在平均数周围，而橙色曲线方差大，数值以平均数为中心分散开来。 ? 高斯分布线条图，橙色曲线方差大；蓝色曲线方差小 ?...总结 学完这篇教程，你了解了高斯分布，如何分辨高斯分布，以及如何计算从中抽取的重要的概要统计数据。 具体来说，你学会了： 高斯分布描述了许多观察结果，包括在应用机器学习过程中得到的观察结果。
我们可以从元组创建多重索引，如下所示： index = pd.MultiIndex.from_tuples(index) index ''' MultiIndex(levels=[['California..., 0, 1]]) ''' 你可以从元组列表构造它，提供每个点的多重索引值： pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b',...' 你甚至可以从单个索引的笛卡尔积中构造它： pd.MultiIndex.from_product([['a', 'b'], [1, 2]]) ''' MultiIndex(levels=[['a',...重排多重索引 处理多重索引数据的关键之一，是知道如何有效地转换数据。有许多操作将保留数据集中的所有信息，但为了各种计算的目的重新排列它。...lexsort depth (0)' ''' 虽然从错误消息中并不完全清楚，但这是MultiIndex未排序的结果。
国宝熊猫邮筒数字藏品 资料显示，“国宝熊猫邮筒”数藏的原型为中国邮政“熊猫文化邮筒”，该邮筒首次亮相于2021年“第二届联合国全球可持续交通大会”期间，相关图案都由中国美协理事、著名画家刘中设计。...刘中，被誉为“中国画熊猫第一人”，本次中国邮政与小度共同发行的国宝熊猫数字藏品，也是由刘中绘制。...刘中运用“油画”技法、借鉴邮票设计构思，以代表中国制造业最高水平的四种交通工具与国宝大熊猫作为核心元素，并搭配“邮政绿”背景完成邮筒绘制。 ...“国宝熊猫邮筒”系列数字藏品共有4款产品，分别为“国宝熊猫邮筒-汽车”、“国宝熊猫邮筒-轮船”、“国宝熊猫邮筒-飞机”和隐藏彩蛋“国宝熊猫邮筒-高铁”。 ...从虚拟到实体，数字艺术藏品改变了艺术市场生态，也让小众的艺术收藏通过数字化展现渗透到更多用户生活中。
可以从数组列表（使用MultiIndex.from_arrays()）、元组数组（使用MultiIndex.from_tuples()）、可迭代的交叉集（使用MultiIndex.from_product...特别是，可以指定 MultiIndex 级别的名称，如果稍后使用 reset_index() 将值从 MultiIndex 移动到列中，则这很有用。...这允许任意索引这些，即使值不在类别中，类似于如何重新索引任何pandas 索引。...可以从数组列表（使用MultiIndex.from_arrays()）、元组数组（使用MultiIndex.from_tuples()）、可迭代的交叉集（使用MultiIndex.from_product...可以从数组列表（使用MultiIndex.from_arrays()）、元组数组（使用MultiIndex.from_tuples()）、可迭代的交叉集（使用MultiIndex.from_product
核心思路 通过GLKit，尽量简单地实现把一张图片绘制到屏幕。 效果展示 ?...索引数组是顶点数组的索引，把squareVertexData数组看成4个顶点，每个顶点会有5个GLfloat数据，索引从0开始。...2、顶点缓存数组可以不用glBufferData，要如何实现？ 3、如果把这个图变成左右两只对称的熊猫，该如何改？ 这里可以下载demo代码。...思考题答案 思考题1： 可以使用四个顶点，绘制2个三角形 的6个顶点中有2个是重复的，使用索引可以减少重复。 思考题2： 顶点缓存数组可以不用glBufferData，要如何实现？...思考题3： 如果把这个图变成左右两只对称的熊猫，该如何改？把屏幕切分成4个三角形，左边两个三角形同上，右边两个三角形的纹理坐标的x值调整即可。
如果仅给定列表，不指定index参数，默认索引为从0开始的数字。注意：索引标签为字符串和整数的混合类型。记住不要使用浮点数作为索引，并且尽量避免使用混合类型索引。...旋转完成之后返回的DataFrame的列为 MultiIndex。而关于 MultiIndex 的查询操作属于高级主题。...对于 MultiIndex 的操作，同样可以使用.loc 方法，并借助 .IndexSlice 进行索引。...上述操作返回的列仍然是 MultiIndex，因为此时只有一个站点了，我们可以使用 .xs 方法将列从MultiIndex转换为Index。...除了箱线图之外，Pandas还可以绘制折线图，条形图，饼图，密度分布等。这在数据分析时是比较方便的，但在图形美化或其他图形绘制还需要借助其他工具，比如统计绘图Seaborn更胜一筹。
当个体观察物体时，相比于高级概念特征，低级感知特征在行为上被更快地区分，并且可以更早地从大脑活动中解码。然而这种模式在进行回忆时发生逆转，反应时和大脑激活模式表明概念特征的重建显著快于感知特征。...记忆是一个重建过程，但很少有人知道记忆的重建是如何在人类大脑中展开的。研究者通过两个行为实验和一个脑电实验来验证记忆反向重建假设。...线条图）或其语义属性（有生命 vs. 无生命），对出现的对象尽快进行分类。 c.记忆反应时任务包含编码阶段和检索阶段。...实线水平线表示分布的50％点（即试次的一半），虚线水平线表示试验的值最接近零，其中感知—语义差异从正（粉红色）翻转为负值（蓝色）。如果差异是正态分布的，则实线和虚线将在彼此之上。...一句话总结，记忆重建不是一个全或无的过程，而是从较高级别的语义加工进展到较低级别的感知加工。
从带标签的框架创建 MultiIndex In [64]: df = pd.DataFrame( ....: { ....: "row": [0, 1, 2], ....:...如何重新排列 Python pandas DataFrame？...2 0.000850 1 3 C 40 0 0.342243 -1 1 1.070599 0 如何设置索引和连接...使 Matplotlib 看起来像 R 设置 x 轴主要和次要标签 在 IPython Jupyter 笔记本中绘制多个图表 创建多线图 绘制热图 标注时间序列图 标注时间序列图 #2 使用 Pandas...展示了一个从 csv 文件中获取数据并按块创建存储的函数，同时进行日期解析。
通过from_tuple或from_arrays ① 直接从元组列表创建多重索引 tuples = [('A','a'),('A','b'),('B','a'),('B','b')] mul_index...=('left','right'))).sort_index() 多重索引构造器 pd.MultiIndex.from_tuples??...L1 = ['A','B'] L2 = ['a','b'] pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower')) Make a MultiIndex...df_using_mul.loc['C_1'] 如何获取次级索引为指定值的行??...pd.IndexSlice[df_s.sum()>4] 分解开来看--行的筛选，注意观察发现,最终结果没有第一次行索引为A的, 但下边的结果中第一层索引为A的有等于True的--这是因为前边还有个slice,表示的是前边的从B
警方需要根据语言描述在脑海中重建环境场景，以组织恰当的救援行动。显然，最好的文本描述应该是该场景重建的最佳指南。...可我们如何确定第一个智能体与第二个智能体对什么是猫或什么是狗这样的问题有相同的理解呢？...图像和文本生成模型具有允许从分布中采样的随机分量，因而可以从一系列候选的文本和图像中选择最佳的。...例如，一只小熊猫在树林中吃树叶。生成的文本候选集合用 C 表示，然后文本 y_k 被发送到 SD 模型以生成图像 x’_k。这里 x’_k 是指基于小熊猫生成的图像。...随后，使用 CLIP 图像编码器从源图像和生成的图像中提取语义特征: 和 。
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