2013年01月23日 Go生态洞察：使用 go fmt 格式化你的代码 ✨ 摘要 你好，猫头虎博主在此！今天，我们要探讨Go语言中一个极其有用的工具：gofmt。...让我们一起深入了解gofmt的强大功能，以及如何将其集成到你的Go开发环境中。 引言 在Go生态系统中，gofmt是一个自动格式化Go源代码的工具。使用gofmt的代码更易于编写、阅读和维护。...最近对Go包的调查显示，约70%的包按照gofmt的规则进行格式化。现在，让我们来看看如何使用这个工具来提高你的代码质量。...正文 ️ 格式化你的代码 要格式化你的代码，你可以直接使用gofmt工具： gofmt -w yourcode.go 或者你可以使用go fmt命令： go fmt path/to/your/package...防止提交格式不正确的代码 机械化转换 使用-r标志进行代码重写 总结 gofmt是Go生态系统中不可或缺的一部分，它使代码格式标准化，简化了代码的编写、 阅读和维护。
题目部分 在Oracle中，如何让日期显示为“年-月-日 时:分:秒”的格式？...答案部分 Oracle的日期默认显示为以下格式： SYS@PROD1> select sysdate from dual; SYSDATE --------- 22-DEC-17 阅读不方便，此时可以通过设置...MI:SS';”，只在会话级别起作用。...④ 设置环境变量NLS_DATE_FORMAT，但是必须和NLS_LANG一起设置，否则不会生效，可以直接在会话窗口使用export或.bash_profile配置文件（全局应用）设置，如下所示： export...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
这个数据实际上是从《如何用4行 R 语句，快速探索你的数据集？》一文中的 nycflights13 数据集，通过转换得来的。...转换后的数据，统计了不同航空公司在2013年1月，每一天从纽约三大机场起飞航班次数。...这张静态图，只能告诉我们2013年1月1日这一天，纽约机场这3个航空公司起飞航班数量信息。 假如我们想多了解一个维度，也就是把时间加进去，怎么办？ 这里办法并不唯一。...注意，这里因为我们不再把时间限定在1月1日了，因此你得把 filter(mydate == ymd('20130101')) 这一句去掉，使用全部1个月的时间。否则使用时间轴就没有意义了。...小结 本文给你展示了 R 环境绘制动态统计图的方法，具体包含以下知识点： 如何读入 .RData 格式的数据文件； 如何利用 ggplot 命令映射变量，选择统计图类型（包括柱状图、散点图和折线图等）；
这个R tutorial描述如何使用ggplot2包修改x和y轴刻度。同样，该文包含如何执行轴转换（对数化，开方等）和日期转换。...使用expand_limts()函数 注意，函数 expand_limits() 可以用于： 快速设置在x和y轴在 (0,0) 处的截距项 改变x和y轴范围 # set the intercept of...使用scale_xx()函数 也可以使用函数 scale_x_continuous() 和 scale_y_continuous() 分别改变x和y轴的刻度范围。...and l 格式化日期轴 使用函数 scale_x_date() 和 scale_y_date() 样例数据 创建时间序列数据 df <- data.frame( date = seq(Sys.Date...格式化日期标记 使用scales包： library(scales) # Format : month/day dp + scale_x_date(labels = date_format("%m/%d
在学习过程中，碰到的最大的挑战，就是格式化x轴和y轴，使用大的标签使数据看起来合理。同样还需要时间弄清楚每个工具需要格式化的数据。一旦搞清楚这些，其它的就相对简单了。...另一个需要考虑的地方，条形图可能是一种比较简单的类型。这些工具允许你使用数据创建各种各样的图形。我的实例更多关注的是格式化相关的易用性，而不是可视化创新。...想想，还可以在y轴上做更多的格式化处理，但这样，就需要了解matplotlib了。好了，就这样，仅通过pandas，我们不能做更多的定制了。...再想想，我还想格式化一下，在y轴上的点，在不使用matplotlib的plt.yticks的情况下，但我不知道如何做。...还没有找到更易于格式化y轴的方式。Bokeh还有很多功能，在本例中不能一一列举，请参考相关文档。 Pygal Pygal用来创建svg图表。把依赖包都安装好后，你也可以保存图表为png文件。
引言 在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？...加载数据集 使用 ggplot2 包中自带数据集作为示例数据集。...：来自 ggplot2 包 时间序列图：基于数据框 如果想设置特定的时间间隔，则需要使用 scale_x_date() 函数。...<- economics[1:90, ] # 选择一年数据 # X轴文本的标签和 break 值 brks <- economics_y$date[seq(1, length(economics_y$...= element_blank()) 时间序列图：时间跨度为 1 年 6.3 多个时间序列 在本例中，基于长数据格式进行可视化。
简介 在Python的世界里，可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性，决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例，并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。...我将使用： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在例子中，我将使用Pandas处理数据并驱动可视化。...我敢肯定，只要人们开始阅读这篇文章，他们就能找出更好使用这些工具的方法。我的目标不是在每个示例中创建完全一致的图表，我希望以大致相同的方式可视化数据，在每个示例中也花费大致相同的时间研究解决方案。...在这个过程中，我遇到的最大挑战是格式化x轴和y轴，以及通过赋予一些大的标签使数据看起来合理。找出每种工具需要的数据格式也花费了一些时间。一旦决定了这些部分，其余都相对比较简单。...理想情况下，我想格式化y轴上的刻度，但是除了使用matplotlib中的plt.yticks，我没有其他的办法。
