这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第18天，点击查看活动详情 玩过基金或者股票的读者应该比较清楚数据的动态更新，当一有数据更改的时候，相关的折线图就会更新。...读者自行脑补效果 我们在本文来探讨下，Dygraphs 中如何进行数据的更新。 这是一个简单的事情，我们直接调用 updateOptions 方法即可。...这对于追踪 updateOptions() 调用很有帮助，可以避免偶尔的无限循环以及不必要的的重绘（比如更新一个回调函数时）。...上面讲了这么多，我们来实现下： 这里是结合 angular-cli 实现的 Demo。...}); }, 1 * 1000); } 效果 GIF 图如下： 我们在 updateOptions 的时候，只是更新了 file 这个数据的信息，当然你还可以更新它的其他数据
vars()函数的操作与select()函数类似，我们可以通过在date前面加一个负号来告诉它对所有列进行操作，除了date列。...还将FF数据转换为十进制，并创建了一个名为R\_excess的新列，保存高于无风险利率的收益。...我们可以将这些结果通过管道传输到 ggplot() 并创建具有置信区间的系数散点图。我不想绘制截距，因此会将其从代码流中过滤掉。 我们用errorbar添加置信区间。...，因为与 CAPM 一样，我们正在回归一个包含 3 个因素的市场的投资组合，其中一个是市场。...因此，市场因素在该模型中占主导地位，而其他两个因素的置信区间为零。 ---- 本文摘选《R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化》
这是运行完的结果如下。 ? 3. 新建了一个R脚本,绘制图形 文件名叫 plot_all.r。主要功能是将刚才每个不同参数的脚本得到的数据绘制图形，然后使用相应的包将他们合成一个图。...如果对ggplot2绘制还存在一定难度的朋友，可以在公众号输入[可视化文稿]得到教程文稿，再结合我的b站（账号：庄闪闪）“R可视化教程”，进行快速的入门学习。...plot_5_methods功能：使用 ggplot2 包绘制一个数据集中某一列参数（b/c/d/sigma）的图形。...all_plot_compare函数结果 加载Rdata并绘制图形 前面两函数基本可以绘制一个数据集的所有图形了，之后我要将不同数据集加载进来（例如：load("~/Desktop/2021.06.06...具体教程参考：R语言统计与绘图：给组合图形添加ABCD小标签；R可视乎｜合并多幅图形；R语言ggplot2作图一些好看的颜色搭配；paletteer包：拥有2100多个调色板！
方法有四个参数： x：矩形左上角针对画布原点的 x 轴距离 y：矩形左上角针对画布原点的 y 轴距离 width：矩形的宽度，单位是 px height：矩形的高度，单位是 px 比如下面，我绘制一个距离与点...canvas.getContext("2d"); // 创建画笔 ctx.fillRect(100, 20, 200, 150); // 用画笔在画布上绘制指定的矩形 代码片段 So easy, right...我们接下来看下完整的实现代码： new Dygraph( document.getElementById("div_g"), // 获取 Dom 节点 data, // 渲染的相关数据 {...(left, area.y, right - left, area.h); // 绘制矩形 } } ); 这里主要是使用了回调函数 underlayCallback，设置之后，在绘制图表之前调用此回调函数...dygraph 对象的引用 toDomCoords 是 dygraphs 中提供的一个能将数据坐标转换成 canvas 坐标的方法。
我们在使用 Dygraph 的时候，假如需要设定固定的 Y 轴的刻度，那需要怎么做呢？...前言 在 Dygraph 绘图中，假设我们有下面的枚举值： export enum BODY_POSITION { POSITION_0 = "右侧卧", POSITION_1 = "左侧卧",...设置 Y 轴的区间范围值 绘制图形返回数据，如果我们没有设置 Y 轴的区间数值，会出现边缘数据跟 X 轴重合，不好查看的现状，且 Y 轴范围数字过大。...: [-0.5, 4.5] 相当于六个单元，再加上一个单元进行缓冲。...样式的设置，根据实际场景设置，这里我将 axisLabelWidth 的值隐藏了，即设置了 axisLabelWidth = 0，后再添加样式。
