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两个对象相同(x.equals(y) == true),但却可有不同hash code,这句话对不对?

不对,如果两个对象xy满足x.equals(y) == true,它们哈希码(hash code)应当相同。...Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定:(1)如果两个对象相同(equals方法返回true),那么它们hashCode一定要相同;(2)如果两个对象hashCode相同,...补充:关于equals和hashCode方法,很多Java程序都知道,很多人也就是仅仅知道而已,在Joshua Bloch大作《Effective Java》(很多软件公司,《Effective Java...(x)必须返回true)、对称性(x.equals(y)返回true时,y.equals(x)也必须返回true)、传递性(x.equals(y)和y.equals(z)都返回true时,x.equals...(z)也必须返回true)和一致性(当xy引用对象信息没有被修改时,多次调用x.equals(y)应该得到同样返回),而且对于任何非null引用xx.equals(null)必须返回false

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总结了50个最有价值数据可视化图表

这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如,如果要想象两个变量之间关系,请查看“关联”部分下图表。或者,如果您想要显示如何时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。...抖动(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同 XY 。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 XY 中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围图形(Plotting with different scales using secondary Y axis) 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量两个时间序列,...带有误差带时间序列(Time Series with Error Bands) 如果您有一个时间序列数据集,每个时间点(日期/时间戳)有多个观测,则可以构建带有误差带时间序列

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50个最有价值数据可视化图表(推荐收藏)

抖动(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同 XY 。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 XY 中位数、第 25 和第 75 百分位数。 ? 8....多个时间序列(Multiple Time Series) 您可以绘制多个时间序列,在同一图表上测量相同,如下所示。 ? 41....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围图形(Plotting with different scales using secondary Y axis) 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量两个时间序列,...带有误差带时间序列(Time Series with Error Bands) 如果您有一个时间序列数据集,每个时间点(日期/时间戳)有多个观测,则可以构建带有误差带时间序列

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50 个数据可视化图表

这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如,如果要想象两个变量之间关系,请查看“关联”部分下图表。或者,如果您想要显示如何时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。...抖动(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同 XY 。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...边缘(Marginal Boxplot) 边缘与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 XY 中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围图形(Plotting with different scales using secondary Y axis) 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量两个时间序列,...带有误差带时间序列(Time Series with Error Bands) 如果您有一个时间序列数据集,每个时间点(日期/时间戳)有多个观测,则可以构建带有误差带时间序列

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

XY 。...通过对中位数进行不同着色,组真实定位立即变得明显。 26、 (Box Plot) 是一种可视化分布好方法,记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。...40、多个时间序列 (Multiple Time Series) 您可以绘制多个时间序列,在同一图表上测量相同,如下所示。...41、使用辅助 Y 轴来绘制不同范围图形 (Plotting with different scales using secondary Y axis) 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量两个时间序列...42、带有误差带时间序列 (Time Series with Error Bands) 如果您有一个时间序列数据集,每个时间点(日期/时间戳)有多个观测,则可以构建带有误差带时间序列

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推荐:这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

也许你不仅仅对 2007年 感兴趣,而且你想看看这张图表是如何随着时间推移而演变。...进行可视化时,你可以使用单变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...大多数二维笛卡尔接受连续或分类数据,并自动处理日期/时间数据。可以查看我们图库 (ref-3) 来了解每个图表例子。 ?...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图 ? ? 小提琴 ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。

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这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器!

也许你不仅仅对 2007年 感兴趣,而且你想看看这张图表是如何随着时间推移而演变。...进行可视化时,您可以使用单变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...大多数二维笛卡尔接受连续或分类数据,并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们图库 (ref-3) 来了解每个图表例子。 ?...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? : ? 小提琴: ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。

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这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

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强烈推荐一款Python可视化神器!

