matplotlib是Python中的一个第三方库。主要用于开发2D图表，以渐进式、交互式的方式实现数据可视化，可以更直观的呈现数据，使数据更具说服力。
流程图可以简单地描述一个过程，是对过程、算法、流程的一种图像表示，在技术设计、交流及商业简报等领域有广泛的应用。流程图可分为：数据流程图和作业流程图。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
该文件warming.csv包含字段year和value，后者是全球年平均气温，相比于1900-2000的平均水平。
C语言是面向过程的，而C＋＋是面向对象的 相信这么努力的你 已经置顶了我 学习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们最不易做到的，然而却又是最重要的。 学习C语言就是要经过几个反复，才能前后贯穿，积累应该掌握的C知识。 一 学好C语言的运算符和运算顺序 这是学好《C程序设计》的基础，C语言的运算非常灵活，功能十分丰富，运算种类远多于其它程序设计语言。 在表达式方面较其它
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或False）来决定代码的执行块，其中任何非0和非空（null）值为true、0或者null为false。
习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们最不易做到的，然而却又是最重要的。 学习C语言就是要经过几个反复，才能前后贯穿，积累应该掌握的C知识。 📷 分享之前我还是要推荐下我自己的C/C++学习交流群：三四零六五一六八七，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，不定期分享干货，包括我自己整理的一份2017最新的C/C++资料和零基础入门教程，送给大家，欢迎初学和进阶中的小伙伴
看了前前面的系列VBA内容，我想大家肯定都发现一个问题：前面所有实战案例都是在处理「单列多行」问题，可实际工作中我们往往遇到的是「多行多列」问题，这个问题应该如何处理呢？
上一节讲解了Python的数据类型和运算，本节将继续深入，涉及Python的语句结构，相当于Python的语法，是以后编写程序的重要基础！
学习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们最不易做到的，然而却又
折线图（曲线图）是一种常见的数据图表形式，是数字或定量数据的直观表示，它显示了两个变量之间的关系。变量基本上是可以改变的任何东西，例如数量、百分比、时间间隔等。这些变量分别位于图表的 X 轴和 Y 轴上。折线图看起来像在图表上从左到右的一条或多条线上连接的点，每个点代表一个数据值。
操作系统：Windows 10 IDE：Visual Studio 2019 文章目录 1 选择结构 1.1 if语句 1.2 三目运算符 1.3 switch语句 2 循环结构 2.1 基本循环结构 2.2 嵌套循环 C/C++支持最基本的三种程序运行结构：顺序结构、选择结构、循环结构 顺序结构：程序按顺序执行，不发生跳转 选择结构：依据条件是否满足，有选择的执行相应功能 循环结构：依据条件是否满足，循环多次执行某段代码 1 选择结构 1.1 if语句 作用：执行满足条件的语句 if语句的三种形式
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2、在进行矩阵之间的运算时，假设a，b表示两个矩阵，a*b表示矩阵a与矩阵b进行矩阵相乘，a.*b表示矩阵a中的元素与矩阵b中的元素按位置依次相乘，得到的结果作为新矩阵相同位置的元素。
目前，课程已更新到21课，通读下来，其中更详细的展开 Python 常用数据结构、分支循环、面向对象编程及函数相关的基础及应用，值得一看。配套视频链接后台回复 Python语言基础视频 可获得原作者分享链接。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
作者：PianoOrRock 来源： http://blog.csdn.net/pianoorrock/article/details/71131570 Python 条件语句 Python条件语句是
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
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一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
或者一个部门可以分为子部门，比如开发部门有两个分支:站点和内部。他们每个人都有自己的员工。
上述例子中直接将结果进行print，在实际应用中基本不会这么做。一般会将输出结果以向量或其他形式储存。如下：
上周对线上某几个磁盘进行了fio硬盘性能测试，测试完成之后的结果需要绘制成图像展示出来。我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法，找到了图像的绘制方法，在某一个单一的场景下，确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制，但是问题是，如果要对比多个场景下绘制出来的图像的差异，fio自带的绘图工具实现起来就有些困难了，但是确实也能实现。例如下图：
