但需要提一下做这些图的时候的细节： 首先，告别excel默认的样式和配色，因为那样会使你的报告逼格很低。在我平时工作中，许多伙伴会问“你这图表用什么软件做的？感觉好高级？”...先仔细摸索图表布局选项卡下的坐标轴、网格线、趋势线、图例，标签等功能细节；其次是熟悉绘图区格式里面的细节，如调整图表区域的配色，合理使用阴影等；最后是选择合适的图表来反映问题，这一点其实相当复杂，在后续的文章中会循序渐进地提及...案例二：在散点图上用颜色增加一个分析维度，并添加平滑趋势线。 ? 图中，我将sem来源的访问量按四分位数进行了分层，配合局部加权多项式拟合线。...我们不能说，增加sem投放是注册转化率升高且cpc降低的原因。但是，有这么显著的相关关系，我们就有足够的理由去增加投放，然后再去观察数据。 数据分析再精确，如果缩手缩脚，是依然办不成事情的。...注释： 1.文中图表是使用R软件的gglot2包实现的，很遗憾不是excel。感兴趣的读者可以关注“川术”公众号并给我留言，留下邮箱。我将无偿分享代码。
给定两个变量X和Z，它们的互信息如下： 第一个式子认为，互信息就是当给定变量Z时，观察者对变量X的不确定度的减少量；第二个式子中，以及、分别是两个变量的联合分布和它们各自的边缘分布，如果是离散情况，积分号变为求和号即可...还有一点是关于以及的估计，可以使用sample。，联合分布，则从数据中抽取对应的X和Z；，边缘分布的乘积，将Z进行shuffle，然后再抽取X和Z。...：系统可看成是连接输入X和输出Z的信道，而互信息表示在信道上传输信息时，平均每个符号传递的信息量，最大化也就等价于用更少的符号去传递更多的信息；在embedding方面，就是用更小的嵌入空间去表达更丰富的信息...这个准则有很多的应用，其中较为经典的是ICA（独立成分分析）。 DGI DGI是2019年ICLR的一篇文章，它汲取了DIM的思想，将Infomax准则运用到了graph领域中。...没错，GAN的原文[5]中做了理论分析，说明了减小GAN的loss等价于减小生成数据的分布和原始数据的分布间的JS散度。
图表征学习相关算法可以应用到自然语言处理领域的各个任务中，为解决自然语言处理任务提供了全新的视角。下面将介绍其中代表性的任务和方法。...一类将图表征学习用于本文分类的方法关注于论文等有显式关系的特定文本，并通过论文引用等显式关系建立图结构，然后使用图表征学习建模引用关系，从而辅助文本分类的目标。...最后利用基于注意力机制的循环神经网络生成文本，从而在文本生成过程中考虑关键词的图信息。 HeterSUMGraph则将图表征学习应用于生成文本总结的任务。...然后，GRF使用一个显式推断过程在常识知识图谱中进行知识推理。具体来说，将知识图谱中在文本中出现的节点分数设为1，把其他节点设为0。...总体来说，问答系统从数据中建模图结构的方式可以大概分为三种： 第一种方式直接从相关文本中提取和任务有关的实体，将实体作为节点构建整个图结构，边则考虑实体在相关文本中的位置信息（比如共现信息、上下文信息等
本文约6500字，建议阅读13分钟 本次分享的题目是图表示学习技术在药物推荐系统中的应用。...如果能够利用大数据人工智能技术，充分挖掘此信息并提取相关知识，则有可能帮助我们理解这些高水平机构中医疗专家的一些诊疗方式和思想，进而支撑智慧复诊、医疗影像分析、慢性病随访等一系列的下游智慧医疗的应用，这些具有显著的意义...02、判别式药品包推荐 首先介绍一下我们发表在 WWW2021 上的关于药品包推荐论文。这篇文章采用了包推荐系统中广泛应用的判别式模型定义方法建模，同时使用了图表示学习技术作为核心技术部分。 1....后续实验中发现其实更新方法对结果影响不大，在药品图表征过程中，我们设计了基于带权图的表示药品的方法。...基于策略梯度的训练方法中，其重一个广为人知的方法是使用一个 baseline 减少梯度估计的方差，从而增加训练的稳定性。
PPT插入图片截图 比大图更大的SVG图片显示是将SVG用作背景图，可以是静态背景也可以是动画。在《如何为Power BI报表设计动画背景》这篇文章中我介绍了原理。...Infographic Designer在设计条形图柱形图时，可以导入本地SVG文件更改图标。...Synoptic Panel更为常用，通过它可以导入SVG格式的地图文件，作地理可视化展示，带有条件格式和数据标签。...PureViz Infographic这个图表将Power BI SVG应用上升到了一个新高度，你可以在PPT设计好静态图表，另存为SVG文件，使用PureViz Infographic导入SVG文件，.../svg/index.asp 具体怎么应用到图表制作参考前期本公众号的文章。