") %>% # 过滤出日期大于2006-12-01的数据 mutate(avg_price = as.numeric(avg_price)) %>% # 提取年、月、日信息 mutate...bsts包是用于Bayesian structural time series模型的R包，它可以用于时间序列数据的分析和预测。...ggplot() + # 添加原始数据的线条图层 geom_line(data = df, aes(x = as.Date(date), y = avg_price), color = "#FFFFFF...= seq(0, 0.3, by = 0.04)) + # 设置x轴的日期格式和刻度 scale_x_date(date_breaks = "2 years", date_labels = "...%Y") + # 使用最小主题 theme_minimal() + # 设置图例、轴文本、轴标题、轴线、网格线和图背景的样式 theme(legend.position = "none"
学习目标 使用扩展包“ggplot2”绘制图表。 使用“map”函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用的图片。...1.设置数据框以进行可视化 在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。 观察rpkm数据。...使用R base包提供的函数'mean（）'： mean(rpkm_ordered[,"sample1"]) 只想要其中一个样本（数据框中的1列）的平均值，可以这样实现，但要从所有12个样本中获取此信息该如何实现...R提供选择png或pdf等格式，选择要存放图片的目录。还提供了决定输出图像大小和分辨率的选项。 第二种方法是使用R函数并将写入文件编码到脚本中。...在R的术语中，输出被定向到特定的输出设备，并指示输出文件的格式。必须创建或“打开”设备才能接收图像输出，对于在磁盘上创建文件的设备，还必须关闭设备才能完成输出。 将散点图输出成pdf文件格式。
使用 Matplotlib 的另一个历史性挑战是一些默认的样式缺乏吸引力。在 R 使用 ggplot 就可以生成相当不错的图，而 Matplotlib 相对来说有点丑。...开始 下面主要介绍如何在 pandas 中创建基础的可视化以及使用 Matplotlib 定制最常用的项。了解基础流程有助于更直观地进行自定义。...数据包括 2014 年的销售交易额。为简短起见，我将总结这些数据，列出前十名客户的采购次数和交易额。绘图时我将对各列进行重命名。...if x >= 1000000: return '${:1.1f}M'.format(x*1e-6) return '${:1.0f}K'.format(x*1e-3) 现在我们有了格式化程序函数...首先，创建图像，然后创建轴，再将它们绘制成图表。
入门 本文的其余部分将作为一个入门教程，介绍如何在pandas中进行基本的可视化创建，并使用matplotlib自定义最常用的项目。一旦你了解了基本过程，进一步的定制化创建就相对比较简单。...现在，数据被格式化成一个简单的表格，我们来看如何将这些结果绘制成条形图。...现在我们有一个格式化函数，需要定义它并将其应用到x轴。...幸运的是，我们也有能力在图上添加多个图形，并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上，我们应对如何做到这一点有基本了解。首先，创建图形，然后创建坐标轴，然后将其全部绘制在一起。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。
入门 本文的其余部分将作为一个入门教程，介绍如何在pandas中进行基本的可视化创建，并使用matplotlib自定义最常用的项目。一旦你了解了基本过程，进一步的定制化创建就相对比较简单。...这是2014年的销售交易数据。为了使这些数据简短一些，我将对数据进行聚合，以便我们可以看到前十名客户的总购买量和总销售额。为了清楚我还会在绘图中重新命名列。...现在，数据被格式化成一个简单的表格，我们来看如何将这些结果绘制成条形图。...幸运的是，我们也有能力在图上添加多个图形，并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上，我们应对如何做到这一点有基本了解。 首先，创建图形，然后创建坐标轴，然后将其全部绘制在一起。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。
下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。
人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。
如果您想在R中使用真正的ggplot(它具有所有相同的外观、感觉和语法，没有依赖项)，我将在这里讨论它的一些额外功能!...第9-14行中的Bokeh代码创建了一个优雅的、专业的响应计数直方图，具有合理的字体大小、y标记和格式。我编写的大部分代码用于标记坐标轴和标题，以及给条形图添加颜色和边框。...Bokeh提供的所有便利都可以在Matplotlib中进行定制，包括x轴标签的角度、背景线、y轴扩展、字体大小/斜体/粗体等。...由于图片对象非常简单，所以它是一个相对简单的包。使用Pygal非常简单: 实例化你的图片 使用图形对象的属性格式化 使用figure....Add()符号将数据添加到图形中 我在Pygal中遇到的主要问题是如何渲染图形。我必须使用他们的render_to_file选项，然后在web浏览器中打开该文件，看看我构建了什么。
人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。 ?
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