摘要：本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。 本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此提供的
导读：本文重点讲述for语句和while语句。for语句属于遍历循环，while语句属于当型循环。除了两个循环语句外，还介绍了break、continue与pass三个用于控制循环结构中的程序流向的语句。在此基础之上，还介绍了列表推导式，这是一种特殊的循环语句。
作者 | 李明江 张良均 周东平 张尚佳，本文摘编自《Python3智能数据分析快速入门》
产品要做一个支持横向滚动、中心区域选中、惯性滚动、停止时回滚到中心位置、点击选中、处理嵌套滚动的图表需求
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定执行的代码块。
上一章我们学习了C++的一位数组，知道了数组是相同类型值的集合，这一节学习C++的二维数组。
在阅读本书之前，如果您了解一些 Python 编程知识（或者知道如何使用 Python 之外的其他语言进行编程），可能会有所帮助；但是即使您没有，您仍然可以阅读本书。编程并不像人们想象的那么难。如果您遇到问题，可以在线阅读免费书籍“使用 Python 发明自己的电脑游戏”http://inventwithpython.com，或者在 Invent with Python 维基 http://inventwithpython.com/wiki 上查找您觉得困惑的主题。
昨天跟大家分享了关于图表嵌套的函数用法，今天跟大家分享在多图情况下如何正确的进行图表的版面布局。 这里要分享的图表版面设计其实就是指，在做了很多图的情况下，如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上，而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。 这个技能在制作多图仪表盘场景下，将会特别有用： 还需要强调下这里所指的一页多图与我们之前介绍过的分面可是大有不同，分面其实是一幅图表中，将分类变量所构成的分类图表分图呈现，但是本质上所有分面内的单个图表共享标题、图例、坐标轴刻度（虽然可以手动定义）。 也就是说分面的
1、程序流程图又称为程序框图，它是使用最广泛的描述过程设计的方法。程序流程图中使用的符号(a) 选择(分支)； (b) 注释； (c) 预先定义的处理； (d) 多分支； (e) 开始或停止； (f) 准备； (g) 循环上界限； (h) 循环下界限； (i) 虚线； (j) 省略符； (k) 并行方式； (l) 处理； (m) 输入输出； (n) 连接； (o) 换页连接； (p) 控制流
在程序中，程序运行的流程控制决定程序是如何执行的，是我们必须掌握的，主要有三大流程控制语句。
在开发中我们会遇到各种统计图，或者各种绘图，本文通过对基本三大统计图：折线图、柱状图、扇形图的实现来掌握基本统计图的绘制，在下一篇文中会带来复杂一些的绘图案例分析，循序渐进达、触类旁通达到绘制各式各样图表的能力。
和其他程序设计语言一样，Java使用条件语句和循环结构确定控制流程，在介绍这些条件语句和循环结构之前，我们先来了解一下块作用域这个概念。
N-S图，也被称为盒图或NS图（Nassi Shneiderman图）。是结构化编程中的一种可视化建模。1972年，美国学者I.Nassi 和 B.Shneiderman提出了一种在流程图中完全去掉流程线，全部算法写在一个矩形阵内，在框内还可以包含其他框的流程图形式，即由一些基本的框组成一个大的框，这种流程图又称为N-S结构流程图。
这段代码是一个简单的PCA（主成分分析）算法实现，用于对图像数据进行降维处理。下面是对代码进行逐行分析：
类似于折线图，但是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形，条形图可以横置或纵置。
图像灰度分析是图像分析中最基本的内容，它使用各种图像灰度分析工具，提取图像或ROI区域内的灰度特征信息。基于对图像灰度的分析测量，可以实现最基本的机器视觉检测系统，如目标存在性检测系统等。
可视化图表千千万，很多小伙伴在选择过程中就容易犯选择困难症。即使选择了一款图表，后期也可能发现可视化图表既无法准确表达自己的意图，也没能向阅读者传达出应有的信息，可视化图形让人困惑或看不懂。
今天和大家分享的是所有函数、所有编程的基础，判断！ IF语句！ IF语句肯定是进行判断，为真怎样，为假如何。 那这个真假就是某个条件是否满足，和Python相关的条件都有哪些呢？ 那我们开始进行这些
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
在分析一个事件走势的时候，一般我们会获取到这个事件系列的数据。但是，在绘制出相关的曲线的之后，我们会发现曲线的上下振动比较频繁，那是因为一些短期内的杂数据引起的。比如：
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
程序执行是过程化的，也就是说在默认情况下程序是从上到下依次执行，但是有些情况下我们想让他选择执行某部分，或者反复执行某部分，这就是流程控制。
我们可以使用if、switch实现分支结构，使用for、while、do while实现循环结构
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