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Java 中如何修改两个局部变量的值 ?

这道题目是看着是比较诡异的,因为正常情况下 Java 有两种传递方式,其一是值传递,其二是引用传递,所以本题需要我们修改 a 和 b 变量的值,可是 int 的值怎么能被改变呢 ?...你如果说这两个变量是 Interger 的,哪无话可说,很容易就可以实现这个功能,但此处是 int 。 我的沙雕实现 是不是简单明了 ?...小马哥实现 一小会功夫之后,小马哥出来给我们秀了一波,他的实现是这样的: ? 看到这段代码的时候群友们的心情是这样的 ?...具体讲座地址在 :http://t.cn/EGlIYaC 问题延伸 如果是 a 和 b 两个变量是 Integer 类型的话又该怎么做?...这个问题大家可以先思考一下,因为 Integer 是 int 的包装类,此处会好操作很多,我们可以直接使用反射获取到具体变量的 value 值,然后进行修改。 具体代码实现可以参考: ?

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    教程 | 如何利用散点图矩阵进行数据可视化

    每一行代表一个国家一年的观察数据,列代表变量(这种格式的数据被称作整洁数据,tidy data),其中有两个类别列(国家和洲)和四个数值列。...seaborn 中的默认散点图矩阵仅仅画出数值列,尽管我们随后也会使用类别变量来着色。...令人欣慰的是,这也显示出世界范围内的人口寿命随着时间逐渐增长。我们可以从直方图中了解到人口和 GDP 变量呈严重右偏态分布。...这张图具有更多的信息,但是还存在一些问题:正如对角线上看到的一样,我认为堆叠的直方图可解释性不是很好。展示来自多类别的单变量分布的一个更好方法就是密度图(density plot)。...当我们想要创建自定义函数将不同的信息匹配到该图时,使用 PairGrid 类的实际好处就会显露出来。例如,我可能希望在散点图上增加两个变量的皮尔逊相关系数。

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    60 种常用可视化图表,该怎么用?

    直方图 直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布,有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值;也可粗略显示概率分布。...堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」,用来显示两个变量的数值(每个轴上显示一个变量),并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...我们在地图上每个区域以不同深浅度的颜色表示数据变量,例如从一种颜色渐变成另一种颜色、单色调渐进、从透明到不透明、从光到暗,甚至动用整个色谱。 但缺点是无法准确读取或比较地图中的数值。

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    可视化图表样式使用大全

    直方图 ? 直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布,有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值;也可粗略显示概率分布。...堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」,用来显示两个变量的数值(每个轴上显示一个变量),并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...我们在地图上每个区域以不同深浅度的颜色表示数据变量,例如从一种颜色渐变成另一种颜色、单色调渐进、从透明到不透明、从光到暗,甚至动用整个色谱。 但缺点是无法准确读取或比较地图中的数值。

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    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    直方图 直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布,有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值;也可粗略显示概率分布。...堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」,用来显示两个变量的数值(每个轴上显示一个变量),并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...我们在地图上每个区域以不同深浅度的颜色表示数据变量,例如从一种颜色渐变成另一种颜色、单色调渐进、从透明到不透明、从光到暗,甚至动用整个色谱。 但缺点是无法准确读取或比较地图中的数值。

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    60种常用可视化图表的使用场景——(上)

    8、直方图 直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布,有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值;也可粗略显示概率分布。...条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较,也可用来比较迷你直方图,每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是,当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...会显示每组占总体的百分比,并按该组每个数值占整体的百分比来绘制,可用来显示每组中数量之间的相对差异。

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    【数据可视化】Matplotlib 从入门到精通学习笔记

    bar() 函数提供了一个可选参数bottom,该参数可以指定柱状图开始堆叠的起始值,一般从底部柱状图的最大值开始,依次类推。...两个柱状图相接触的位置就是顶部与底部的位置,这样就构成了柱状堆叠图。!...直方图的横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。 首先,我们需要了解柱状图和直方图的区别。直方图用于概率分布,它显示了一组数值序列在给定的数值范围内出现的概率;而柱状图则用于展示各个类别的频数。...通俗地讲,它反映的是一个变量受另一个变量的影响程度。 散点图将序列显示为一组点,其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点,则由图表中不同形状或颜色的标记符表示。...y与两个自变量x和z之间的函数关系。

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    进行机器学习和数据科学常犯的错误

    您需要可视化每个变量,以查看分布,找到异常值,并理解为什么会有这样的异常值。 如何处理某些特征中缺失的值? 将分类特征转换成数值特征的最佳方法是什么?...在租金价格的一文中,我绘制了每个连续特征的直方图,我希望在没有账单和总面积的情况下,租金的分布会有一条长长的右尾。 ? 连续变量的直方图 盒箱图帮助我看到每个特性的离群值的数量。...每当公寓的质量、条件或类型丢失时,如果描述中包含此信息,我将从描述中推断。 3. 如何变换分类变量? 有些算法(取决于实现)不能直接处理分类数据,因此需要以某种方式将它们转换为数值。...我需要标准化变量吗? 标准化使所有连续变量具有相同的规模,这意味着如果一个变量的值从1K到1M,另一个变量的值从0.1到1,标准化后它们的范围将相同。...您也可以以不同的方式堆叠模型! 堆叠模型背后的想法是在基础模型的结果之上创建几个基础模型和元模型,以便产生最终预测。然而,如何训练元模型并不是那么明显,因为它可以偏向于最好的基础模型。

