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使用 Pandas Python 绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列我们将在每个库制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制数据 继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本的 Python...本系列文章我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。...) 只有四行,这绝对是我们本系列创建的最棒的多条形柱状图。

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人工智能的浪潮我们会失业?

原作者 Hope Reese 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 担心机器人会比你更胜任你的工作?...值得注意的是:未来的十年里,仅无人驾驶货运行业就将占据 170 万个卡车的工作岗位。 那么,究竟我们的工作将在何时被机器所取代?哪些工作最危险?...叠衣服能够通过机器完成 2027年:无人驾驶卡车会取代卡车司机 2031年:零售作业能够由机器完成 2049年:人工智能能够写出纽约时报畅销小说 2053年:外科医生会被机器人取代 根据计算分析,他们预计接下来的十年...并且未来的 45 年内,人工智能有 50% 的几率在所有任务超过人类-——这被称为高级机器智能(HLMI)。 不过,亚洲专家和北美专家的看法有一些差异。...政府、雇主和教育工作者也正在被敦促,应该为让人们具备与机器人一起工作所需的技能,而不是未来的工作与之竞争。

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iScience|不确定性量化问题:我们可以相信AI药物发现的应用

此外,还概述了不确定性量化药物发现的四个代表性应用场景。 前言 人工智能和其他数据驱动的方法正在重塑药物发现和设计流程。对于具有大量训练数据的任务,监督学习可以有效地映射输入和输出之间的关系。...不确定性定量药物发现的应用 估计模型的最大可实现精度 计算机模型的性能取决于训练数据的质量。大多数药物发现项目中,训练数据的标签总是由具有固有变异性的实验测量来定义。...具体来说,贝叶斯系统,总不确定性可以根据不同的来源分为偶然不确定性和认识论不确定性。前者是不可约和固有数据噪声的结果,后者是由训练集提供的知识不足引起的。...因此,预测的不确定性总预测不确定性的比例可以用来估计一个模型是否达到了可能的MAA。...提高模型准确性和稳健性 到目前为止,我们引入的大多数策略都将UQ视为模型建立工作流程的独立模块。一个重要原因是,我们希望模型准确性和可解释性之间做出权衡。

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比Excel制图更强大,Python可视化工具Altair入门教程

代码开头别忘了导入Altair: import altair as alt 完成以上准备工作,我们可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair的基本对象是Chart,它将数据框作为单个参数。...给图表上色 前面我们已经学会了绘制二维图像,如果能给不同组的数据分配不同的颜色,就相当于给数据增加了第三个维度。...数据的分类与汇总 上面的例子我们使用的主要是散点图。实际上,Altair还能方便地对数据进行分类和汇总,绘制统计直方图。...交互 除了绘制基本图像Altair强大之处在于用户可以图像进行交互,包括平移、缩放、选中某一块数据等操作。 绘制图片的代码后面,调用interactive()模块,就能实现平移、缩放: ?...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API: ? 选择功能上,我们能做出一些更酷炫的高级功能,例如对选中的数据点进行统计,生成实时的直方图。 ?

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Python 可视化神器 Altair 入门详解

接着终端输入:jupyter lab,就能在你的浏览器自动打开它啦。...代码开头别忘了导入Altair: import altair as alt 完成以上准备工作,我们可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair的基本对象是Chart,它将数据框作为单个参数。...标记和编码则决定着绘制图表的样式,下面着重介绍这两部分。 标记可以让用户图中以不同形状来表示数据点,比如使用实心点、空心圆、方块等等。...,Altair强大之处在于用户可以图像进行交互,包括平移、缩放、选中某一块数据等操作。...绘制图片的代码后面,调用interactive()模块,就能实现平移、缩放: Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API: 选择功能上,我们能做出一些更酷炫的高级功能,

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我们「元宇宙」可以获得哪些新体验?

