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replaceAll()如何同时替换多个不同的字符串（或多个符号）

前戏 今天同事小姐姐找我求助这么一个问题； Java中的replaceAll()方法怎么才能同时替换多个不同的字符串呢？...正好我遇到过这个情况，就跟她分享了一下心得，解决问题后的她开心的像刚充完气儿一样。 这让我颇感欣慰，在这里我也分享给大家。...,""); System.out.println("替换多个字符：" + str2); } } 打印内容： 替换多个中文：广东，福建，北京，海淀，河北，上海 替换多个字符：00000332323...:省|市|区)", ""); 多个不同字符，通过 “|” 符号隔开； 符号替换方式：str2= str2.replaceAll("\\*|\\/|\\?"...,""); 注意了，符号替换与文字不同，需要用 “\\” 双斜杠转义。

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曼哈顿图如何指定不同染色体不同的颜色

大家好，我是邓飞，最近星球（飞哥的知识星球）有老师问了一个问题： GAPIT软件，染色体的颜色是5个一循环，他有12个染色体，想每条染色体一个颜色绘制一条染色体： 我的回答：GAPIT大概率没有参数设置...，提取12条染色体作为演示： 2，默认绘制曼哈顿图 # 默认颜色循环 CMplot(dd1[,1:4],plot.type = "m",threshold = c(0.05/nrow(dd)),file.output...3，设置十二个颜色用于表示十二条染色体 CMplot包中的col参数，可以定义不同的颜色。...CMplot(dd1[,1:4],plot.type = "m",threshold = c(0.05/nrow(dd)),file.output = F,col = colors) Rstudio中不同颜色...PS，如果有20条染色体，每个染色体一个颜色，如何设置： colors <- c("red", "blue", "green", "purple", "orange", "pink", "brown",

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    多个不同的app应用间应该如何进行消息推送呢？

    这个先不吐槽，主要现在的app应用很多公司不是做单个，而是多个，比如打车软件有司机端和用户端，运输类应用会有司机端、车主端、货主端，那么不同的端之间会有推送消息，比如用户打车，司机接单，需要相互提醒，那么...Jpush是不支持交叉推送的 ?...如上，也就是说一个应用需要对应一个app应用，这个和微信支付其实是一个道理，一个app应用只能对应一个微信账户，多个就得多次申请 ?...那么问题来了，多个应用间需要推送消息，而Jpush却又不支持，那么我们可以这么做： 1.在不同工程开放restful web service（以下简称“RestWS”），把需要推送的消息用消息队列（我们使用...2.MQ在2个不同的系统进行通知，手动在RMQ管理后台进行绑定对应的消息队列（这种方式我个人不习惯使用，感觉不方便，所以就不多说了） 关于RabbitMQ的一些文章可以参考我的博客或者历史消息~

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    如何让你绘制的柱状图格外与众不同？

    前些天有小伙伴在公众号里回复问如何绘制出五颜六色的柱状图，今天小编就来与大家说道说道。 柱状图绘制本身并不复杂，一个bar函数就可以轻松搞定，相信不少小伙伴都用过它。上一道开胃菜让大家尝尝先。...纯色条形图 % 生成绘图所需要的数据 N=25 x = linspace(0,10,N)'; y = gaussmf(x,[1.8,5]); % 生成不同的颜色 needcolor=rand(N,3);...'b' Blue 'r' Red 'g' Green 'c' Cyan 'm' Magenta 'y' Yellow 'k' Black 'w' White 如果想要画出五彩缤纷的柱状图，应该怎么做呢...随机颜色的柱状图 方法1:利用facecolor属性和for循环 figure(2) for i=1:N bar(x(i),y(i),8/N,'facecolor',needcolor(i,:)...bar图的Cdata属性，可能会有低版本的MATLAB中的bar函数没有这个属性。