也许你不仅仅对 2007年 感兴趣,而且你想看看这张图表是如何随着时间推移而演变。...进行可视化时,您可以使用单变量设置中直方图(histograms)和(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...大多数二维笛卡尔接受连续或分类数据,并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们图库 (ref-3) 来了解每个图表例子。 ?...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? : ? 小提琴: ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。

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超长时间序列数据可视化6个技巧

时间序列是由表示时间x轴和表示数据y轴组成,使用折线图在显示数据随时间推移进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。 但是在处理超长时间轴时有一个问题。...尽管使用数据可视化工具可以很容易地将长时间序列数据拟合到绘图区域中,结果可能会很混乱。让我们比较一下下面的两个示例。...下面的代码展示了如何从DataFrame绘制一个基本时间序列。...4、查看数据分布 是一种通过四分位数展示数据分布方法。图上信息显示了局部性、扩散性和偏度,它还有助于区分异常值,即从其他观察中显著突出数据点。我们只需一行代码就可以直接绘。...px.box(df_temp, x='month_year', y='meantp') 5、分组并显示比例 这种方法可以将时间序列转换为热,结果将显示总体平均月温度,并且可以使用颜色标度来比较数据大小

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时间序列预测中探索性数据分析

因此,我在本文中提出 EDA 包括六个步骤:描述性统计、时间、季节时间序列分解、滞后分析。 1. 描述性统计 描述性统计是一种用于定量描述或总结结构化数据集合特征汇总统计方法。...时间 首先要绘制图形显然是时间。也就是说,将观测与观测时间相对应,用线条连接连续观测。...超出每一个都可以被视为离群。...更详细地说,通常是通过以下方式计算公式 4.1 - 总消耗量 我们首先来计算总消耗量,这可以通过 Seaborn 轻松完成: plt.figure(figsize=(8,5...无论如何,有几个异常值表明,"星期" 等日历特征肯定是有用,但不能完全解释这一系列数据。 4.4 --小时分布 最后让我们来看看小时分布

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R for data science (第一章) ②

Genometric Objects 两个包含相同x变量,相同y变量,并且都描述相同数据。 情节并不完全相同。 每个使用不同可视对象来表示数据。...例如,条形使用条形,折线图使用线条使用格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述,您可以使用不同geom来绘制相同数据。...例如,要制作下面的,您可以使用以下代码: # left ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) #...geom_smooth()将为您映射到linetype变量每个唯一绘制一个不同线型,具有不同线型。...请注意,此包含同一图表中两个geom!我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。

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盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

kind:字符串格式,用于设置种类,具体包括 散点图 scatter、柱状 bar、 box、差异图 spread、比率 ratio、热力图 heatmap、平面 surface、直方图...,数据帧中用于 x 轴变量列标签 y:字符串格式,数据帧中用于 y 轴变量列标签 z:字符串格式,数据帧中用于 z 轴变量列标签 (只适用 3D ) text:字符串格式,数据帧用于显示文字列标签...最后将图存成不同数据格式布尔型参数: asFrame:如果 True 则将成分存成序列 asDate:如果 True 则将时间存成 DatetimeIndex asFigure:如果 True 则将图存成...barmode='stack', xTitle='日收益率', yTitle='概率', title='四只股票日收益率堆叠直方图') 下面四分别画四只股票日收益率...如何 resample 计算累计收益率前面已经讲了就不重复了,关键是先用 pd.melt() 将宽表变成长表,使其用三列 date, code 和 value,然后分别设为气泡 x 轴数据、y 轴数据

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python pyecharts数据可视化 折线图

——《月亮与六便士》 文章目录 一、数据获取 二、折线图 三、 一、数据获取 数据来源:http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-201901.html...m') # 构造出日期序列 便于之后构造url for i in range(len(dates)): df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com...折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据趋势。...: [4l4j77nd9w.gif] 三、 (Box-plot)又称为盒须、盒式线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料统计。...线图绘制方法是:先找出一组数据上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数;然后, 连接两个四分位数画出箱体;再将上边缘和下边缘与箱体相连接,中位数在箱体中间。

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我用PythonSeaborn库,绘制了15个超好看图表!

