packageList" :key="item.id" :label="item.name" :value="item"> 注意事项： 1.如上代码value绑定的是...item的对象; 2.首先在el-option中添加:key="item.id"的属性; 3.然后在el-select 添加value-key="id"属性，注意value-key前面没有: 4.注意value-key...的值与key绑定的属性值对应。...http://element-cn.eleme.io/#/zh-CN/component/select 在这个链接demo底下，Attributes上面就有这么一条标注，很明显 如果 Select 的绑定值为对象类型...，请务必指定 value-key 作为它的唯一性标识。
1.业务背景 业务场景中，一个会话中存在多个场景，即一个session_id对应多个scene_id和scene_name 如果你写成如下的聚合模型类 public class SceneVO { private...List形式如下，这个数据在data属性中 { "data":[ { "sessionId": "jksadhjksd", "sceneId":"NDJWKSDSJKDKED...sessionId数据，我想提出来该怎么办？...-- collection 标签：用于定义关联的list集合类型的封装规则 property：对应父类中list属性名，这里SceneVO类里的List变量名为sceneList...集合类型的封装规则 property属性：对应父类中List集合的变量名，这里SceneVO类里的List变量名为sceneList ofType属性：集合存放的类型，List集合要装的类的类名，这里是
如何修复WordPress中的“建立数据库连接时出错”？ ...当访问您的网站时，看到信息提示“建立数据库连接错误”，这意味着您的服务器无法连接到数据库。...总结 以上是修复WordPress中的“建立数据库连接时出错”的方法，一般情况下，我们在安装WordPress的时候，有可能这出现这个错误，直接使用第三种方法来尝试修改，基本可解决问题。...0/5 (0 Reviews) 晓得博客，版权所有丨如未注明，均为原创 晓得博客 » 如何修复WordPress中的“建立数据库连接时出错”？...如何在WordPress中设置使用静态首页 WordPress网站运行缓慢的原因
经过上次 Kafka 日志集群某节点重启失败导致某个主题分区不可用的事故之后，这篇文章专门对分区不可用进行故障重现，并给出我的一些骚操作来尽量减少数据的丢失。...中，broker0 的副本为 leader 副本； 停止 broker1，此时 topic-1 的 leader 依然是 broker0 的副本，而 broker1 的副本从 ISR 中剔除； 停止...，保持偏移量不大于 leader 副本，此时分区的数据全部丢失。...因为集群一旦设置了 unclean.leader.election.enable = false，就无法选举 ISR 以外的副本作为 leader，在极端情况下仅剩 leader 副本还在 ISR 中，...尽管这么做也是会有数据丢失，但相比整个分区的数据都丢失而言，情况还是会好很多的。
图1和图2是根据一份相同的数据，展现的2个不同的图表： 上图可以发现对于相同的数据，因为我们所需表达的主题的差异，也将呈现完全不同的展现方式。...当存在同一张折线图存在多条折线时，需要将最关注的线加粗加亮。但是当出现非常多折线时，我们的折线图就会呈现出“方便面式”图表，往往导致图表混乱。...，可将公式中的计算因子分别拆分到计算树中，使听众可清晰看到每部分计算因子的变化情况： 如果只有两个时间点，可展现两组数据之间各维度的提升和降低的差异，形成斜率图，连接的线条可以直观的感受到提升与降低的程度...频率分布对比通常使用柱状图或折线图来展示，当比较范围数量较多时可使用折线图，较少时可通过柱状图： 频率分布的范围大小非常重要，既不能太大也不能太小，建议5到20个分组。...当关系不符合预期时，两组条形图则会发生偏离，如下面右图： 8.处理“多重对比”关系 对比可能不仅仅是一种对比关系，有可能是结合上文所说的成分、项目间、时间序列、频率分布、相关性对比中的一种或多种组合而成
外形刀路串连 产生的刀具路径下刀点会在线段轮廓中点 A:点开工法参数设定→从进/退刀设定选项内，不勾选”在封闭轮廓中点位置执行进/退刀”。...(你可按页面左上方的 来储存此选项) 所产生的刀具路径下刀点位置即在轮廓边缘端点
如何来展现的你的数据？是你有时不得不去思考的一个问题。不同的展示方法，其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践，试图给出一些方法，希望能帮助到你。 1....数据展示手段：表格篇 当需要展示更多的数据时，表格或图形一般来说是好的选择。但需要注意的是，表格形式具有其特殊性，其与我们口头表达系统交互方式类似，这意味着我们是会阅读表格。...如果这样做丢失了太多信息，不妨考虑将完整的表格放在附录中，用一个链接来满足受众的需要。 突出原则 使用表格时，因为本身就包含了大量数据，需要受众去阅读。...相反，要使用窄边框或者空白来区分表格的元素。注意下例中，上下用法的差异。 还可以使用另一种方式，突出你的数据。就是通过运用颜色差异，将表格中的细节和视觉暗示的使用结合起来，那就是热力图。...当饼图的各部分大小相近时，你是无法或者很难判断哪一块更大。当大小相差较多时，你最多也只能判断某一块比另一块更大，却无法确定大多少。为了克服这个问题，你需要像下图一样添加数据标签。
