上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因,其中数据处理部分使用了numpy和pandas,可视化部分使用的是Bokeh和Plotly,效果非常赞,链接如下:
最近两年炒的比较火的就是数据分析,数据分析的直观呈现就需要进行数据可视化。大到产品的设计,小到细微功能的删减,慢慢都通过数据来说明它是否有存在的价值。未来的一切都将以数据来说明问题。而且也有数据表明,一线城市对数据分析岗位的需求也越来越大。所以掌握一两门的数据可视化框架以备不时之需!
今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库,其中有名气很大的也有鲜为人知的。
1、之前写过根据时间戳来增量数据,时间戳增量数据存在一定的缺点,就是如果开启自动的话,以后如果因为某个外在因素出错了,那么这个开始时间和结束时间不好控制,那么就可能造成一些其他数据量不准的情况,但是根据批次号不会出现这个问题:
Bokeh是一款交互式可视化库,在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。
导语双主架构在MySQL中使用比较普遍,因为有故障后恢复方便的优点。但双写+双向复制的架构业界极少采用,这种架构下可能有什么问题?如何规避这种架构下的数据风险?本文根据实践经验做出了总结。
一般而言,数据库中数据的生命周期包括数据插入以及更新、数据删除3个阶段。首先需要用户或者系统将数据插入表。然后,对数据的使用,包括数据的检索以及数据的更新。最后,如果数据已经没有使用价值,则将数据删除。DML就是在数据的生命周期中用于数据操纵命令的集合。 在DML中,使用Insert将数据插入表中,使用select检索数据,使用update更新数据,使用delete命令实现对数据的删除。 1.数据插入命令 insert into table_name(col_name)values(value); inse
HiveSQL很常用的一个操作就是关联(Join)。Hive为用户提供了多种JOIN类型,可以满足不同的使用场景。但是,对于不同JOIN类型的语义,或许有些人对此不太清晰。简单的问题,往往是细节问题,而这些问题恰恰也是重要的问题。本文将围绕不同的JOIN类型,介绍JOIN的语义,并对每种JOIN类型需要注意的问题进行剖析,希望本文对你有所帮助。
在数据科学和分析的世界里,将数据可视化是至关重要的一步,它能帮助我们更好地理解数据,发现潜在的模式和关系。Python 提供了多种可视化工具,HvPlot 是其中一个出色的库,专为简单且高效的交互式可视化设计。
最近要绘制伦敦区地图,查阅了很多资料后最终选择使用bokeh包以及伦敦区的geojson数据绘制。 bokeh是基于python的绘图工具,可以绘制各种类型的图表,支持geojson数据的读取及绘制地图。
本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家阅读后续内容。
导读:本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家认真读完并收藏!
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制面积图
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑,具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是,此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面,0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能,例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本,提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
在这一系列文章中,我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图,来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh(读作 “BOE-kay”)。
大数据文摘作品,转载请联系 编译团队|张远园,行者,Aileen “ 导读:本期小白学数据继续带大家学习Python。这次小编们帮大家在网上搜集了很有用的几个Python常见库小抄表,方便大家学习和编码时查询。如果文中显示的小抄图片看不清楚,没关系,后台回复“小抄”可以下载4张高清小抄pdf哦~ ” 小白,我把上一期跟你的对话,整理成小白系列《小白学数据之新年计划-开始学Python吧!》,大家反响热烈!这下,大家都知道怎么开始学习Python了,哈哈! 小白:是啊是啊,我现在跟着你的指导,在网上学习完
作为一家高度数字化和技术驱动的公司,美团非常重视数据价值的挖掘。在公司日常运行中,通过各种数据分析挖掘手段,为公司发展决策和业务开展提供数据支持。经过多年的发展,美团酒旅内部形成了一套完整的解决方案,核心由数据仓库+各种数据平台的方式实现。其中数据仓库整合各业务线的数据,消灭数据孤岛;各种数据平台拥有不同的特色和定位,例如:自助报表平台、专业数据分析平台、CRM数据平台、各业务方向绩效考核平台等,满足各类数据分析挖掘需求。早期数据仓库与各种数据平台的体系架构如图1所示:
编写过程就是我们平常写sql语句的过程,也可以理解为编写顺序,以下就是我们编写顺序:
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史,但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似,MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则:
这学期(2018学年春季学期)我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目,这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
华米科技是一家基于云的健康服务提供商,拥有全球领先的智能可穿戴技术。在华米科技,数据建设主要围绕两类数据:设备数据和APP数据,这些数据存在延迟上传、更新频率高且广、可删除等特性,基于这些特性,前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据。随着业务的持续发展,现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长,带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的降低。
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
在数据平台的建设中,数据一致性一直是一个难题,本文介绍了美团酒旅起源数据治理平台的建设与实践。
开启动态分区裁剪:自动在Join时对两边表的数据根据条件进行查询过滤,将过滤后的结果再进行join
我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目,这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
本文作者王良辰,京东中台架构师,擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架,推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来? 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观、形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python,简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库,快速带你入门!!