同时也保持着与Python生态系统高度兼容性,可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习工作流程中。 今天,小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型可视化图表。...花瓣长度与物种间关系条形(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成。 使用x轴表示花瓣长度,y轴表示数据集萼片长度,制作散点图。...线图 线图由一个两个须状组成。 它表示四分位数范围(IQR),即第一和第三四分位数之间范围。中位数由框内直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小和最大1.5倍IQR。...网格中每个都可以定制为不同类型,例如散点图、直方图或,具体取决于要可视化数据。 在这里,制作了每个物种花瓣长度图表。...联合分布 联合分布两个不同类型图表组合在一个表中,展示两个变量之间关系(二元关系)。

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时间序列预测:探索性数据分析和特征工程实用指南

我在本文中我们将EDA总结为六个步骤:描述性统计、时间、季节时间序列分解、滞后分析。 描述性统计 描述性统计是一种汇总统计,用于定量地描述或总结结构化数据集合中特征。...它还显示了周末和其他日期消费差异。 4、特征工程 我们如何将这些信息用于特征工程呢?假设我们正在使用一些需要高质量特征ML模型(例如ARIMA模型或基于树模型)。...下面是日/月。它是通过创建一个“日/月”变量并根据它对消费进行分组而获得。...对于某些时间序列(例如,能源消耗序列),可以有多个季节分量,对应于不同季节周期(日、周、月、年)。 分解有两种主要类型:加性分解和乘法分解。...对于一个序列k滞后版本,我们定义自相关系数为: 其中y 表示序列平均值,k表示滞后。 自相关系数构成了序列自相关函数(ACF),描绘了自相关系数与考虑滞后数关系。

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Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

Matplotlib是一个跨平台库,是根据数组中数据制作2D可视化分析工具。...▲2 条形 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表列或行中数据点而绘制成图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据趋势。...▲5 直方图 06 又称为盒须、盒式线图,是一种用于显示一组数据分散情况统计,因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布特征,也可以进行多组数据分布特征比较。...主要参数及说明如下。...▲6 垂直 ?

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60 种常用可视化图表,该怎么用?

散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点」、「散布」或「X-Y」,用来显示两个变量数值(每个轴上显示一个变量),并检测两个变量之间关系或相关性是否存在。... 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。 从盒子两端延伸出来线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外变量。...可是,日历格式并没有严格规定,所以市面上有各式各样不同设计,只要能以时间顺序显示日期时间单位便可。...如果是按比例绘制时间线,我们可以通过查看不同事件之间时间间隔,了解事件发生时间或即将在何时发生,从中查找时间段内事件是否遵循任何模式,或者事件在该时间段内如何分布。...小提琴 小提琴 (Violin Plot) 结合了和密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点」、「散布」或「X-Y」,用来显示两个变量数值(每个轴上显示一个变量),并检测两个变量之间关系或相关性是否存在。... 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。 从盒子两端延伸出来线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外变量。...可是,日历格式并没有严格规定,所以市面上有各式各样不同设计,只要能以时间顺序显示日期时间单位便可。...如果是按比例绘制时间线,我们可以通过查看不同事件之间时间间隔,了解事件发生时间或即将在何时发生,从中查找时间段内事件是否遵循任何模式,或者事件在该时间段内如何分布。...小提琴 小提琴 (Violin Plot) 结合了和密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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可视化图表样式使用大全

散点图 (Scatterplot) 也称为「点」、「散布」或「X-Y」,用来显示两个变量数值(每个轴上显示一个变量),并检测两个变量之间关系或相关性是否存在。...又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。 从盒子两端延伸出来线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外变量。...可是,日历格式并没有严格规定,所以市面上有各式各样不同设计,只要能以时间顺序显示日期时间单位便可。...如果是按比例绘制时间线,我们可以通过查看不同事件之间时间间隔,了解事件发生时间或即将在何时发生,从中查找时间段内事件是否遵循任何模式,或者事件在该时间段内如何分布。...小提琴 ? 小提琴 (Violin Plot) 结合了和密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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