Echarts图标是百度开源的，捐献个apache了。...现在demo示例官网地址：https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 本文将要讲解柱状图和漏斗怎么显示数据。...一：柱状图 当我们使用柱状图的时候，想要将数据显示在上面怎么办？ 显示方式： 在series对象中有个label属性。... { //数值样式 color: 'black', fontSize: 16, fontWeight: 600 } } 二：在漏斗图上显示数据...效果图： 修改的重点： 在series对象中的label属性中添加： formatter: "{b|{b}}"+"{b|:}"+"{a|{c}}", rich:
问题导读 1.大数据如何应用于电力能源项目，带来效益？ 2.数据可视化有哪些应用？ 3.是否可以将可视化应用于空气污染？ 4.大数据如何应用于各种（手机）应用？...2013年12月，米兰的几个主要污染物的强度分布图——热图，其中包含在矩阵中的数值被表示为颜色数据的图形;径向堆叠面积图以24小时为一圈进行编码，分析了每小时各污染物的累计浓度。...旅游指南、博客、旅游网站等提供了该城市的一些信息，但却很难从这些冗长的信息中发现有用的价值。 游客在旅行时很难在地图上找到想去的地方。...人们在生活环境中会留下痕迹，是否可以将这些痕迹数据化并予以监测，从而有效地预测“生活”土地使用情况?...本项目研究致力于：(1)通过大数据分析得到2013年城市用地使用“足迹”;(2)将这些“足迹”与2009年的城市用地使用情况比较;(3)分析2009年-2013年的土地用途偏差。
数据可视化第二版-03部分-06章-比较与排序 总结 本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第6章，比较与排序可视化的案例相关。...gauge表示图表，delta表示与标准的差值，值为细条形的值 delta = {"reference": 200},#设定标准 domain = {"x": [0.25, 1], "y...labeldistance, default: 1.1饼状图标签绘制时的径向距离（我认为这个也与8类似是个比率）。...将数据生成基于matplotlib的树状图可视化 pip install squarify # 导入第三方包 import matplotlib.pyplot as plt import squarify...from scipy.stats import norm from numpy import linspace, hstack from pylab import plot, show, hist 直方图在计算机视觉中的应用
这些注释（标记）可以是简单的文字或者一个 icon，在图表上面展示出来，可以添加一个长的描述信息，当我们将鼠标在其上方悬停，长描述就会出现。...// 移除第二个注释 annotations[0].series = "Series 2"; g.setAnnotations(annotations); // 重绘 注释和数据源 当你将 URL...作为数据源传递给 dygraphs 时，它必须在绘制图表前发出数据请求。...这就意味着在我们调用 new Dygraph 后，图表数据上不可用，因此对 g.setAnnotations 的调用将失败。...Dygraphs 允许我们将事件处理程序附加到我们的注释中。
在确保高性能的同时，布隆过滤器能够将存储空间降低 90% 以上，不过和 HyperLogLog 一样的问题是，它也存在一定误差，不过对于海量数据而言，这个误差是可以接收的。...布隆过滤器在爬虫系统中的应用 通过上面的分析，我们可以得出这个结论：布隆过滤器判断不存在的元素一定不存在，而布隆过滤器判断存在的元素则不一定存在（概率很低，误差默认小于 1%）。...; } } 这里我们在首次爬取某个 URL 时通过 RedisBloom 提供的 bf.add 指令将其添加到布隆过滤器集合（这里没有误差），如果通过 bf.exists 判断某个链接已处理，...其他使用场景 除了爬虫链接去重之外，布隆过滤器还可以广泛应用于推荐系统去重（比如电商推荐系统排除已购买过的商品）、敏感词过滤系统（敏感词库是否已包含这个敏感词）、垃圾邮件/短信过滤（判断某个邮箱是否是垃圾邮箱...）、避免缓存击穿（将缓存键放到布隆过滤器，避免恶意读取不存在的缓存键对 DB 造成巨大压力）等业务场景，这里就不一一介绍了，有需要的同学可以在自己的系统中使用布隆过滤器去实现。
