不知不觉，Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦，今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万，在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙，时间有限，很多用户的问题也未能及时回答与解决，实在抱歉。现将该软件开源到Github上，有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。Bucket（桶）是一个逻辑上的概念，相当于分组，每个Bucket就是一组，每个Bucket里会存储一个或多个目标列中的数据。Oracle会用两个维度来描述一个Bucket，这两个维度分别是ENDPOINT_NUMBER和ENDPOINT_VALUE，Oracle会将每个Bucket的这两个维度记录在数据字典基表SYS.HISTGRM$中。列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT BALANCED（高度平衡直方图，也叫等高直方图）。在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图。
1写在前面 天真的好冷啊，不知道各位穿秋裤了没有，有没有感冒。😘 这期就介绍一下ggokabeito包，是一个支持ggplot2和ggraph的即用型配色包，喜欢就去安装吧。🤪 再放一张去年拍的雪人照片，哈哈哈哈哈。☃️ 📷 2用到的包 rm(list = ls()) #devtools::install_github("malcolmbarrett/ggokabeito") library(tidyverse) library(ggokabeito) library(igraph) library(ggr
ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象
默认的，如果一个倾斜列上的唯一值超过了254个，那么Oracle会对此列建立高度均衡直方图，否则建立频率直方图。
画图的思维：1.我的数据适合什么样的图？2.搜画图代码 3.仿制示例数据 4.套代码，调细节
之前的文章一图入门Matplotlib绘图中我们学习了matplotlib中常见图表元素的绘制方法，所有操作都通过可以调用plt的函数实现。本节继续来学习使用matplotlib中生成各种常见的统计图表。后台回复“统计图一”可以获取本文全部代码。
MATLAB统计工具箱中有这样一系列函数，函数名以pdf三个字符结尾的函数用来计算常见连续分布的密度函数值或离散分布的概率函数值，函数名以cdf三个字符结尾的函数用来计算常见分布的分布函数值，函数名以inv三个字符结尾的函数用来计算常见分布的逆概率分布函数值，函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数，函数名以fit三个字符结尾的函数用来求常见分布的参数的最大似然估计和置信区间，函数名以stat四个字符结尾的函数用来计算常见分布的期望和方差，函数名以like四个字符结尾的函数用来计算常见分布的负对数似然函数值。
项目中需要实现音频智能控制以及根据音乐转换色彩功能，WaveView 完全满足目前需求，完美实现需求，该库还有另外 WaveSurferView 和
均值mean 方差var和标准差std 最值max/min 极差range 中位数median 分位数quantile/prctile 众数mode 变异系数std/mean k阶原点矩 mean(score.^2) k阶中心距moment(score,k) 偏度skewness 峰度kurtosis
现在，我们需要分情况讨论一下。在实际生活中，最常见的情形是靠近正无穷的一侧有一个长尾巴（如图1左），习惯上称为「右偏」（right-skewed）或「正偏态」（positive skewness）。许多人会有点儿困惑，觉得图上分布的那个峰明明是向左边负数一侧偏的，怎么叫「右偏」「正偏态」呢？要记住，当我们描述偏态的方向时，说的是分布的尾巴，而不是峰。这本身没有什么大道理可讲，就是一种约定俗成而已。
这是由生信宝典团队开发的在线绘图工具，包括多种形式的热图、线图、柱状图、箱线图、泡泡图、韦恩图、进化树、火山图、生存分析等，这些都是基于R代码或简便封装的R脚本，简单，实用。即是人家已经把R代码写好了，就等你数据和设置了。
【1.当不确定自己输入的代码是否正确时，可以用attach（）括号内填入你想使用的数据，这样当你想用a数据里面的某列名字时，可以直接用Tab打出他的名字并且不会出错
详细内容可见小洁老师的前期推文https://mp.weixin.qq.com/s/p7LLLvzR5LPgHhuRGhYQBQ
频率分布直方图之前的推文有过详细的介绍，点击下方蓝字直达，这里的代码就不再过多介绍
之前的几期推文模仿了来自于论文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain
如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的主要应用之一（例如，图像识别，对象跟踪，多标签分类）。在本文中，我们将了解构成计算机视觉系统的一些主要步骤。
如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的一项重要应用（例如，图像识别、对象跟踪、多标签分类）。本文将引导你完成搭建计算机视觉系统的一些主要步骤。