关注可以叫我才哥，学习分享数据之美 我们的第94篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。...今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....对于案例数据，直接绘图效果如下（显示全部列） df.plot() ? 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') ?...我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() ?...# 柱状图bar df.plot.bar() （这里不做展示，前面案例中有） 此外我们还可以绘制堆叠柱状图，通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....")) df = df.cumsum() df.head() 对于案例数据，直接绘图效果如下（显示全部列） df.plot() 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A'...) 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() 选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 #...当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...# 柱状图bar df.plot.bar() （这里不做展示，前面案例中有） 此外我们还可以绘制堆叠柱状图，通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True
感兴趣的小伙伴也可以自己改下下面代码的loss，试验下。我在别的项目中（实际上是大坑中～）已经实验过了，确实如论文所示。这里为了项目的工整就不搬过来了。...其中的lambda_l1参数是调整L1 loss占比的权重值，论文中是100。可以根据数据集的效果自己调节。...总结与思考 上面蓝图生成街景的效果看上去还不错。其实我在实现这个Pix2Pix踩了一个不小的坑。...这真是让我困扰了很长时间，甚至耽搁了一个实验对比原版的vanilla gan、lsgan和wgan-gp项目。后来发现这个坑是我自己挖的（哭脸）。...也许（说“也许”是因为，原本打算下面搞下CycleGAN～）下一个项目我们就实现下靠多尺度生成解决Pix2Pix清晰度问题的Pix2PixHD网络。
第二套框架便是使用rmarkdown+flexdashboard+可视化组间（各种图形语法以及表格、文本信息等），rmarkdown是基于通用markdwon语法深度扩展的R语言markdown实现，在保留通用标记语法的基础上扩展了相当多的应用场景...其中yaml的头文件中vertical_layout参数用于控制整个图标布局的行列布局规则，vertical_layout: fill效果为自动按列布局。...Page Navigation——导航页支持二级菜单选择 Multiple Columns 当然flexdashboard可以支持多列布局，只需要在代码中声明列参数即可，而且可以自定义各列的列宽。...可以看到这里的多列布局只要是通过Column {data-width=400}外加三个以上的短横线组成的分割线来控制的，分割线在markdown的通用语法中往往是用于分段的意思，这里则用于分割图表模块。...Row Orientation 多行布局也多列布局很相似，仅需将声明列改为声明行即可。 ?
PaperBox 组件来展示绘制的单体，其中组件的布局结构和样式基于 【上一篇】 实现，定义 PaperBox 继承自 Vue，作为独立的组件使用。...错误出现时，往往都会伴随一些蛛丝马迹，如下所示，其中有错误时的栈信息： 点击栈信息，可以看到错误发生的位置：是在 ZRender 对象初始化时，可以在源码稍上一些点断掉调试一下： ---- 重点是这段逻辑...另外如果需要绘制 svg 的话，也可以注册一下 SVGPainter 。 另外，在 zrender 的 all.ts 中可以看到注册的逻辑，但是实际好像不起作用。...如下，通过一个文件来统一收录数据, 其中每个 exModels 数组中的元素觉得一个样例的展示： ---->[examples/exData.ts]---- import polylineExs from...那本文就到这里，谢谢观看 ~ @张风捷特烈 2022.10.21 未允禁转 我的 公众号: 编程之王 我的 github 主页 : toly1994328