在笔者开发EasyShu图表插件过程中，仅需要了解图表库的知识，整个网页只需一个节点来绘制图表内容，所以前面说到的三大框架，肯定对此类需求无用武之地。...对于OFFICE网页插件的开发，笔者也一直在思考，究竟哪些值得学习，一些前端开发口中说怎么过时不值得学习，有更好的替代的东西（如jquery过时论），或者提到我们更高效率地开发应该是基于框架来开发，这些结论是否适合当下的自己...例如，电子表格的插件开发，我们数据的输入界面和最终数据输出，都可以用工作表单元格区域来交互和呈现，比起将数据渲染在网页上，更简单、用户交互体验更好（可以用到电子表格的各种字体、样式、边框、函数公式、条件格式...笔者在开发EasyShu图表插件过程中，也大量使用到，例如对图表的长宽、背景颜色等样式处理和对图表多指标切换时网页上的指标选择清单进行运行时生成。这些都用到了JQuery来操作。...笔者现在了解到的信息，Bootstrap是一个用于美化控件UI和布局的轮子，没有前面三大框架那么重，可能是个不错的选择。当然JQuery也有其自己的UI控件库和很多的扩展，不妨也可以用它。
地图、表格、图形，甚至包括文本在内，都是信息的表现形式，无论它是动态的或是静态的，都可以让我们从中了解到我们想知道的内容，发现各式各样的关系，达到最终解决问题的目的。...信息可视化的意义就是在于运用形象化方式把不易被理解的抽象信息直观地表现和传达出来。 我们用一个简单的例子来说明一下信息可视化： 上图所示是信任圈，一款基于Google+的信息可视化应用。...1、基础图形创意 在设计中基础图形创意是重中之中，柱状图和饼状图是最常用的两种基础图形，但是简单的几何形态很难给人设计感。通过对基础图形的创意来突出设计主题，就可以取得一举多得、事半功倍的效果。...4、视觉导向与秩序 图表的版面设计要充分尊重人们的阅读习惯，当一张图表中充斥了大量的信息时，需要设计者合理地利用视线移动规律，将信息顺畅有效地传达给读者。...5、象征图释 在图表设计中，我们尽可能少用文字来表达信息含义，用图说话，用图沟通。
作者：胡安文@知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/696540858 作为一种重要的信息来源，图表（Chart）能够直观地展示数据关系，被广泛地应用于信息传播、商业预测和学术研究中...在进行推理时，对计算类问题可先生成Python程序，再交给Python解释器执行得到最终答案。而训练这项能力需要图片-问题-Python程序这样的数据支撑。...我们将图表对应的表格数据提供给gpt-3.5-turbo，并给出相关的in-context样例促使LLM生成风格相似Python程序。...图4 程序思维链数据集构建方式 实验结果 表1展示了TinyChart在包含图表问答、总结和图表转换等多项评测基准上的性能。...由于较小的模型规模，TinyChart在推理时的吞吐量也远高于包含ChartLlama、ChartAst等更大规模的开源模型。
地图、表格、图形，甚至包括文本在内，都是信息的表现形式，无论它是动态的或是静态的，都可以让我们从中了解到我们想知道的内容，发现各式各样的关系，达到最终解决问题的目的。...1、基础图形创意 在设计中基础图形创意是重中之中，柱状图和饼状图是最常用的两种基础图形，但是简单的几何形态很难给人设计感。通过对基础图形的创意来突出设计主题，就可以取得一举多得、事半功倍的效果。 ?...3、画面简洁明了 图表设计是直观的、形象的、准确的、明了的，它的表现手法虽然多种多样，但是在信息传达方面始终要坚持可读性和条理性共存。 ? ?...4、视觉导向与秩序 图表的版面设计要充分尊重人们的阅读习惯，当一张图表中充斥了大量的信息时，需要设计者合理地利用视线移动规律，将信息顺畅有效地传达给读者。 ?...5、象征图释 在图表设计中，我们尽可能少用文字来表达信息含义，用图说话，用图沟通。