如前文所述，ggplot2使用图层将各种图形元素逐步添加组合，从而形成最终结果。第一层必须是原始数据层，其中data参数控制数据来源，注意数据形式只能是数据框格式。aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式，aes是Aesthetic的缩写。 下面我们来绘制一个直方图作为示例。数据集仍采取mpg，对hwy变量绘制直方图。首先加载了扩展包，然后用ggplot函数建立了第一层，hwy 数据映射到X轴上；使用+号增加了第二层，即直方图对象层。此时p被视为一种层对象，使用su
本文主要通过对频率计的特性分析和对频率计市场的调查发现，国内频率计厂家在国产化进程中对频率计的性能已经做到了比较高的标准参数，根据各项测试报告国内频率计的各项参数也比较稳定，指标也经得起考验。我们在着重以国内外频率计的功能上面的特点和价格等进行了市场调查，可以更好的方便用户在对频率计选择时多方因素的考虑和侧重点，作出相对合适的选择。
原因：matplotlib版本问题，最新版本已经没有这个属性了。normed参数替换成 density 即可。
最近有个同事碰到一个问题，想让我给点思路。我大体了解了一下，是一个系统目前在做压力测试，但是经业务反馈发现某个环节的处理时间有些长，排查了一圈，最后这件事情就落在了DB这边，希望DB能够给点意见，是否
https://www.andrewheiss.com/blog/2021/12/18/bayesian-propensity-scores-weights/
在Oracle中，什么是基数（Cardinality）和可选择率（Selectivity）？
大部分数据科学都涉及来自大型随机样本的数据。 在本节中，我们将研究这些样本的一些属性。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
几何对象的本质，也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后，便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层，接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等，便可以实现图层的添加。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
该ui.Chart.feature模块包含从渲染图的一组功能Feature和FeatureCollection对象。函数的选择决定了图表中数据的排列方式，即定义 x 轴和 y 轴值的内容以及定义系列的内容。使用以下函数描述和示例来确定最适合您的函数和图表类型。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
2. 新的 scale ‘bin'，它可以像使用 color, fill 一样使用。这个是全新的，接受起来需要点时间。但它带来了绘图的更多可能。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
对于初学python绘图的小伙伴来说，彻底弄清hist直方图绘制需要花费较多时间。
更多特性介绍请阅读官方博客。如果你喜欢这类包的新特性介绍，点个在看支持下，我以后看到觉得不错的也分享给大家。
今天介绍关于直方图的美化技巧！ 数据集仍然使用上一节使用到的有关钻石的数据信息。 data(diamonds) set.seed(42) small <- diamonds[sample(nrow(
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
列SAL上只有最大值，最小值两条记录分别对应端点号（ENDPOINT_NUMBER）0和1，这种显示说明列SAL没有直方图信息，从DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列值为NONE也说明列SAL没有直方图。
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]
https://www.bilibili.com/video/BV1B5411W7HU
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
最近在学习数据可视化，梳理一下其中一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
但是两者对比的还没有，今天我们尝试分别用pandas和plotnine作直方图、散点图。
这次的例子主要是展现生物量的频率直方图，代码很简单，要准备一个矢量数据集，此外就是选用ui.Chart.feature.histogram进行色织属性，最后完成.setOptions()图标上的设置。
“原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡。一般来说，投入和努力可以分为两种不同的类型： 多数，它们只能造成少许的影响；少数，它们造成主要的、重大的影响。” → 一个公司，80%利润来自于20%的畅销产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润
主体的布局使用Bootstrapgrid layout system（Bootstrap网格系统），可以将主体划分为12个列宽相等的区域以及任意可变高度的行。主体布局有3种布局：基于行的布局（Row_based Layout）、基于列的布局（column_based Layout）以及混合布局（Mixed row and column layout），使用fluidRow()函数和column()函数创建3种类型的布局。
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