已排序散点图与未排序散点图不同 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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为什么处理一段已排序的数组比处理一段未排序的数组快

问题下面这段 C++ 代码，数组排序后，执行速率快了近 6 倍。...- Random seconds = 3.113581453 // Branchless - Sorted seconds = 3.186068823 所以基本上可以得出结论：带有分支预测的，已排序的和无序的执行时间有很大差异

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预训练模型与传统方法在排序上有啥不同？

作者 | 太子长琴整理 | NewBeeNLP 近年来与传统的检索模型和反馈方法相比，大规模预训练的效果有了显著提高。...第二，它们的不同之处是什么？深度学习方法能否检索 BM25 漏掉的文档。一句话概述：BM25 粗排+ CE(Cross-Encoder) 精排，你值得拥有。...当用在排序中时，可以通过在 query 和 document 之间构造深度交互用于揭示复杂的相关性模式。...但我们对其相关性估计的基本匹配原则知之甚少，还有模型中编码了哪些特征，以及与传统的稀疏排序器（如 BM25）的关系等。...本文主要探索了深度学习语义排序和传统以词匹配为主的排序，这一类的文章并不多见，不过也许——因为这个太直观了？

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图形解读系列 | 散点图也不简单

曼哈顿图：曼哈顿图是基因组学中使用的一种特殊类型的散点图。 X轴显示基因组上的基因变异体的位置。不同的颜色表示不同的样本。 Y轴显示的是与表型性状的关联检验的p值。...这个散点图的每一列是一个基因，每一行是一个细胞簇，不同颜色表示基因在对应细胞簇的平均表达量。...*表示组与组之间Student’s t-tests的P值（** P排序，浅蓝点表示未过滤的突变数。图形的亮点再与排序，排序后点就不再是一堆散乱的点，而是一条有序的线，结果展示更清晰曼哈顿图 ?...曼哈顿图在用于差异基因时表达的意思与火山图类似，但信息更多了一些。此图中每个点代表1个OTU，颜色表示OTU所属的物种分类信息，形状表示其是否显著上下调，大小代表OTU的平均丰度。

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Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

作者：未禾数据猿官网 | www.datayuan.cn 我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系，以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。...不同的方法是使用函数 swarmplot()，它使用避免重叠点的算法将分类轴上的每个散点图点定位：备注：道理上，即使抖动还是会有重叠的可能，所以这种方法可能更好 ?...除了颜色之外，还可以使用不同的散点图标记来使黑色和白色的图像更好地绘制。您还可以完全控制所用的颜色： ?...Seaborn 有两种显示此信息的主要方法，但重要的是，这些功能的基本 API 与上述相同。（未禾：这是多么令人愉悦的事情）条形图最熟悉的方式完成这个目标是一个条形图。...例如，它们可以轻松地与 PairGrid 结合，以显示多个不同变量之间的分类关系： ?

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Matplotlib绘制的50类图，足够惊艳！

绘图整理由下面公众号：「Python与算法社区」完成，转载此文请附二维码。...关联散点图带边界的气泡图带线性回归最佳拟合线的散点图抖动图计数图边缘直方图边缘箱形图相关图矩阵图偏差发散型条形图发散型文本发散型包点图...带标记的发散型棒棒糖图面积图排序有序条形图棒棒糖图包点图坡度图哑铃图分布连续变量的直方图类型变量的直方图密度图直方密度线图...华夫饼图饼图树形图条形图变化时间序列图带波峰波谷标记的时序图自相关和部分自相关图交叉相关图时间序列分解图多个时间序列使用辅助Y轴来绘制不同范围的图形...带有误差带的时间序列堆积面积图未堆积的面积图日历热力图季节图分组树状图簇状图安德鲁斯曲线平行坐标绘制以上50类图的代码请点击阅读原文

