Relabeling 重新标记是配置 Prometheus 元信息的方式，它是转换和过滤 Prometheus 中 label 标签对象的核心，本文我们将了解 Relabeling 规则的工作原理以及在不同场景中的应用方式...隐藏的标签与元数据 以双下划线__开头的标签属于特殊的标签，它们在重新标记后会被删除。...标记对象的来源最初可以附加这些隐藏的标签，以提供关于标记对象的额外元数据，这些特殊的标签可以在 relabeling 阶段被用来对对象的标签进行修改。...__ 的实例端口更改为 80 端口，然后重新写会 __address__ 这个目标标签。...到这里我们基本上就了解了 relabeling 的使用，后续我们可以再去了解服务发现在 Prometheus 中的使用。
Python ：3.7.4 pandas : 1.1.4 numpy : 1.19.4 matplotlib : 3.3.2 seaborn：0.9.0 # seaborn 要求必须是 0.9.0 以上版本...colors = ["green","black"] #确定标签名称列表 labels = ["Zero","One"] #代码思路： #在上一份代码的基础上加上控制气泡大小的 s 参数。...【核心】散点图>气泡图 散点图可以清晰的呈现总体样本的分布情况。 如果进阶成气泡图，便可以在此基础上增加一个维度特征。...colors = ["green","black"] #确定标签名称列表 labels = ["Zero","One"] #代码思路： #在上份代码基础上加上控制气泡大小的 s 参数，并将 z 传入...卖个关子 亲我 别打我 今天我们把所有技术点都讲到位了，下篇文章我们用我们今天的方法去做我们的目标图（也就是下图）。我们即将用 gitub 上一份公开数据集。
文章目录 一、渐进上界 二、大 O 记号 三、常用的渐进上界 一、渐进上界 ---- \rm g(n) 是 \rm f(n) 的渐进上界 : 存在 \rm c , 并且存在 \rm N ,...使得任何 \rm n , 并且 \rm n \geq N , 则有 \rm f(n) \leq cg(n) , 则称 \rm g(n) 是 \rm f(n) 的渐进上界 ; 符号化表示...; 在渐近分析中 , 常数 \rm c 一般忽略不计 , 其大小是 2 , 3 或者几亿 都不重要 ; 二、大 O 记号 ---- \rm f(n) = O(g(n)) 三、常用的渐进上界 -...+ 3 = O(n^3) , 忽略低阶项 , 系数项 ; 指数级上界 : \rm 2^{n^c} , 如 : ① \rm log n = O(n^x) \ (x > 0) 大 \rm O 记号运算...: \rm O(n) + O(n^2) = O(n^2) , 忽略低阶项 ; 渐进上界表示符号会 忽略系数影响 , 忽略低阶的项 ;
，经过 5 分钟（由 --pod-eviction-timeout 参数指定），Master 会开始尝试删除故障节点上的 Pod，然而由于节点已经失控，这些 Pod 会持续处于 Terminating...一旦 Pod 带有一个独占卷，例如我现在使用的 Ceph RBD 卷，情况就会变得更加尴尬：RBD 卷被绑定在故障节点上，PV 映射到这个镜像，PVC 是独占的，无法绑定到新的 Pod，因此该 Pod...要让这个 Pod 在别的节点上正常运行，需要用合适的路线重新建立 RBD Image 到 PV 到 PVC 的联系。...备份 大家都很清楚，数据相关的操作是高危操作，因此下面的任何步骤执行之前，首先要进行的就是备份。备份操作同样也需要沿着 RBD->PV->PVC 的线路完整进行。...节点主机可用 有些情况下，节点作为 Kubernetes Node 的功能无法正常工作，但是节点本身是可用的，例如无法连接到 API Server 的情况。
相信大家一定用过Spring中的注解型事务，配合上Spring Boot，只需要在方法上打一个@Transactional 就可以完成，真香。...但是如果大家对其中的机制一知半解的话，可能一不小心就会掉进坑，然后久久无法爬出来。 下面我就分享下 被标记为事务的方法互相调用的坑。 如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。...方法的事务，并没有开启insertCodeMonkey的事务。...你会发现，service已经不是简单的AccountService 的实现类了，而是实现类的代理对象，从这里也可以看出，其实@Transactional也是通过AOP去实现的。...但是我还是很详细的，把“废话”都写出来了，就是因为分析问题的思路才是最重要的 ）。 如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。
本想着以后陪着娃学历史时做个这样的比对 这个网站看上去都实现了 体验下~~~ 对照着中国和世界史 时间地图 关系地图 https://www.allhistory.com/painting
许多高层次绘图函数都有可以调整坐标轴和文本的选项： # 在plot()中指定坐标轴相关的参数 plot(x, y, main="title", sub="subtitle", xlab="X-axis...(mtcars), cex=0.6, pos=4, col="red") # 标记每个点代表的车型 ?...at 数值型向量，指定坐标轴记号的位置 labels 字符型向量，指定坐标轴记号的标记内容（默认是该处对应的数值） pos 指定坐标轴线的坐标位置 lty 指定线条类型 col 指定线条和坐标轴记号的颜色...las 0代表标签和坐标轴平行，2代表标签和坐标轴垂直 tck 指定坐标轴记号的长度，负值代表记号在图形外而正值代表在图形内，0代表不绘制记号，默认值是-0.01。...", las=2) # 在图形右侧添加坐标轴，文本和记号较小 axis(4, at=z,labels=round(z,digits=2),col.axis="blue", las=2,cex.axis=