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    《七天数据可视化之旅》第五天:常用图表对比

    但是,在实际的业务场景中,如何根据拥有的数据集、想要展现的数据模式,去选择最合适的图表,需要不断的去实践和总结。 因此,今天这篇文章分享的内容,是来对比常见相似图表的差别和适用的数据集。...「柱状图」主要是比较数据的大小,「直方图」是用来展示数据的分布。 映射到X轴上的数据属性不同。 在柱状图中,X轴上的变量是分类数据,例如不同的手机品牌、店铺或网站在售商品的分类。...不同点: 堆叠柱状图: 既可以对比各构成部分的数值差异,还可以观测各组数据的整体差距。 百分比堆叠柱状图: 只能对比整体中的各构成部分的占比差异,无法对比不同整体的差异。...4)总结 相同点: 散点图和气泡图,均是用来展示数据分布情况的一种图形。 散点图和气泡图,都是将两个字段映射到x,y轴的位置上,(x,y)的取值确定一个圆点或气泡在直角坐标系中的位置。...不同点: 散点图: 一般用来展示二维数据(x,y)的分布,侧重于研究二维数据的两个变量x,y之间的相关性,如身高和体重之间的相关关系。

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    如何使用Python中的装饰器创建具有实例化时间变量的新函数方法

    1、问题背景在Python中,我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为,但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建一个装饰器,可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...以下代码示例演示了如何实现此解决方案:from types import InstanceTypefrom functools import wrapsimport inspectdef dec(func...11794592myfunc2Sig of myfunc2 is 11794592myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144在这个示例中,...请注意,这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建,那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。

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    Python|Plotly数据可视化(代码+应用场景)

    ,条形图的宽度表示数值的大小,可以对单一的变量或者多组变量进行比较。...对单一变量进行比较:x为比较数值,y为比较标签。 对多变量进行比较:新增维度color。...柱形图的高度表示数值的大小,也可以对单一的变量或者多组变量进行比较。 注:在使用条形图和柱形图时x和y的参数传入相反。...堆叠面积图可以用来比较在一个区域内的多个变量,适合展示整体数据的变化趋势。...绘制直方图时,最简单的我们只需要一个维度的数值型数据即可,复杂的我们可以同时使用多组数据绘制组合直方图。 切记不要把直方图和柱状图混为一谈,在使用的场景上二者是有一定差异的。

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    Java实现得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。 来

    例如, [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构: void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中...double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。...题解: 1 开一个最小栈 最大栈 (都是栈顶存放最值) 2 先放到最大栈(右边) ,然后再移动到 最小栈(左边) //构成从大到小的序列来 3 然后判断size %2==0 则返回两个的栈顶元素...=0 返回左边的栈顶 class MedianFinder { PriorityQueue left; PriorityQueue right...right=new PriorityQueue((o1,o2)->o2-o1); //右边的最大栈 } public void addNum

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    开发 | 用数据说话,R语言有哪七种可视化应用?

    AI科技评论将在以下篇幅介绍如何利用 R 实现可视化: 1. 散点图 使用场景:散点图通常用于分析两个连续变量之间的关系。...在上面介绍的超市数据中,如果我们想根据他们的成本数据来可视化商品的知名度,我们可以用散点图,两个连续的变量这里我们命名为Item_Visibility和Item_MRP。...如下图所示: 下面是一个简单的画直方图的例子,使用的是R中的ggplot()和geom_histogram()函数。...下面是一个简单的画堆叠条形图的例子,使用的是R中的ggplot()函数。...热点图 使用场景:热点图用颜色的强度(密度)来显示二维图像中的两个或多个变量之间的关系。可对图表中三个部分的进行信息挖掘,两个坐标和图像颜色深度。

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    这些条形图的用法您都知道吗?

    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。...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时,也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...双离散单数值的百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量的百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill...各位读者是否发现一个规律,前面介绍的4中条形图都有一个共同特点,那就是数值型变量只有一个。...对于数值型变量有两个,离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢(如常见的环比、同比问题),这里提供一个解决思路,那就是使用对比条形图。

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    如何用指标分析维度精准定位可视化图表?

    只有通过事物发展的数量、质量两大方面,从横比、纵比角度进行全方位的比较,我们才能够全面的了解事物发展的好坏。 维度类型和转换 维度主要是三大类的数据结构:文本、时间、数值。...比如年龄原本是数值型的维度,但是可以通过对年龄的划分,将其分类为儿童、青年、老年三个年龄段,此时就转换为文本维度。具体按照分析场景使用。 如何确立指标分析维度?...瀑布图:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。 ? 堆叠圆环柱形图:用圆环的形式表现柱形图。 ? 堆叠圆环扇形图:用扇形的形式表现堆叠柱形图。 ?...双向条形图:用于对比同一个项目下两个不同数据的表现。 ? 折线图 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。...分析维度:比较 适用:要同时展现两个项目数据的特点 局限:有柱状图和折线图两者的缺陷 相似图表: 双轴线柱图:有2个Y轴的线柱图 ? 双轴堆叠线柱图:有2个Y轴的堆叠线柱图 ?

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