    1.3K10

    substr_replace如何替换多个字符串不同位置不同长度的子串

    比如substr_repace("Hello Test",'xxxx',1,4)替换成Hxxxx Test 那么如何实现替换多个字符串不同位置不同长度的子串。...= [ 'Hxxxx Test', 'QQxxxxest', 'Sinxxxxail' ] 其实，substr_replace也可以实现多个字符串子串的替换。...先看一下整体的结构 ? substr_repace首先根据替换需要替换的内容的类型区分。字符类型和数组类型的替换采用不同的处理方式。...对于字符数据的替换 ? 如果替换的目标是一个数组，则取数组第一个元素作为实际替换的内容。 l是传入的第四个参数处理之后的长度值（l取值0-原字符串长度）。...然后执行三个copy操作，分别把from之前的原始字符串，替换后的字符串，from+l之后的字符串拷贝到结果字符串中取。所以说，这里的l指定的是原字符串有多少个字符被替换。

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    绘制频率分布直方图的三种方法，总结的很用心！

    # 上面表达了所有患者的年龄分布，如果按性别分组， # 研究不同性别下年龄分布的差异，该如何实现叻？...15）、label：设置直方图的标签，可通过legend展示图例。 16）、stacked：当有多个数据时，是否需要将直方图呈堆叠摆放，默认水平摆放。...2）、bins：指定直方图条形的个数。 3）、hist：bool类型的参数，是否绘制直方图，默认True。 4）、kde：bool类型的参数，是否绘制核密度图，默认True。...7）、hist_kws：以字典形式传递直方图的其他修饰属性，如填充色、边框色、宽度等。 8）、kde_kws：以字典形式传递核密度图的其他修饰属性，如线的颜色、线的类型等。...11）、color：指定图颜色，除了随机分布曲线的颜色。 12）、vertical：是否将图形垂直显示，默认True。 13）、norm_hist：是否将频数更改为频率，默认False。

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    核密度估计和非参数回归

    图2:窗口带宽为6、24和42的移动平均;x轴:时间，y轴:搜索百分比 带宽的选择至关重要，但不清楚如何选择带宽。如果带宽太小，我们可能无法摆脱季节性波动。如果带宽太大，我们可能无法捕捉到趋势。...图3：带宽为6、24和42的加权移动平均线；x轴：时间，y轴：搜索百分比 这是核估计背后的基本思想：对不同距离的观测值赋予不同的权重。 权重(1-i/b) 的上述选择相当随意，其他权重也可以理解。...图5中是该数据的常见表示形式：直方图。直方图显示汽油价格的分布。块的带宽是关键参数，不同的选择会导致不同的直方图（类似于移动平均估计器的不同带宽）。 ?...图5：直方图显示德国（05/12/2020）分别有10个和50个垃圾箱的天然气价格频率；x轴：以EUR为单位的汽油价格；y轴：频率； 如果我们假设天然气价格的分布是连续的，我们可能更喜欢估计和可视化基础分布的密度函数...图6:不同内核(上:Epanechnikov，下:高斯)和不同带宽(左:0.05，右:0.1)下天然气价格密度的KDE;x轴:天然气价格(欧元);轴:频率 在Python中实现 为了展示内核回归，我们使用

    1.8K30

    机器学习模型的数据预处理和可视化

    对于更精确地建立机器学习模型来说，数据预处理（清洗，格式化，缩放，正规化）和多种图表的数据可视化是两个非常重要的步骤。...我们能对数据做很多事，但是针对目前这个练习，我们将用不同的的可视化工具，例如分布图，方框图，KDE，以及小提琴图等，来分析数据，并回答以下问题： 混合巧克力和纯巧克力的平均评分是多少？...在其中的多个步骤里，数据预处理是最重要的步骤之一。 数据预处理本身就包含多个步骤，而且很多步骤取决于数据文件的类型，数据的本质，不同的取值类型，等等。...在数据可视化中，我们使用不同的图形和曲线来可视化复杂数据，以便于发现数据模式。 这种可视化如何帮助机器学习建模，甚至在我们开始建模之前？...使用这种图的优点就是不用读很多的点来理解数据。 总结 通过这篇，我们探索了数据如何让进行预处理，并且探索了数据可视化是如何影响复杂的机器学习模型建立环节。