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如何试用 R 语言绘制散点图

例如，基因表达值数量级相差过大，取个对数转换；基因名称按是否为差异基因作个排序，避免后续作图时被不显著的基因点遮盖，即排序的目的是让这些显著基因的点都位于图的上方。...#将基因表达值取个log(1+)转换 express$control <- log(express$control+1) express$treat <- log(express$treat+1) #排序...我们使用ggplot2的方法绘制差异基因散点图。...#绘制散点图，显著上、下调基因以不同颜色区分 library(ggplot2) ggplot(express, aes(x = control, y = treat)) + geom_point(aes...和上图不同点在于，此时基因按显著性p值着色，从不显著>显著展示以蓝色>红色渐变，就获得了一种梯度信息。

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用ggpubr包制图

有序的条形图条形图(ggbarplot)中可以利用sort.val = "desc"把数据从大到小排序并且不在组内进行排序(sort.by.groups = FALSE)，而是所有数据排序；旋转x轴标签...这里和前面箱型图不同的是，使用刚建的mpg_grp变量作为填充参数，而该参数是因子（含两个水平，levels = c("low", "high")）。...散点图棒糖图棒糖图是条形图的另一种选择，最终图像像棒棒糖一样。...克利夫兰散点图在前面的基础上，只要加入以下代码即可得到克利夫兰散点图(theme_cleveland())。...（2） R可视乎 | 散点图系列（1） R 可视乎 | 华夫饼图

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数据可视化：基本图表

四、散点图（Scatter Chart）散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。上图是各国的医疗支出与预期寿命，三个维度分别为国家、医疗支出、预期寿命，只有后两个维度需要比较。...为了识别第三维，可以为每个点加上文字标示，或者不同颜色。五、气泡图（Bubble Chart）气泡图是散点图的一种变体，通过每个点的面积大小，反映第三维。...如果为气泡加上不同颜色（或文字标签），气泡图就可用来表达四维数据。比如下图就是通过颜色，表示每个点的风力等级。...六、雷达图（Radar Chart）雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序（国籍就不可以排序）。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。...七、总结图表维度注意点柱状图二维只需比较其中一维折线图二维适用于较大的数据集饼图二维只适用反映部分与整体的关系散点图二维或三维有两个维度需要比较气泡图三维或四维其中只有两维能精确辨识

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手摸手教你数据可视化！（附实例讲解）

再按照索引排序，可得到相应结果： data1=data1.sort_index() data1 ? ?...男女性生存与死亡人数的占比偏差比较大。...不同票价的人生存和死亡人数分布情况 # 排序后绘折线图 fare_sur = text.groupby(['Fare'])['Survived'].value_counts().sort_values(...不同的票价所反映出来的生存人数是非常明显的，票价低的人死亡数量高是因为离甲板远，且逃生机会大大降低。...不同年龄的人生存与死亡人数分布情况 facet = sns.FacetGrid(text, hue="Survived",aspect=3) facet.map(sns.kdeplot,'Age',shade

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10种聚类算法及python实现

与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。聚类技术适用于没有要预测的类，而是将实例划分为自然组的情况。...scikit-learn 库提供了一套不同的聚类算法供选择。...我们可以清楚地看到两个不同的数据组在两个维度，并希望一个自动的聚类算法可以检测这些分组。已知聚类着色点的合成聚类数据集的散点图接下来，我们可以开始查看应用于此数据集的聚类算法的示例。...然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，会找到与标准 K-均值算法相当的结果。...我们为聚类分析引入了一种新的算法，它不会显式地生成一个数据集的聚类；而是创建表示其基于密度的聚类结构的数据库的增强排序。此群集排序包含相当于密度聚类的信息，该信息对应于范围广泛的参数设置。

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使用Puppeteer进行游戏数据可视化

游戏中有超过150种不同的英雄，每个英雄都有自己的特点和技能。为了了解每个英雄的热度和胜率，我们可以使用Puppeteer爬取官方网站上的数据，并用ECharts进行可视化。...模块创建一个浏览器实例，并设置代理IP和认证信息，以提高爬虫效果打开一个新的页面，并设置视口大小访问《英雄联盟》官方网站上的英雄列表页面等待页面加载完成，并获取所有英雄的名称、热度和胜率将数据保存到一个数组中，并按照热度排序创建一个...HTML文件，用来显示数据可视化的结果使用ECharts生成一个散点图，横轴为热度，纵轴为胜率，每个点代表一个英雄，并显示其名称将散点图插入到HTML文件中，并保存关闭浏览器实例案例下面是spider.js...innerText); result.push({name, hot, winRate}); } // 返回数组 return result;});// 将数据保存到一个数组中，并按照热度排序...当然，这只是一个简单的示例，我们还可以根据自己的需求和兴趣，对不同的网站和数据进行爬取和分析，发现更多的有价值的信息。