优势：柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。 注意：柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当数据较多时就不易分辨。...不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，比如：1-8月伦敦和柏林房产交易笔数（万）。 2. 条形图(Bar Chart) ?...所以在表示分类时，如项目数量较少，使用柱形图或条形图均可，如项目数量较多，则建议使用条形图。 Q: 柱形图和折线图都可以表示时间序列的趋势，如何选择？ A: 一般来说，建议使用折线图反映趋势变化。...所以当时间序列的_数据点较少时，可以使用柱形图_，而当数据点较多时，则建议使用折线图。 Q: 面积图和折线图都可以表示时间序列的趋势，两者之间如何选择？...A: 从精确比较数据的角度来说，条形图的确更易于比较数据点之间的差异，但每种图表都有它的长处和适用场景，饼图能给我们一种整体和构成的印象，适用于表达“占比”——看到饼图就让想起100%，这个特点是条形图所没有的
优势：柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。 注意：柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当数据较多时就不易分辨。...不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，比如：1-8月伦敦和柏林房产交易笔数（万）。 ② 条形图(Bar Chart) ?...所以在表示分类时，如项目数量较少，使用柱形图或条形图均可，如项目_数量较多_，则建议使用_条形图_。 Q: 柱形图和折线图都可以表示时间序列的趋势，如何选择？...所以当时间序列的_数据点较少时，可以使用柱形图_，而当数据点较多时，则建议使用折线图。 Q: 面积图和折线图都可以表示时间序列的趋势，两者之间如何选择？...A: 从精确比较数据的角度来说，条形图的确更易于比较数据点之间的差异，但每种图表都有它的长处和适用场景，饼图能给我们一种整体和构成的印象，适用于表达“占比”——看到饼图就让想起100%，这个特点是条形图所没有的
如何来展现的你的数据？是你有时不得不去思考的一个问题。 不同的展示方法，其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践，试图给出一些方法，希望能帮助到你。 1....数据展示手段：表格篇 当需要展示更多的数据时，表格或图形一般来说是好的选择。但需要注意的是，表格形式具有其特殊性，其与我们口头表达系统交互方式类似，这意味着我们是会阅读表格。...如果这样做丢失了太多信息，不妨考虑将完整的表格放在附录中，用一个链接来满足受众的需要。 突出原则 使用表格时，因为本身就包含了大量数据，需要受众去阅读。...相反，要使用窄边框或者空白来区分表格的元素。注意下例中，上下用法的差异。 ? 还可以使用另一种方式，突出你的数据。就是通过运用颜色差异，将表格中的细节和视觉暗示的使用结合起来，那就是热力图。...当饼图的各部分大小相近时，你是无法或者很难判断哪一块更大。当大小相差较多时，你最多也只能判断某一块比另一块更大，却无法确定大多少。为了克服这个问题，你需要像下图一样添加数据标签。
这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。 数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？...当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。 本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来。 这些动态图表是用什么做的？...下一步要做的就是将数据图表参数化，从而转换为一个函数，然后将该函数时间序列中的点作为输入，设置完成后就可以正式开始了。 在开始之前依旧需要确认你是否对基本的数据可视化有所了解。...animator = ani.FuncAnimation(fig, buildmebarchart, interval = 100) plt.show() 动态饼状图 可以观察到，其代码结构看起来与线型图并无太大差异...df1.head(i).max() 动态条形图 创建动态条形图的难度与上述两个案例并无太大差别。在这个案例中，作者定义了水平和垂直两种条形图，读者可以根据自己的实际需求来选择图表类型并定义变量栏。
03 条形图 表示类别之间关系（“分类数据”）的高度或长度不等的条形。常用来比较同一指标下的不同群体，如10位不同CEO的薪酬。（当条形图垂直时也称为柱状图。）...当重要的不是每根条形的高度而是条形之间的高度差时，常用于代替条形图。 优点：一种在垂直的或水平的狭小空间内都适用的紧凑形式；比传统的形式（条形图）更容易沿着单一的测试方法来进行比较。...缺点：看图者有时会把直方图误认为条形图。 11 折线图 显示值如何变化的一些相互连接的点，通常随时间的推移而变化（连续数据）。常用于通过把多条线画在一起来比较趋势，例如几家公司的收入。...优点：既适合水平又适合垂直的紧凑的图表形式；当两个变量之间的差异最重要时，非常适合在它们之间进行多次比较。...优点：和将所有的线都叠加在同一个图表中相比，更容易比较多个甚至几十个类别之间的差异。