    1.2K30

    Python中使用deepdiff对比json对象时，对比时如何忽略数组中多个不同对象的相同字段

    最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...上面的代码是一般单条数据对比的情况。...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...这里对比还遇到一个问题，等回头解决了再分享： 就这种值一样，类型不一样的，要想办法排除掉。要是小伙伴有好的方法，欢迎指导指导我。

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    NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

    数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。 在统计学和数据科学中，数据分布是分析数据的重要基础。...NumPy 中的随机分布 NumPy 的 random 模块提供了多种方法来生成服从不同分布的随机数。...pip install seaborn 绘制分布图 分布图是一种可视化数据分布的图表。它显示了数据集中每个值的出现频率。...kde：如果为 True（默认），则使用核密度估计 (KDE) 来估计数据的分布；如果为 False，则使用直方图。 bins：用于创建直方图的直方图数量。 norm：用于规范分布的类型。..., 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9] # 绘制分布图 sns.distplot(data, hist=False, kde=False) plt.show() 该代码将生成一个包含重复值的自定义数据数组

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    NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

    数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。在统计学和数据科学中，数据分布是分析数据的重要基础。...NumPy 中的随机分布NumPy 的 random 模块提供了多种方法来生成服从不同分布的随机数。...pip install seaborn绘制分布图分布图是一种可视化数据分布的图表。它显示了数据集中每个值的出现频率。在 Seaborn 中，可以使用 sns.distplot() 函数绘制分布图。...kde：如果为 True（默认），则使用核密度估计 (KDE) 来估计数据的分布；如果为 False，则使用直方图。bins：用于创建直方图的直方图数量。norm：用于规范分布的类型。..., 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9]# 绘制分布图sns.distplot(data, hist=False, kde=False)plt.show()该代码将生成一个包含重复值的自定义数据数组

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    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    直方图 直方图是一种表示数值数据分布的条形图，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。...如果在同一个图中显示了多个面积图，则不同的颜色可以区分不同的面积图： df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图...KDE 绘图 我们要讨论的最后一个图是核密度估计，也称为 KDE，它可视化连续和非参数数据变量的概率密度。...该图使用高斯核在内部估计概率密度函数 (PDF)： df.plot(kind='kde') Output: 我们还可以指定影响 KDE 绘图中绘图平滑度的带宽，如下所示： df.plot(kind=...'kde', bw_method=0.1) Output: df.plot(kind='kde', bw_method=1) Output: 正如我们所见，选择较小的带宽会导致平滑不足，这意味着密度图显示为单个峰值的组合

    4.6K50

    数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

    alpha 图片不透明度(从0到1) kind 可以是 'area'、 'bar'、 'barh'、 'density'、'hist'、 'kde'、 'line'、 'pie' logy 在y轴上使用对数缩放...▲图9-17 DataFrame堆积柱状图 使用value_counts: s.value_counts().plot.bar()可以有效的对Series值频率进行可视化。...你可以使用seaborn.set在不同的绘图外观中进行切换： In [90]: sns.set(style="whitegrid") 03 直方图和密度图 直方图是一种条形图，用于给出值频率的离散显示...因此，密度图也被成为内核密度估计图(KDE)。plot.kde使用传统法定混合法估计绘制密度图(见图9-22)： In [94]: tips['tip_pct'].plot.density() ?...▲图9-26 按星期几数值/时间/是否吸烟划分的小费百分比 除了根据'time'在一个面内将不同的柱分组为不同的颜色，我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27)： In [109]:

    5.4K40

    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    生活阶梯（幸福指数）与人均GDP（金钱）正相关的正则图 本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。...直方图和核密度分布都是可视化特定变量关键特征的有效方法。下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。 ?...在每个图中，中心图（散点图，二元KDE，hexbin）有助于理解两个变量之间的联合频率分布。此外，在中心图的右边界和上边界，描述了各自变量的边际单变量分布（用KDE或直方图表示）。...人均GDP与生活阶梯的关系，不同颜色表示不同大洲和人口规模 小提琴图 小提琴图结合了盒状图和核密度估计值。它的作用类似于盒状图，显示了定量数据在分类变量之间的分布，以便对这些分布进行比较。...可视化不同地域的幸福指数是如何随时间变化的。叙利亚和阿富汗正处于人生阶梯的末端（这不足为奇）。 ?

