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按分类统计商品总数的性能优化思考

如上图，在很多购物类商城系统中经常能看到类似的产品分类列表，今天市场部的同志们要求每个分类后要显示该类的产品总数，并且没有产品的分类不用显示。...公司这个项目中的分类有近1000种(并且是无限级分类的树型结构)，如果按常规统计方法，每个分类ID都去count一下(同时考虑到每个分类的下级子分类产品数)，这样的处理效率肯定很低的。...想了个办法从二个层面优化： 1.数据库层面 创建一个临时表，用游标把产品总数分类事先统计好，一次性在数据库中完成，避免ASPX页面中的多次查询请求。...分类列表显示时利用数据依赖缓存，如果临时表的数据没有变化，则直接从缓存中取值显示，如果上述临时表的数据有变化，则更新缓存。 ...3.产品在增删改时，调用一下步骤1中的存储过程，以更新临时表. 注：因为公司平台每天新增的产品数并不多，主要压力来自数据的查询，所以总体看下来这样优化的效果还是比较理想的。

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Excel按条件筛选、去除数据并绘制直方图：Python

本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，以其中某一列数据的值为标准，对于这一列数据处于指定范围的所有行，再用其他几列数据的数值，加以数据筛选与剔除；同时，对筛选前、后的数据分别绘制若干直方图...在这一过程中，我们还希望绘制在数据删除前、后，这4列（也就是blue_dif、green_dif、red_dif与inf_dif这4列）数据各自的直方图，一共是8张图。...、red_original和inf_original的新Series中，这些数据为我们后期绘制直方图做好了准备。   ...紧接着，使用Matplotlib创建直方图来可视化原始数据和处理后数据的分布；这些直方图被分别存储在8个不同的图形中。   ...代码的最后，将处理后的数据保存为新的.csv文件，该文件路径由result_file_path指定。   运行上述代码，我们将得到8张直方图，如下图所示。且在指定的文件夹中看到结果文件。

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flutter系列之:按比例缩放的AspectRatio和FractionallySizedBox

简介 我们在构建UI的时候，为了适应不同的屏幕大小，通常需要进行一些自适应的配置，而最常见的自适应就是根据某个宽度或者高度自动进行组件的缩放。...今天要给大家介绍两个可以自动缩放的组件AspectRatio和FractionallySizedBox。 AspectRatio AspectRatio的目的就是将其child按比例缩放。...aspectRatio是一个double类型的数据，为了方便起见，我们一般使用比例的格式来进行表示，比如3.0/2.0等。...其中alignment表示的是FractionallySizedBox中子child的排列方式。 而widthFactor和heightFactor是double类型的，表示的是对应的缩放比例。...为了方便起见，我们将child用一个DecoratedBox封装起来，用来展示box的边界，最后得到的界面如下所示： 总结 熟练使用AspectRatio和FractionallySizedBox可以很方便的按比例来绘制界面的元素

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flutter系列之:按比例缩放的AspectRatio和FractionallySizedBox

简介 我们在构建UI的时候，为了适应不同的屏幕大小，通常需要进行一些自适应的配置，而最常见的自适应就是根据某个宽度或者高度自动进行组件的缩放。...今天要给大家介绍两个可以自动缩放的组件AspectRatio和FractionallySizedBox。 AspectRatio AspectRatio的目的就是将其child按比例缩放。...aspectRatio是一个double类型的数据，为了方便起见，我们一般使用比例的格式来进行表示，比如3.0/2.0等。...其中alignment表示的是FractionallySizedBox中子child的排列方式。 而widthFactor和heightFactor是double类型的，表示的是对应的缩放比例。...为了方便起见，我们将child用一个DecoratedBox封装起来，用来展示box的边界，最后得到的界面如下所示： 总结 熟练使用AspectRatio和FractionallySizedBox可以很方便的按比例来绘制界面的元素

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python数据可视化第三方库有哪些_数据可视化！看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

Plotly(plotly.py)建立在Plotly JavaScript库(plotly.js)的基础上，可用于创建基于Web的数据可视化效果，这些可视化效果可以在Jupyter笔记本或Web应用程序中使用...Plotly提供了40多种独特的图表类型，例如散点图，直方图，折线图，条形图，饼图，误差线，箱形图，多轴，迷你图，树状图，3-D图表等。Plotly还提供了等高线图，其中在其他数据可视化库中并不常见。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱，干图等。...Pygal Pygal与Plotly或Bokeh相似，它创建的数据可视化图表可以嵌入到网页中，并可以使用Web浏览器访问，但主要区别在于它以SVG的形式输出图表或可缩放矢量图形。...即使缩放比例尺也可以清晰地观察图表而不会损失任何质量。 SVG仅对较小的数据集有用，因为太多的数据点难以呈现，并且图表可能变得缓慢。