来源 | 01区块链 责编 | 晋兆雨  头图 | 付费下载于视觉中国  近一段时间以来,「元宇宙」的概念被很多人谈论,而从概念上理解和弄清楚什么是「元宇宙」不如直接看看我们「元宇宙」可以获得什么样的体验...现在,互联网替代了电视曾经带给我们的一切,并且还给我们带来了电视机时代不曾有过的新体验。而「元宇宙」则是将更多体验嵌入到沉浸式的环境,以这种方式扩展了互联网的体验范畴。...元宇宙更强调「沉浸式」 简单来说,人们可以把沉浸式想象成一种我们正处在某个地方的错觉。...但是未来的元宇宙,旅游是可以支持多人共同体验的,几个朋友可以通过远程呈现的虚拟世界一起游览某一个景点。...沉浸式物理世界 元宇宙除了是一个数字空间概念,也可以是物理空间概念。物联网将把数据、地理空间触发的内容镜像输入到元宇宙,让我们可以以新的方式理解、操纵和模拟现实世界。

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面试官:sessionStorage可以多个Tab之间共享数据

面试题是:sessionStorage可以多个选项卡之间共享数据? 具体面试涉及到的一些问题与面试流程 问题1:“你知道localStorage和sessionStorage有什么区别?”...问题二:同一个网站下localStorage可以共享数据? 我的朋友:“这又是一件简单的事!...问题3:sessionStorage可以多个选项卡之间共享数据?”...复制选项卡会将选项卡的 sessionStorage 复制到新选项卡。 请注意第三点!或者我们可以在这里找到答案!...那么,我们确定 sessionStorage 可以多个选项卡之间共享数据? 最终答案 让我们尝试再次继续执行 https://medium.com/page/1 上的一段代码。

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Python数据可视化,被Altair圈粉了

这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的,Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。...用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接,例如x轴,y轴,颜色等,其余的绘图细节它会自动处理。 事实上,Altair能做的还有很多,大家可以去官网example gallery观赏 ?..._1='column_1', encoding_2='column_2', etc. ) Data:Altair内部使用的数据以Pandas的Dataframe格式存储,但有以下三种方式传入: 以Pandas...交互 除了绘制基本图像Altair强大之处在于用户可以图像进行交互,包括平移、缩放、选中某一块数据等操作。绘制图片的代码后面,调用interactive()模块,就能实现平移、缩放。 ?...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API,选择功能上,我们能做出一些更酷炫的高级功能,例如本文开头处展示的GIF,对选中的数据点进行统计,生成实时的直方图。

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推荐系统,我还有隐私?联邦学习:你可以

推荐系统我们的日常生活无处不在,它们非常有用,既可以节省时间,又可以帮助我们发现与我们的兴趣相关的东西。目前,推荐系统是消费领域最常见的机器学习算法之一[1]。...内容过滤:这类算法侧重于通过将用户、item 划分为特定的信息特征来绘制用户肖像,从而直接建立对用户兴趣的理解。初期的推荐系统多采用的是内容过滤的方法。...从另外一个角度分析,推荐 / 搜索引入隐私也有一定的好处。我们可以利用用户不共享的更好的元数据进行推荐系统的训练,例如手机上的应用程序信息、位置等。...我们可以较新的领域中(如医疗保健、金融服务)更好地采用机器学习模型,用户不再需要犹豫是否将数据共享给其他人。...第四节我们进一步分析了一个普适的基于内容的联邦多视图推荐框架 FL-MV-DSSM。该方法可以将用户和 item 映射到共享的语义空间,以便进一步实现基于内容的推荐。

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开源数据库上我们要关注SQL解析问题

真正访问数据库的并发量并不大,因此那时候的数据库问题主要还是DB CACHE的命中率问题,只要保证DB CACHE命中率高于80%,大多数SQL都能跑的还可以。...因此我们的服务器都可以配备了超豪华的CPU/内存/IO资源了,还是有大量的DBA依然受到那时候的影响,对SQL解析十分恐惧。这个恐惧甚至带到了开源数据库和国产数据库上。...这种设计让Oracle 复杂的共享池结构对于开源数据库来说变得简单的多了,它们只需要共享字典缓存就可以了,SQL执行的CURSOR结构会话内共享就可以了。...当数据高并发SQL执行的时候,只需要增加一点点SQL解析的CPU和内存开销就可以了。而这两种资源现在的服务器上,已经是十分便宜了。因此开源和国产数据库上,我们很少听说SQL解析引起的性能问题。...除非是CPU或者内存资源严重不足的系统,这类问题恐怕都不是问题。