如果你是Python可视化的新手,一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium,以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
作者:毛星云,腾讯 IEG 游戏开发工程师 后处理(Post-Processing),在图形学和游戏开发等领域是提升最终画面呈现品质的重要渲染技术。后处理渲染技术的好坏,往往决定了游戏画面是否能够达到令人惊艳的级别。 图像模糊算法在后处理渲染领域中占据着重要的地位。很多产品级后处理的实现,都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。无论是基于高斯模糊(Gaussian Blur)或其改进算法的Bloom特效,还是基于径向模糊(Radial Blur)的Sun Shaft(God Ray),
作者|Melissa Bierly 选文|Aileen 翻译|冯琛 校对|Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过,数据可视化分为两类:探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面,探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动,它们帮助用户探索数据,让他们发掘自己的观点:发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常,探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库,但只有少数可以创建能够使你
一、痛点 覆盖安装测试,作为一项基本的测试类型是不可或缺的。它存在的主要价值: 验证老版本覆盖升级到新版本,用户和系统数据能够正确迁移,以及保障用户升级后的功能可用性。 但是说他痛在什么地方呢? 需要测试的版本多 每个版本需要覆盖的用例多 二、解决方案 2.1 思路 从哲学上说,任何事物都是发展变化的。我们需要在“变化”中找寻“不变”的本质和规律。在覆盖安装过程中,我们也要找到“不变”的部分,那就是我们能够“减少工作量”的地方。 例如:某APP1.0版本覆盖升级到APP2.0版本。 在这个过程中哪些
最近看到一张图,感觉很酷炫,搜索得知是叫做弦图。看到很多用R语言绘制的案例,以及有Excel大佬用VBA也绘制了一个,简直不要太强。
刚工作的时候,作为萌新,干的最多的就是增删改查,那个时候叫CRUD Boy,天天拼接什么insert,update,写得很烦躁,特别是后来遇到很多复杂的操作场景,比如某个表需要同时进行N个操作:插入X行、同时更新Y行、同时删除Z行,这么多事情需要拼接多少sql语句啊,那个时候NET的ORM也不好用,而且批处理能力弱,于是萌生了一个想法:能否写一个方法一次性完成全部处理动作,于是DBHub就这样诞生了。
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后,对它们的不同特点有更好的了解,在合适的时候更容易选择合适的库。
索引是数据库性能优化的关键,但在某些情况下,当我们在MySQL中使用Where条件时,字段类型的不一致可能会导致索引失效,从而影响查询性能。本文将深入探讨这个问题,通过示例对比来演示字段类型一致性的重要性,并提供解决方案,以确保你的查询能够充分利用索引。在阅读本文后,您将更好地理解MySQL中索引的工作原理,能够更有效地优化数据库性能。
在 MySQL 里面,grant 语句是用来给用户赋权的。不知道你有没有见过一些操作文档里面提到,grant 之后要马上跟着执行一个 flush privileges 命令,才能使赋权语句生效。我最开始使用 MySQL 的时候,就是照着一个操作文档的说明按照这个顺序操作的。
在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段,比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法,本文将在简单介绍这三种用法的基础上,深入分析这其各自存在的问题,最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
时间序列(Time series)是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,也称简单外延法,在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧!Python有很多数据可视化库,这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
更新:上一篇文章《python 数据可视化利器》中,我写了 bokeh、pyecharts 的用法,但是有一个挺强大的库 plotly 没写,主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用,说来也奇怪,硬是找不到如何本地使用(就是本地输出 html 文件),所以不敢写出来。现在已经找到方法了,这里我就在原文的基础上增加了 plotly 的部分教程。
一些可视化库和机器学习库有着内置数据集的传统。因为库的文档和案例通常会使用一些数据集来举例、内置数据集后方便用户学习该库的可视化语法,方便复现效果。
规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
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