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plotly-express-1-入门介绍

联合分布图（散点图+直方图） 上方增加直方图，右方增加细条图 px.scatter(iris,x="sepal_width",y="sepal_length",color="species",...可以设定具体的颜色序列(循环匹配)；通过参数color_discrete_map可以为列中不同值，指定具体的颜色； range_color：2个数字元素组成的列表，参数用于设定连续色标上的自动缩放，即边界的大小值...分配符号的顺序：按按category_orders中设置的顺序循环执行； symbol_map：带字符串键和定义plotly.js符号的字符串值的dict，默认值{}。...如果为True，则 Y 轴在笛卡尔坐标系中进行对数缩放； range_x：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中 X 轴上的自动缩放，即边界的大小值； range_y：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中...Y 轴上的自动缩放，即边界的大小值； render_mode：字符串，取值：auto(默认)、svg、webgl。

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一文爱上可视化神器Plotly_express

") [007S8ZIlgy1gfmxm43uljj30sb0dyaad.jpg] 联合分布图（散点图+直方图） 上方增加直方图，右方增加细条图 px.scatter(iris,x="sepal_width...可以设定具体的颜色序列(循环匹配)；通过参数color_discrete_map可以为列中不同值，指定具体的颜色； range_color：2个数字元素组成的列表，参数用于设定连续色标上的自动缩放，即边界的大小值...分配符号的顺序：按按category_orders中设置的顺序循环执行； symbol_map：带字符串键和定义plotly.js符号的字符串值的dict，默认值{}。...如果为True，则 Y 轴在笛卡尔坐标系中进行对数缩放； range_x：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中 X 轴上的自动缩放，即边界的大小值； range_y：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中...Y 轴上的自动缩放，即边界的大小值； render_mode：字符串，取值：auto(默认)、svg、webgl。

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移动端页面按手机屏幕分辨率自动缩放的js

，当拿到设计图的时候，图基本都是按物理分辨率来设计的，一般常用的为640（iphone5/5s）、750（iphone6/6s），而谷歌等浏览器采用小手机模式浏览页面的时候，上面的值为逻辑分辨率，调试的时候很难把控页面样式...，在手机端的样式也会因此大乱，在页面头部加入以上一段js之后，在手机端就可以正常显示了， var phoneScale = phoneWidth/750; 除以的为设计图设计的页面宽度，750是按iphone6...（注意，有时候页面加了这段代码在调试的时候，切记刷新，刷新过后就会按手机缩放比例显示） 概念解析： phys.width:一般我们所指的宽度width即为phys.width，物理宽度（物理分辨率） device-width...，当然这样的话必须缩放，这就是为什么在手机中展现电脑端页面没有出现横向滚动条，而且字迹明显变小的原因。...=***，只指定最小和最大缩放值，也可以正常显示，但是safari浏览器则会失效，对于宽度是100%的页面， 则显示为页面的30%左右的宽。

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推荐：这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

以下是 内置的 Gapminder 数据集 的示例，显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势： import plotly_express as px gapminder = px.data.gapminder...因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。 ?...进行可视化时，你可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图 ? 箱形图 ? 小提琴图 ?...散点图矩阵（SPLOM）允许你可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ?

4.9K10

强烈推荐一款Python可视化神器！

以下是内置的 Gapminder 数据集的示例，显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势： ?...因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。 ?...可视化分布 数据探索的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： ? 箱形图： ? 小提琴图： ?...散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！

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这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

以下是 内置的 Gapminder 数据集 的示例，显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势： import plotly_express as px gapminder =...因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。 ?...可视化分布 数据探索的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： image.png 箱形图： image.png 小提琴图： image.png...数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ image.png 平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。

3.7K20

laravel按天、按小时,查询数据的实例

使用laravel做后台数据统计的时候，需要查询每天的注册量之类的数据 这时候如果直接用created_at分组，是不好用的。 1、所以本文解决这个查询应该怎么写。...2、并且推荐一个时间选择插件，因为统计中一定会用到，本周数据、本月、本季度、上个月。。。。...按天分组数据： Event::where('created_at',' ',Carbon::parse($request- start_date)) - where('created_at','<',Carbon...groupBy('date') - get([DB::raw('DATE(created_at) as date'),DB::raw('COUNT(*) as value')]) - toArray(); 如果想按小时分组所有查询出来的数据...以上这篇laravel按天、按小时,查询数据的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

2.8K31

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器！

以下是 内置的 Gapminder 数据集 的示例，显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势： import plotly_express as px gapminder = px.data.gapminder...因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。 ?...可视化分布 数据探索的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： ? 箱形图： ? 小提琴图： ?...散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！