示例：K 最近邻 让我们快速了解如何沿着多个轴使用这个argsort函数，来查找集合中每个点的最近邻居。我们首先在二维平面上创建一组 10 个随机点。...as plt import seaborn; seaborn.set() # 绘图风格 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=100); 现在我们将计算每对点之间的距离。...通过在这里使用完整的排序，在这种情况下，我们实际上完成的工作比我们需要的更多。...注：大 O 记号 大 O 记号是一种方法，描述算法所需操作数量随输入大小增长的变化。...在这种宽松的意义上，大 O 记号会告诉你，在增加数据量时算法将花费多少时间。
loc=4) # 指定图例的位置 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...='数量', # y轴标签 左侧的y轴 fontsize = 13) # 字体大小 ax.right_ax.set_ylabel('ACD') # 设置右边轴的标签 ax.legend...(loc=2) # 右侧坐标轴的图例位于右上角 plt.legend(loc=1) # 左侧坐标轴的图例位于左上角 ax.set_ylabel('B') # 设置左侧坐标轴的label plt.show...散点图 4.1生成数据 # 散点图｜常规 # 重新生成数据 df4 ，并制作散点图，X轴为 a，Y轴为 b df4 = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
直方图 seaborn.distplot() 直方图，质量估计图，核密度估计图 该API可以绘制分别直方图和核密度估计图，也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下，是绘制合成图，设置情况图下...，如果设置name属性，则该名称将用于标记数据轴； 以下是可选参数: bins: matplotlib hist()的参数 或者 None 作用：指定直方图规格，若为None，则使用Freedman-Diaconis...hist:bool 是否绘制(标准化)直方图 kde:bool 是否绘制高斯核密度估计图 rug:bool 是否在支撑轴上绘制rugplot()图 {hist，kde，rug，fit} _kws：...字典 底层绘图函数的关键字参数 color:matplotlib color 该颜色可以绘制除了拟合曲线之外的所有内容 vertical:bool 如果为True,则观察值在y轴上，即水平横向的显示...import numpy as np sns.set() #构建数据 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) """ 案例5：绘制水平直方图 (即在垂直轴上绘制分布
此特定图显示了提示数据集中五个变量之间的关系。三个是数字，两个是绝对的。两个数值变量（total_bill和tip）确定轴上每个点的位置，第三个（size）确定每个点的大小。...请注意我们如何仅提供数据集中变量的名称以及我们希望它们在绘图中扮演的角色。与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。...这些函数称为“轴级”，因为它们绘制到单个matplotlib轴上，否则不会影响图的其余部分。...结果是图形级功能需要控制它所处的图形，而轴级功能可以组合成一个更复杂的matplotlib图形，其他轴可能有也可能没有seaborn图： ?...因此，可能需要花费一些精力为您需要使用的参数找到正确的文档，但原则上可以进行极高级别的自定义。
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...这是2014年的销售交易数据。为了使这些数据简短一些，我将对数据进行聚合，以便我们可以看到前十名客户的总购买量和总销售额。为了清楚我还会在绘图中重新命名列。...看着最别扭的地方是总收入数字的格式。Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...幸运的是，我们也有能力在图上添加多个图形，并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上，我们应对如何做到这一点有基本了解。首先，创建图形，然后创建坐标轴，然后将其全部绘制在一起。...这个例子也很好，因为各个坐标轴被解压缩到ax0和ax1。有这些坐标轴轴，你可以像上面的例子一样绘制图形，但是在ax0和ax1上各放一个图。
通过seaborn绘制多样化的散点图 seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图，可以通过seaborn.scatterplot[1]和seaborn.regplot[2]了解更多用法...') # 自定义每组的标记 scatter2 = sns.lmplot( x="sepal_length", y="sepal_width", data=df, fit_reg=False, hue=...'species', legend=False, markers=["o", "x", "1"]) scatter2.ax.set_title('自定义每组的标记') # 自定义调色板 scatter3...每组表示一个染色体，每个点表示一个基因 # x轴为该点在染色体的位置，y轴值代表其P值的-log10，越高相关性越强 from pandas import DataFrame from scipy.stats...['Day_num'], s=day_data['Sales Volume'], label=day) plt.yticks(np.arange(len(days)), days) # 设置y轴的刻度和标签