数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。...本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来。 ? 这些动态图表是用什么做的？ 接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。...下一步要做的就是将数据图表参数化，从而转换为一个函数，然后将该函数时间序列中的点作为输入，设置完成后就可以正式开始了。 在开始之前依旧需要确认你是否对基本的数据可视化有所了解。...可以观察到，其代码结构看起来与线型图并无太大差异，但依旧有细小的差别。...df1.head(i).max() 动态条形图 创建动态条形图的难度与上述两个案例并无太大差别。在这个案例中，作者定义了水平和垂直两种条形图，读者可以根据自己的实际需求来选择图表类型并定义变量栏。
优点：在值的更改中公开详细信息，或者在广泛数据类别中公开地详细分解 缺点：流中的许多值和变化导致复杂而且交叉的视觉效果，虽然很漂亮，但可能很难解释 03 条形图 表示类别之间关系（“分类数据”）的高度或长度不等的条形...常用来比较同一指标下的不同群体，如10位不同CEO的薪酬。（当条形图垂直时也称为柱状图。）...当重要的不是每根条形的高度而是条形之间的高度差时，常用于代替条形图。...优点：用来显示统计分布和概率的基本图表类型 缺点：看图者有时会把直方图误认为条形图 11 折线图 显示值如何变化的一些相互连接的点，通常随时间的推移而变化（连续数据）。...优点：既适合水平又适合垂直的紧凑的图表形式；当两个变量之间的差异最重要时，非常适合在它们之间进行多次比较 缺点：当变量“翻转”（高值是前一个棒棒糖图中的低值）时，多个棒棒糖图之间的比较可能令人困惑；值相似的多个棒棒糖图
函数中； na.rm：bool类型的参数，在剔除绘图数据中的缺失值时，是否不返回警告信息，默认为FALSE； show.legend：bool类型的参数，是否显示条形图的图例信息，默认为NA，即表示显示图例...ggplot函数中的数据与geom_*函数中的数据存在冲突时，可以将该参数设置为FALSE； 为使读者进一步理解和掌握上面所介绍的函数，接下来利用如上的geom_bar绘制几种常见的条形图。...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。...如上图所示，浅色且较宽的条形图可以用作参考对象（如数据中的目标销售额），深色且较窄的条形图可以用作比较对象（如数据中的实际销售额）。通过这种图形，就能够一眼发现参考对象与比较对象之间的差异。
适合展示同类别的每个变量的比例。 2. 条形图 ? ▲条形图 类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。 适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称。 局限：分类过多则无法展示数据特点 。...相似图表： 堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。 双向柱状图。比较同类别的正反向数值差异。 3. 折线图 ?...▲瀑布图 采用绝对值与相对值结合的方式，展示各成分分布构成情况，比如各项生活开支的占比情况。 适合：展示数据的累计变化过程。 局限：各类别数据差别太大则难以比较。 16. 桑葚图 ?...局限：不适用于边的起始流量和结束流量不同的场景。比如使用手机的品牌变化。 相似图表： 和弦图。展现矩阵中数据间相互关系和流量变化。数据节点如果过多则不适用。 17. 箱线图 ?...▲箱线图 是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。 适用：用来展示一组数据分散情况，特别用于对几个样本的比较。
然而，无论数据如何组织，数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。 在本章中，我们将开发一些数据分析的基本图形方法。...虽然在只读三个条形的情况下，这并不是一个巨大的收益，但是当分类数量很大时，这可能是相当重要的。 组合分类数据 为了构造icecream表，有人不得不查看 30 个冰淇淋盒子，并计算每种口味的数量。...对于我们的主要示例，我们将返回到我们在可视化分类数据时，所研究的数据集。这是一个表格，它由美国历史上最畅销的电影中的数据组成。为了方便起见，这里再次描述表格。 第一列包含电影的标题。...当使用这种方法绘制时，直方图被称为在密度刻度上绘制。 在这个刻度上： 每个条形的面积等于相应桶中的数据值的百分比。 直方图中所有条形的总面积为 100%。...重叠的图表 在这一章中，我们学习了如何通过绘制图表来显示数据。 这种可视化的常见用法是比较两个数据集。
当数据密集时，平行坐标图容易变得混乱、难以辨认。解决办法是通过互动技术，突出显示所选定的一条或多条线，同时淡化所有其他线条，让我们能更集中研究感兴趣的部分，并滤除干扰数据。...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。
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