事情是这样子的。 在一个夜深人静的晚上，我接到了某证券行业大佬的问题——关于编程。 波哥，睡了吗？ 内心OS: 作为一个金融大佬，怎么会这么晚还找我问编程的问题？...后来知道，原来他们公司内部组织了一个比赛——利率预测。 原来是这，这还不简单嘛，不就是一个线性回归模型吗。和人工智能领域的 Hello world 级别的房价预测模型不是一样的嘛。...我给他一顿解释，巴拉巴拉。。。 “what， 你说的我好想有点明白了？但是怎么做我还是不知道~” 金融大佬说。...，表明在with作用域下的程序均执行在本机的CPU资源上。...dygraph.guard表示在with作用域下的程序会以飞桨动态图的模式执行（实时执行）。 声明定义好的回归模型Regressor实例，并将模型的状态设置为训练。
比如，对下图中字母R进行旋转、加边框，CNN会错误地认为下图的三个R是不同的字母。 ? 如下图，有两张图片，它们都是由一个椭圆的轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴组成。...下图为胶囊神经网络的位姿辨别效果，和其他模型相比，胶囊网络能辨识上一列和下一列的图片属于同一类，但是CNN会认为它们是不同的物品。 ?...向量到向量的非线性变换 CapsNet的另一大创新是新颖的非线性激活函数，这个函数接受一个向量，然后在不改变方向的前提下，压缩它的长度到1以下。 ?...在囊间动态路由算法开始时，bij的值被初始化为零(但是经过softmax后会转换成非零且各个权重相等的cij)。 第3行表明第4-7行的步骤会被重复r次（路由迭代次数）。...下图是我自己训练的网络重构获得的图像，上面是输入网络的原图片，下面是网络重建的图片。 ? 性能评估 说了这么多，胶囊神经网络性能到底如何呢，让我们用同规模CNN+最大池化层来对比一下。
岂料评论区大神频出，其中有人指出，打开控制台，输入以下代码： setInterval( ()=>document.querySelector('#special-block').click(),1) 复制代码...同时评论区 【爱编程的李先森】建议，让我用 canvas 来画会更简单，因此有了这篇文章。...话不多说，先上 Demo 和 项目源码 有趣的是，在我写完这篇文章之后，发现【爱编程的李先森】也写了一篇canvas手写辨色力小游戏,实现方式有所不同，可以对比下。 ? 2....有一个特殊的地方是在清除画布时ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.width);，需要先 ctx.beginPath();清除之前记忆的路径。...，在之后的文章《canvas绘制九宫格》也会用到此方法，敬请期待！
要将 Kafka 与 Timescale Cloud 集成，您可以查看另一篇优秀的博文，其中提供了详细说明 此处。 我使用了相同的示例将 Timescale Cloud 实例与 Kafka 集成。...下面，我将概述我在集成过程中所做的更改。...由于我们正在创建一个后端查询将填充的下拉列表，因此我选择了“查询”选项。 名称：为变量分配一个唯一的标识符，用于在查询或表达式中引用它。...案例 1：绘制最小和最大传感器数据 检索特定传感器在特定日期内的值范围对于检测异常（例如异常高或低读数）、评估传感器在预期限值内的性能以及确保传感器正常运行非常有用。...案例 2：绘制 10 秒间隔的传感器读数 这是将高频数据下采样到固定时间间隔的理想用例，从而简化趋势分析和数据可视化。它确保统一的时间段，防止图表因过多的数据点而变得混乱，并保留关键读数。
折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3...., columns=list("ABCD")) df 输出为： DataFrame各列累加 df = df.cumsum() df 输出为： 1.2 绘制单列折线图 绘制 df 第一列的折线图...# 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上...df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x...plt.show() 输出为： 1.4 绘制折线图-双y轴 折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴 # A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 ax = df.plot