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...这是2014年的销售交易数据。为了使这些数据简短一些，我将对数据进行聚合，以便我们可以看到前十名客户的总购买量和总销售额。为了清楚我还会在绘图中重新命名列。...看着最别扭的地方是总收入数字的格式。 Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...幸运的是，我们也有能力在图上添加多个图形，并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上，我们应对如何做到这一点有基本了解。 首先，创建图形，然后创建坐标轴，然后将其全部绘制在一起。...这个例子也很好，因为各个坐标轴被解压缩到ax0和ax1。有这些坐标轴轴，你可以像上面的例子一样绘制图形，但是在ax0和ax1上各放一个图。
前言 上一节我们单纯使用 matplotlib 制作出以下图表： 每年小麦产量柱状图 使用不同颜色标记最小与最大值的柱子 但是，如果只是制作标准的图表，我们有许多其他的选择。...最常见的就是使用 seaborn ，他是基于 matplotlib 的包装。 这一节我们就来看看，如何使用 seaborn 生成标准图表，然后结合 matplotlib 做出定制效果。...每个系列找出最小最大的柱子，标记成不同的颜色 本文所需要的库如下： 数据是这样子： ---- 上一节做的事情如下： 设置 x 轴标签的旋转角度 设置某个指定柱状图的柱子颜色 简单把这些事情包装成函数...： 使用 seaborn 的代码，实际与上一节直接使用 matplotlib 差不多： 看起来 seaborn 没有特别的地方！...这里把数据中的"type"字段映射 图表成这样子： 显然没有标记出最大值的柱子 同时也提示执行有错误 如果我们查看图表的容器就能看出关键： 原来，seaborn 柱子分成2组。
， 每一个类别下的数据绘制一个图 (即该变量名下有多少类值就绘制多少个图，并且排列在一行上) palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 col_wrap...:int 作用：将多列跨行显示 height:标量 作用：指定图的大小 aspect:标量 作用：指定每一面的宽高比 markers:标记 share{x,y} : bool, "col", or..."row" 如果为true，facets将跨列共享y轴和/或跨行共享x轴。...设置样式风格 sns.set(color_codes=True) # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例3： 通过设置markers对数据点进行不同的标记...， 每一个类别下的数据绘制一个图(即该变量名下有多少类值就绘制多少个图，并且排列在一行上) """ sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col
图9-2 带有三个subplot的Figure 提示：使用Jupyter notebook有一点不同，即每个小窗重新执行后，图形会被重置。...颜色、标记和线型 matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标，还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写。...你可以通过查看plot的文档字符串查看所有线型的合集（在IPython和Jupyter中使用plot?）。 线图可以使用标记强调数据点。...9.2 使用pandas和seaborn绘图 matplotlib实际上是一种比较低级的工具。...下一章，我们将重点放在pandas的数据聚合和分组操作上。
实际上每幅图有四条脊柱（上下左右），为了将脊柱放在图的中间，我们必须将其中的两条（上和右）设置为无色，然后调整剩下的两条到合适的位置——数据空间的 0 点。...给一些特殊点做注释 我们希望在 2π/32π/3 的位置给两条函数曲线加上一个注释。首先，我们在对应的函数图像位置上画一个点；然后，向横轴引一条垂线，以虚线标记；最后，写上标签。...精益求精 坐标轴上的记号标签被曲线挡住了，作为强迫症患者（雾）这是不能忍的。我们可以把它们放大，然后添加一个白色的半透明底色。这样可以保证标签和曲线同时可见。...图像、子图、坐标轴和记号 到目前为止，我们都用隐式的方法来绘制图像和坐标轴。快速绘图中，这是很方便的。我们也可以显式地控制图像、子图、坐标轴。...坐标轴 坐标轴和子图功能类似，不过它可以放在图像的任意位置。因此，如果你希望在一副图中绘制一个小图，就可以用这个功能。 ? ? 记号 良好的记号是图像的重要组成部分。
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。...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...它显示为三个或更多定量变量的二维图表。这些变量显示在从同一点开始的轴上。...它由从中心点绘制的几个半径组成。 带标记的雷达图 在这些中，蜘蛛图上的每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充的雷达图中，线条和蜘蛛网中心之间的空间是彩色的。...数据的中位数由一条线标记。还有两条额外的线，称为须线。 第 25 个百分位标记称为“Q1”（代表数据的第一季度）。第 75 个百分点是 Q3。
叠加视频，放入主故事线上方：Q 以覆盖的方式插入视频：D 切割视频：command + B 视频速度控制：command + R 速度控制拦切割：shift + B 设定界限：X 直接删除视频片段：backspace...删除视频片段，保留视频所在区间：delete 做记号：M 位置迁移：P 视频素材截取：I 左截取 O 右截取 视频素材标记 / 视频素材取消标记：F / U 时间轴控制 shift + Z，可将影片拉长到跟时间轴等宽...command + （ - / + ）可以缩放/拉伸时间轴。
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