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10 种聚类算法的完整 Python 操作示例

与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。聚类技术适用于没有要预测的类，而是将实例划分为自然组的情况。 ...scikit-learn 库提供了一套不同的聚类算法供选择。...我们可以清楚地看到两个不同的数据组在两个维度，并希望一个自动的聚类算法可以检测这些分组。已知聚类着色点的合成聚类数据集的散点图接下来，我们可以开始查看应用于此数据集的聚类算法的示例。...然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，会找到与标准 K-均值算法相当的结果。...我们为聚类分析引入了一种新的算法，它不会显式地生成一个数据集的聚类；而是创建表示其基于密度的聚类结构的数据库的增强排序。此群集排序包含相当于密度聚类的信息，该信息对应于范围广泛的参数设置。

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Python数据科学：相关分析

另外上期的送书活动已结束，两位小伙伴也联系我了。没有中奖的小伙伴也不要伤心，后面小F会给大家争取更多的福利，所以关注就是了。 / 01 / 前言说实话，《Python数据科学》这本书是真的不错。...使用豆瓣TOP250里的数据，研究排名与评价分数之间的关系。读取数据并清洗。...首先我们通过散点图来看排名与评价分数之间的关系，看是否有所相关。...# scatter为散点图 df.plot(x='rank', y='score', kind='scatter') plt.show() 这里由于排名排序问题显现出线形负相关，不过这并不影响分析。...，可以发现rank与score及people_num相关性较大(右上角两个图)。

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机器学习之基于PCA的人脸识别

[egienvalues,order]=sort(egienvalues,'descend');% 特征值降序排序将特征值按降序进行排序，并同时记录排序后的索引，排序结果存储在egienvalues中...egienvectors=egienvectors(:,order);% 将特征向量按特征值降序排序将特征向量按照特征值的降序排序，排序结果存储在egienvectors中。...这样可以观察不同维度下重构人脸的效果，并比较不同维度对重建结果的影响。...然后使用散点图或3D散点图将数据点绘制出来，并根据数据点的分组信息为其指定不同的颜色。这样可以观察不同维度下人脸样本在降维空间中的分布情况。...在每次循环中，计算测试数据点与每个训练数据点之间的欧氏距离。对距离进行排序，并记录距离最近的k个训练数据点的索引。根据距离最近的k个训练数据点的类别，确定测试数据点的类别。

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别找了，最全数据可视化配色指南在这

我们先来看看适用于90%情况的答案： 1）当你的数据没有内在排序时，使用类别色阶如果你无法对颜色编码后的变量进行大小排序，使用类别色阶，反之如果可以排序，使用连续色阶或发散色阶。...这并不仅仅是用不同方法区分文本与数字的问题，如在李克特量表和衣服尺码表中都有内在的排序，这些也是定量尺度。所以当你把它们可视化的时候也一定要考虑使用定量的色阶。 ? 让我们再深入一点。...1）如果数据已分类，请使用分类的色阶首先，如果你的数据是非连续的，请不要使用连续的色阶。这意味着，当可视化有天然排序的数据时，例如李克特量表、服装尺寸、官衔等，请使用分类的色阶。...与只有两个分类的地图相比，此地图显示的差别更加细微–但与未分类地图相比还是略逊一筹。...在分类地图中，通常将它们与数值稍高或稍低的区域放在一起。 …不同类别之间的过渡是平稳的还是突兀的。 …作为读者我感兴趣的地区的数值与相邻地区相比到底是更高还是更低。

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UpSet|多集合韦恩图看不太清楚咋整？用upSet吧！