OCR，最终决定采用百度飞桨PaddleOCR，本篇就是基于百度飞桨的PaddleOCR在Window版下C++的布署。...，在Windows下编译是正常的，我这里是Android下的扩展库有问题。不想编译的可以直接在OpenCV下载编译好的。...识别模型：https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar 注：开始我用的迅雷下载的...C++相关的在deploy目录下cpp_infer的目录下 02 解压并拷贝预测库 ? 下载的预测库解压出来的文件夹 ? 复制里面的所有文件 ?...后的第一个参数为配置文件的路径，第二个参数为要OCR识别的图片路径。
哈喽，大家好，我是爱撸码的开源大叔！ 经常在网上查询文档资料的朋友一定有过这样的经历：好不容易找到了需要的内容，可是别说下载了，连复制一句话都不给复制的。...项目中有些场景也需要图片识别，比如识别证件、证照等等。 下面分享一款电脑端的 OCR 文字识别软件——「PaddleOCR」，可以帮助我们解决这一问题。...通用中英文OCR数据集 ICDAR2019-LSVT ICDAR2017-RCTW-17 中文街景文字识别 中文文档文字识别 ICDAR2019-ArT PP-OCR Pipeline PP-OCR是一个实用的超轻量.../configure --with-ssl make sudo make install 在识别图像时候报错的一些解决方案 #深度学习 pip install paddlepaddle -i https...目录下 pip3 install -r requirements.txt 总结 Paddle-OCR 属于Paddle 框架其中的一个应用，提供了很多好玩的模型，支持多种语言的数据集，关键是提供了轻量级模型
最近学徒在复现文献图表的时候接触到了一个难搞的单细胞转录组项目，降维聚类分群结果非常糟糕，我看了看其dotplot发现主要是部分基因无处不在导致很多单细胞亚群特异性基因变得不特异了。...所以推荐大家使用我前些天在讲座里面听到的 SoupX这个R包来去除它们这些污染。 我查了一下 SoupX这个R包发现在中文世界里面其实是我们最先在接近两年前翻译整理和 分享的。...写教程的话，我的优点仅仅是量大，坚持了七年多写了超1万篇教程。但实际上绝大部分都浮于表面，深度不够。 恰好最近看到了一个超级优秀的博客，安排了其中几篇给学徒们翻译和理解，超级值得读！...可能应该选择一种不太明显的细胞类型来说明这一点。一个确实能说明作者观点的基因是 CD74 。如果我们绘制 CD74 的表达，我们会看到 CD74 在B细胞中最高（右下图），但它通常无处不在。...我发现额外的元数据列也非常有用。它们通常会告诉你每个基因在“兴趣簇中的哪部分细胞表达”和“兴趣簇之外的细胞表达”的空间中的位置。
然后我们可以借助下面的命令来绘制这个结果，其中趋势和周期被绘制在不同的数字上。...当采用这种技术时，我们需要指定与平稳部分有关的滞后期的数量。在我下面的例子中，我假设有八个滞后期。...在这个例子中，我创建了一个时间序列ts.union，但是我也可以先绘制一个单一的序列，然后再使用lines命令在上面绘制连续的图。 ... w[3]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期y 绘制在一个单独的轴上。...plot.ts(inf, ylab = "inf")lines(ren)请注意，由于各自的频段是相加的，我们可以将其中一个母频段加入到趋势中，如下所示。
# 并发压测的线程数，根据机器配置实际情况进行调整 THERAD_NUMBER="8 64 128" #初始次数 round=0 # 一般至少跑3轮测试，我正常都会跑10轮以上 while [ $round...3.结果分析与绘图 可以直接阅读sysbench日志给出的总结，也可以对其中个别项的数据进行绘图观察趋势。...: events (avg/stddev): 159.4531/1.51 execution time (avg/stddev): 1802.3867/1.03 #我使用的是硬件资源十分有限的虚拟机... #with lines 定义图中的趋势使用线来表示 #title 'QPS' 定义线的名称 #使用,（逗号）分割，进行多列数据的绘制 图形如下：只读压测... #with lines 定义图中的趋势使用线来表示 #title 'QPS' 定义线的名称 #使用,（逗号）分割，进行多列数据的绘制 gnuplot绘图示例
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