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单细胞亚群的标记基因可以迁移不同数据

首先处理GSE162610数据可以看到多个分组样品里面,巨噬细胞和小胶质细胞都蛮清晰的界限: 巨噬细胞和小胶质细胞都蛮清晰的界限 不知道为什么我自己的处理后巨噬细胞和小胶质细胞的界限并没有作者文章给出来的图表那样的足够清晰...,这样的实验设计非常多的单细胞数据集都可以看到,因为小鼠模型里面取脑部进行单细胞测序是很多疾病的首选。...对GSE182803数据集进行同样的处理 可以看到: image-20220102164343172的降维聚类分群 这个数据集里面的 巨噬细胞和小胶质细胞也是很清晰的界限。...接下来把GSE162610的基因去GSE182803进行可视化 GSE182803 数据集的工作目录下面, 运行如下行的代码: rm(list=ls()) library(Seurat) library...如果你对单细胞数据分析还没有基础认知,可以看基础10讲: 01. 上游分析流程 02.课题多少个样品,测序数据量如何 03. 过滤不合格细胞和基因(数据质控很重要) 04.

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从信用卡账单刷卡数据我们可以分析出什么?

我们数据的聚合可以基于人员的属性维度,即我们拿到的消费明细数据可以按照消费者性别,年龄段,职业类型等进行聚合。...对于人员的识别唯一码不是姓名,而是人员的身份证号码,即通过身份证号码我们可以对一人多张信用卡的消费数据进行聚合。 有了商家信息,我们可以根据商家的经营类型对不同类型的消费数据进行聚合。...那就要考虑主体对象的属性的单个属性本身的层次扩展,即地址信息我们可以进行扩展,即城市-》区-》区域-》消费区域-》商圈-》大商场-》具体地址。...如果地址有了这个扩展,就可以看到最终的消费数据可以做到按消费区域进行聚合,我们可以分析某一个商圈或商场的消费汇总数据,而这个数据本身则是从原始消费明细数据中进行模型扩展出来的。...消费时间本身也是重要的维度,通过时间我们可以根据时间段进行数据汇总,同时时间本身可以按年,按季度,按月逐层展开,也是一种可以层次化展开的结构。

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python抛出异常和捕获异常_try块可以抛出异常

PythonLearn Python抛出异常【1】 程序运行过程 Python解释器遇到一个错误 会停止程序的运行 并且提示一些错误信息 这个 就是异常 程序停止并且提示错误信息的动作叫做抛出异常...抛出异常原因 主动捕获异常 可以增加健壮性 抛出异常的种类 AssertionError ,断言失败抛出异常; AttributeError ,找不到属性抛出异常; ValueError , 参数值不正确...ArithmeticError 算术错误的基类 ZeroDivisionError 算数错误的子类,除法或模运算的第二个参数是零 BufferError 缓冲区错误 注意 如果不确定需要打印异常种类 只是单纯不想让程序暂停 可以使用基类...,会直接进入except执行下方代码 try错行下方的代码不会被运行 except…as… 是固定的语法格式 打印traceback信息 finally 后的代码不管是否抛出异常都会执行 except...的原理 调用sys exc.info 方法返回基本信息 所以抛出异常的第一步拓展可以在这里开始 注意 每个关键字下方的代码都是独立的(所有的变量都是局部变量) 基本拓展:sys.exc.info

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问与答60: 怎样使用矩阵数据工作表绘制线条?

Q:如下图1所示,左侧是一个4行4列的数值矩阵,要使用VBA根据这些数值绘制右侧的图形。 ?...连接的过程,遇到0不连接,如果两个要连接的数值之间有其他数,则从这些数值上直接跨过。如图1所示,连接的顺序是1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13。...A:VBA代码如下: 'Excel中使用VBA连接单元格的整数 '输入: 根据实际修改rangeIN和rangeOUT变量 ' rangeIN - 包括数字矩阵的单元格区域 '...Dim arrRange() As Variant Set rangeIN= Range("B3:E6") Set rangeOUT = Range("H3") '删除工作表绘制的形状...DeleteArrows ReDim arrRange(0) '一维数组存储单元格区域中所有大于0的整数 For Each cell In rangeIN

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Python5个数据可视化工具

plotly最棒的一点是可以Jupyter笔记本或独立的HTML页面中使用 。您也可以在他们的网站上在线使用它,但我更喜欢离线使用它,您也可以将可视化保存为图像,非常易于使用也非常实用。...Folium Folium建立Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以python操作数据,然后通过foliumLeaflet地图中将其可视化。...Folium是一个用于绘制空间数据的“神库”。你还可以使用folium生成热图和等值区域图。...: alt.renderers.enable(‘notebook’) Altair数据是围绕Pandas Dataframe构建的。...您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的,但绝对值得一试。

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