    3.2K10

    数据分析中的可视化-常见图形

    （2）创建多图 可以用axis = fig.add_subplot(m,n,k)的方式定义增加的子图。...还可以指定subplots的其他参数，例如使得子图之间具有相同的x轴或者y轴（否则matplotlib会自动缩放各子图的坐标轴界限） （3）调整子图的间距 利用subplots_adjust函数可以调整各个子图之间的间距和图像大小...直方图： 直方图histogram是一种可以对值的频率进行离散化显示的柱状图。可以通过调用Series或者DataFrame的hist函数得到。...它是通过计算可能会产生观测数据的连续概率分布的估计产生的。密度图也被称为KDE（kernel density estimate，核密度估计）。...调用plot时在kind设置为‘kde’就可以生成密度图。 散布图： 散布图是观察两个一维数据序列之间关系的有效手段。散布图也被成为散布图矩阵，它还支持在对角线上放置各个序列的直方图或者密度图。

    1.4K20

    Pandas高级教程之:plot画图详解

    （x，y）中元素的个数，可以通过reduce_C_function来指定不同的聚合方法：比如 mean, max, sum, std...."); 密度图Density plot 使用 Series.plot.kde() 和 DataFrame.plot.kde() 可以画出密度图： In [86]: ser = pd.Series(np.random.randn...通过为每个类对这些曲线进行不同的着色，可以可视化数据聚类。 属于同一类别的样本的曲线通常会更靠近在一起并形成较大的结构。...，数值小的部分基本上无法展示，可以传入logy=True进行Y轴的缩放： In [120]: ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range...绘制DF的时候，可以将多个Series分开作为子图显示： In [137]: df.plot(subplots=True, figsize=(6, 6)); 可以修改子图的layout： df.plot

    3.6K41

    Linux6上UI缩放的考验和磨难

    我在KDE Neon和最新的KDE版本以及运行Cinnamon的Linux Mint上遇到了问题。...但是，在对我的设置进行了一些调整之后，我得出结论，虽然分辨率确实不是问题所在，但与之相关的问题是：用户界面缩放。...当我关闭200％缩放比例并将其设置为100％时（在此过程中用户界面几乎变得非常小），这个问题就消失了。最终，经过多年与这个问题的斗争，在OSNews读者的帮助下，我似乎已经找到了问题的答案。...我不敢相信它看起来像UI缩放一样简单。 当然，在13英寸显示器上以100％缩放比例运行4K并非完全理想，因此我开始尝试使用分辨率和缩放因子的不同组合来确定某些组合是否比其他组合多或少。...但最重要的是，温度和处理器使用率现在与Windows相当。 这意味着在X.org、Intel驱动程序、Mutter / Kwin窗口管理器或其任何组合中似乎如何实现缩放存在一个问题。

    1.5K40

    利用Python绘图和可视化（长文慎入）

    它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。...12、直方图和密度图 直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。...因此，密度图也被称作KDE（Kernel Density Estimate，核密度估计），如下所示： In [73]: tips[‘tip_pct‘].plot(kind=‘kde‘) ?...接下来来看一个由两个不同的标准正态分布组成的双峰分布，如下所示： ? ? 13、散布图 散布图（scatter plot）是观察两个一维数组序列之间的关系的有效手段。...basemap提供了许多不同的地球投影以及一种将地球上的经纬度坐标投影转换为二维matplotlib图的方式。

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