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关于数据的可视化-直方图和二维频次直方图

一维直方图主要用hist来展示，二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现，seaborn的主要数据类型是pandas，因此需要转换，又复习了一下Numpy转pandas...alpha=0.5,histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none') plt.show() image.png # 加载sklearn的鸢尾花数据集...,dpi=80) kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=0.3, density=True, bins=10) # 分别查看不同类型鸢尾花在四个维度上的直方图...type2, **kwargs) plt.hist(type3, **kwargs) plt.title(titles[i]) plt.show() image.png # 构造身高和体重的线性关系数据...-随机数据 # 均值为175，方差为15，且正态分布的1000个随机值 height=np.random.normal(175,15,size=1000) # 构造体重值随机数 weight = (height

1.1K20

plotly-express-4-常见绘图参数

分配符号的顺序：按按category_orders中设置的顺序循环执行； symbol_map：带字符串键和定义plotly.js符号的字符串值的dict，默认值{}。...使用size参数时，设置最大标记的大小； marginal_x：字符串，取值：rug(细条)、box(箱图)、violin(小提琴图)、histogram(直方图)。...如果为True，则 Y 轴在笛卡尔坐标系中进行对数缩放； range_x：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中 X 轴上的自动缩放，即边界的大小值； range_y：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中...Y 轴上的自动缩放，即边界的大小值； render_mode：字符串，取值：auto(默认)、svg、webgl。...有三个内置的 Plotly 主题： plotly， plotly_white 和 plotly_dark； width：整数，默认无，设置图表的宽度（以像素为单位）； height：整数，默认600，设置图表的高度

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基于实验的lncRNA功能汇总数据库

目前大部分lncRNA相关的数据库都是依赖高通量测序，而今天我们介绍的这个数据库以实验验证为基础，收集2016年5月1日前的所有lncRNA实验数据，并整合了lncRNAdb, LncRANDisease..., Lnc2Cancer 和 PLNIncRBase 三个lncRNA数据库的结果，当前版本包含来自77个物种的1543个lncRNAs，是目前为止最全面的有实验结果支持的lncRNA数据库，EVLncRNAs...三.按照编码蛋白检索 目前数据库中仅收录了很少能够翻译成肽段的lncRNA，其中人类只有3个lncRNA（MRLN,DWORF和APELA）。 ?...尽管数据库中涉及的lncRNA并没有很多，但是能够以实验为支持，能够为同学们提供一些信息。 写在最后 以上就是这个数据的基本内容了。由于是基于实验来构建的数据库。...所以可能一些新的lncRNA的功能什么的还是需要预测的。所以如果是可以通过这个数据库来看自己的目标lncRNA老不老。要是老的话，那这个数据库也就肯定包括了。

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。...线形图 它将一系列数据点显示为标记。这些点通常按其 x 轴值排序。这些点用直线段连接。折线图用于可视化一段时间内数据的趋势。 以下是折线图中按年计算的加拿大预期寿命的说明。...直方图是数值数据分布的近似表示。...双峰分布 在这个直方图中，有两组呈正态分布的直方图。它是在数据集中组合两个变量的结果。...100% 堆积面积图 在此图表中，每组数据所占的面积以占总数据量的百分比来衡量。通常，纵轴总计为 100%。 3-D 面积图 此图表是在 3 维空间上测量的。

9.2K20

用可视化探索数据特征的N种姿势

直方图探索分布 直方图是数值数据分布的精确图形表示。直方图通过将可能的值分散到箱中，并显示落入每个箱中到对象数，显示属性值到分布。 对于分类属性，每个值在一个箱中，如果值过多，则使用某种方法将值合并。...直方图 直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量，以长条图（bar）的形式具体表现。...几种可交互图形 plotly二维可交互图 plotly和经典Matplotlib最大的不同是plotly可以生成交互式的数据图表。...Matplotlib生成的图示静态的图，而plotly是动态的图，具体方式是plotly可以生成一个html网页，该网页基于js支持数据交互（点击、缩放、拖拽）等等交互操作。...以上结果显示了特征对之间的皮尔逊相关性，这样网格中的每个像元都代表了两个特征，这些特征在x和y轴上按顺序标识，并且颜色显示了相关性的大小。

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一行代码实现数据可视化？Plotly，是时候表演真正的技术了

单变量—单因素—图是开始分析数据的标准方法，直方图是绘制分布图的首选图（虽然它有一些问题-https://w.url.cn/s/AkZpZF1）。...在这里，使用作者Medium文章的统计信息（你可以看到如何获取你的统计数据,或者你也可以使用我的-https://w.url.cn/s/AQRA3Kp），制作了关于文章点赞数量的交互式直方图（df是标准的...▲使用plotly+cufflinks制作的交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说，我们所要做的就是添加一个字母（使用iplot而不是plot），我们就可以得到一个更好看的交互式图表...可对按出版物每个故事的粉丝，绘制箱线图： df.pivot(columns='publication', values='fans').iplot( kind='box',...Plotly允许我们快速进行可视化，并帮助我们通过交互更好地探索我们的数据。 此外，必须承认的是，绘图应该是数据科学中最令人愉快的部分之一！ 使用其他库时，绘图变成了一项繁琐的任务。

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