,"Crime"),#查看特定的几个集合 mb.ratio = c(0.55, 0.45),#控制上方条形图以及下方点图的比例 order.by = "freq", #如何排序...，这里freq表示从大到小排序展示 keep.order = TRUE, #keep.order按照sets参数的顺序排序 number.angles = 30, #调整柱形图上数字角度...") 可以看到 list("Drama") ，list("Action", "Drama") 和 list("Drama", "Comedy", "Action") 均根据 color 设置显示了不同的颜色...3）attribute.plots参数添加属性图，内置有柱形图、散点图、热图等 3.1 添加柱形图和散点图 upset(data, main.bar.color = "black", queries...plots = list( list(plot = scatter_plot, #散点图

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10大机器学习聚类算法实现（Python）

与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。聚类技术适用于没有要预测的类，而是将实例划分为自然组的情况。...scikit-learn 库提供了一套不同的聚类算法供选择。...我们可以清楚地看到两个不同的数据组在两个维度，并希望一个自动的聚类算法可以检测这些分组。图：已知聚类着色点的合成聚类数据集的散点图接下来，我们可以开始查看应用于此数据集的聚类算法的示例。...然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，会找到与标准 K-均值算法相当的结果。...我们为聚类分析引入了一种新的算法，它不会显式地生成一个数据集的聚类；而是创建表示其基于密度的聚类结构的数据库的增强排序。此群集排序包含相当于密度聚类的信息，该信息对应于范围广泛的参数设置。

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10种聚类算法的完整python操作实例

与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。聚类技术适用于没有要预测的类，而是将实例划分为自然组的情况。...scikit-learn 库提供了一套不同的聚类算法供选择。...我们可以清楚地看到两个不同的数据组在两个维度，并希望一个自动的聚类算法可以检测这些分组。已知聚类着色点的合成聚类数据集的散点图接下来，我们可以开始查看应用于此数据集的聚类算法的示例。...然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，会找到与标准 K-均值算法相当的结果。...我们为聚类分析引入了一种新的算法，它不会显式地生成一个数据集的聚类；而是创建表示其基于密度的聚类结构的数据库的增强排序。此群集排序包含相当于密度聚类的信息，该信息对应于范围广泛的参数设置。

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扩增子图表解读2散点图：组间整体差异分析(Beta多样性)

主要内容本系列文章内容包括：箱线图、散点图、热图、曼哈顿图、维恩图、三元图和网络图等。...知识点(Method) 散点图数据点在直角坐标系平面上的分布图。...它们在本质上是排序(ordination)分析。排序的过程就是在一个可视化的低维空间(通常是二维)重新排列这些样品，使得样方之间的距离最大程度地反映出平面散点图内样品间的关系信息。...散点图展示限制性主坐标轴分析(Constrained PCoA/ CCA)取材部位和基因型间的差异。...图表结果：Compartment可解释19.97%差异，且区分明显；突变体与WT(gifu)可以区分，区分不大(占9.82%变异中的17.75%的纵轴上可区分)；各突变体间很难区分，完全混在一起；在基因型最大解释平面上

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使用Matplotlib的数据可视化初学者指南

在本演练结束时，将了解如何制作几种不同类型的可视化以及如何操纵绘图的某些美学。可以在此处找到本教程中使用的数据。...由此看到数据集是根据国家在幸福评分方面的总体排名来排序的。“得分”之后的其余列，包括此处未显示的“剩余”，总结得到一个国家的总幸福得分。...散点图散点图是一种可视化两个变量之间关系的好方法，而不存在可能从折线图获得的疯狂趋势线的可能性。就像线图一样，在Matplotlib中创建散点图只需要几行代码，如下所示。...该图给出了与构造的第一个散点图略有不同的理解。幸福得分为3，人均GDP得分为0.如果不注意第一张图上的y轴，可能会认为人均GDP得分接近于0意味着幸福得分接近0，事实并非如此。...该图给出了与上面创建的直方图略有不同的故事。它更容易解释，可以在这里看到有大多数观察结果的圆形幸福分数为5.因为使用int（）函数“舍入”，这意味着得分为5可以是任何值在5≤x<6的范围内。

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