也是我们主要逻辑实现的地方。 OnDestory（）：OnDestory是在组件被销毁时，将注册的相关事件做销毁。 GetInspectorHiddenState()：隐藏右侧的所有属性设置。...添加调试工具并刷新： 2.获取数据 在组件加载时，除了初始化外，每次就是首先进入的就是update方法。而updata有一个入参:options。...3.图表绘制 有了数据我们下一步就是利用数据将图表绘制出来。 Echart的原始option如上，所以我们只需要将数据作用到series[0]中，然后分类作为xAxis的数据即可。...然后使用chart对象绘制图表，此时一个简单的echats折线图就绘制出来了: 可以看到，数据也是我们绑定的数据。 4.添加属性 那么在已经做好图表的基础上，我们可以在添加一点对属性的控制。...此时，我们再次刷新图表并随便选择一个颜色: 可以看到，一个可以控制颜色的折线图已经实现。 最后我们在对代码做一些简单的完善。 添加页面大小改变时的重绘以及组件销毁事件。
Anscombe 如果提供的数据集是两维或者更少，这数据相对容易用图像或者表格视觉化： ? Anscombe的著名四重奏，取自维基百科。四个数据组有相同的平均值，相关性，方差和最优拟合线。...将面部取代，切尔诺夫类似的技术可以应用于控制中性对象观察、行动、交流和被分配。...图表对于通过抽象的方法看见物体或者数据点有着重要意义，特别是当联系的类别和数量不可忽视的时候。 举例来说，下列的图表表示着在啤酒酵母细胞中基因间的每一次相互作用。 ?...在每个演示中，你可以体验到我之前所提到的一些VR功能：改变尺度并且在数据中间“穿行”，这也意味着数据会被更加容易解读。...由于这个演示具备很强的操作性，用户可以在飞行中不断调整数据可视方式，探究这种改变如何影响多维度的图表。
proxy连接不到server，在server日志里查看不到任何东西，因为连接中断，server将收不到任何数据。...延迟表明proxy跟不上数据流，proxy上数据堆积的速度比发送的速度快。在最新数据处可以查看这个问题，图表中出现间断和点。...Proxy上的内部监控项 如果在 配置 > Hosts里，不配置这个host由proxy监控，那么在性能图表上还会看到数据，但是这些数据是来自Zabbix server，你可能会被监控 > Hosts里的图表...可以在server日志上发现这个问题，可能会看到一些查询慢或超时。更重要的是，在监控 > Hosts的性能图表里也能看到相同的信息。 例如这里，需要检查‘数据收集进程繁忙’。 ?...有太多未发送数值 有时，上述的任何一个问题都会导致proxy收集backlog，在问题修复之后队列不下降或下降很慢时。这种情况下，可以运行查询，检查proxy数据库上的backlog。
应用编程的最有趣的部分之一是历史或实时股票数据的解释和可视化。...现在，为了在 python 中可视化一般数据，matplotlib、seaborn 等模块开始发挥作用，但是，当谈到可视化财务数据时，Plotly 将成为首选，因为它提供了具有交互式视觉效果的内置函数。...在本文中，我们将深入研究这个 Python 库，并探索其生成不同类型图表的功能。 导入包 将所需的包导入到我们的 python 环境中是一个必不可少的步骤。...在本文中，我们需要三个包，它们是处理数据帧的 Pandas、调用 API 和提取股票数据的requests，以及创建金融图表的 mplfinance。...烛台在交易时很有用，因为它们在交易者指定的整个时间段内显示四个价格点（开盘价、收盘价、最高价和最低价）。 这种类型的图表最有趣的部分是它还可以帮助交易者阅读情绪，这是市场本身的首要驱动因素 2[3]。
对应不一样的关系，选择相应的图形进行展示。 第二步：转换数据，应用函数 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备的基础上的：加载、清理、转换以及重塑。...下面是一些常用的数据转换方法： 合并：merge，concat，combine_frist(类似于数据库中的全外连接) 重塑：reshape；轴向旋转：pivot（类似excel数据透视表） 去重：drop_duplicates...映射：map 填充替换：fillna,replace 重命名轴索引：rename 将分类变量转换‘哑变量矩阵’的get_dummies函数以及在df中对某列数据取限定值等等。...刻度，标签和图例 plt的xlim、xticks和xtickslabels方法分别控制图表的范围和刻度位置和刻度标签。 调用方法时不带参数，则返回当前的参数值；调用时带参数，则设置参数值。...保存图表到文件 利用plt.savefig可以将当前图表保存到文件。例如，要将图表保存为png文件，可以执行 文件类型是根据拓展名而定的。
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