在Pentest期间，我们在yrange参数中使用命令注入在OpenTSDB 2.4.0及更低版本中发现了一个远程执行代码漏洞（其他参数可能也容易受到攻击）
线图 - 一步绘制 绘图时通常会碰到两个头疼的问题： 有时需要绘制很多的图，唯一的不同就是输入文件，其它都不需要修改。如果用R脚本，需要反复替换文件名，繁琐又容易出错。 (R也有命令行参数，不熟，有经验的可以尝试下) 每次绘图都需要不断的调整参数，时间久了不用，就忘记参数怎么设置了；或者调整次数过多，有了很多版本，最后不知道用哪个了。 为了简化绘图、维持脚本的一致，我用bash对绘图命令做了一个封装，通过配置修改命令行参数，生成相应的绘图脚本，然后再绘制。 首先把测试数据存储到文件中方便调用。数据矩阵存储在
OLTP基准测试 mysql参数（HDD硬盘64核CPU） [mysqld] innodb_buffer_pool_size = 128M basedir = xxx datadir = xxx port = 5400 server_id = 06700000 socket = xxx join_buffer_size = 128M sort_buffer_size = 2M read_rnd_buffer_size = 2M log_bin = mysql-bin 准备数据（默认使用数据库sbtest）
我最近出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中给出了MACD，KDJ等指标图的绘制方法。此外，还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法，能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线，即价格通道里的上下轨道。一般来说，当股价向上突破上轨时，即预测后市将涨，反之当股价向下突破下轨时，即预测后市将跌。
热图绘制 - pheatmap 绘制热图除了使用ggplot2，还可以有其它的包或函数，比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap.2等。 相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些，一个函数设置不同的参数，可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。那我们来看看效果怎样。 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;10
SVM是Support Vector Machine的缩写，中文叫支持向量机，通过它可以对样本数据进行分类。以股票为例，SVM能根据若干特征样本数据，把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种，从而实现预测股票涨跌的效果。
本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文，目的是通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。
在博客园写文章有一段时间了，除了自己有一些新的发现想与别人分享外，推动我写文章的最大动力就是看博客园排名不断增长啦！然而在博客园后台，只能看到当天的积分与排名，历史值和趋势却没有办法查询，对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观，于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。
从数学角度来分析，MACD指标是根据均线的构造原理，对股票收盘价进行平滑处理，计算出算术平均值以后再进行二次计算，它是属于趋向类指标。
在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。
出自percona公司，是一款多线程系统压测工具，可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如，可以用来测试文件IO，操作系统调度器，内存分配和传输速度，POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言，Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL，操作系统和硬件的测试。
本文介绍了如何使用Caffe绘制训练过程中的loss和accuracy曲线。首先介绍了如何安装和配置Caffe，然后讲解了如何使用Caffe自带的日志工具来分析训练过程中的loss和accuracy。最后给出了一组示例，展示了如何修改gnuplot设置以绘制双曲线。
Matplotlib是Python著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，是强大的数据可视化工具和做图库，且绘制出的图形美观。
在本人的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
之前写过一篇绘制博客园积分与排名趋势图的文章——《查看博客园积分与排名趋势图的工具 》，使用那篇文章介绍的工具，可以通过趋势图直观的看出排名前进的走势。但是如果想看看自己积分达到多少才能进入前多少名次，就无能为力了。如果我们能够根据历史数据，拟合出一条预测曲线，然后根据这条曲线就可以预测多少积分进多少排名啦！想想就很激动呐~
为了展示随机森林的操作，我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集，包含102个样品(50个正常，52个肿瘤)，2个分组和9021个变量 (基因)。（https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata.html）
刘斌，OneAPM后端研发工程师，拥有10多年编程经验，参与过大型金融、通信以及Android手机操作系的开发，熟悉Linux及后台开发技术。曾参与翻译过《第一本Docker书》、《GitHub入门与实践》、《Web应用安全权威指南》、《WEB+DB PRESS》、《Software Design》等书籍，也是Docker入门与实践课程主讲人。本文所阐述的「时间序列数据库」，系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行聚合、分组、过滤过程中的梳理和总结。 在前面的《时序列数据库武斗大会之
在使用matplotlib画图时，少不了对性能图形做出一些说明和补充。一般情况下，loc属性设置为’best’就足够应付了
本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
Dune Analytics 是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询，提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例，这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树（BRT）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）
原文链接：http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍：《Python科学计算》 matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。 在L
在使用Pandas分析数据时，我们可能经常需要来高亮显示某些数据，以便一眼看出这些数据的不同之处，今天小编就来分享一下如何在“Pandas”的表格当中高亮某些数据，通过这篇文章，读者们可以知道怎么去
上周对线上某几个磁盘进行了fio硬盘性能测试，测试完成之后的结果需要绘制成图像展示出来。我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法，找到了图像的绘制方法，在某一个单一的场景下，确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制，但是问题是，如果要对比多个场景下绘制出来的图像的差异，fio自带的绘图工具实现起来就有些困难了，但是确实也能实现。例如下图：
使用步骤： 1.设置一个定时任何 执行getperf.sh，采集性能数据 2.将采集到性能数据文件，如：192.168.1.1.tar.gz 解压 3.将性能分析的脚步performance_analyse.sh 放到解压后的目录中 4.安装gnuplot程序 5.将字体文件夹，拷贝到/usr/share/fonts/目录 6.直接运行 bash performance_analyse.sh
大家新年好哇，今天小编来给大家分享如何在Excel文档当中来绘制可视化图表，并且制作一个可视化大屏，非常的容易，这里我们会用到openpyxl模块，那么首先第一步便是调用该模块来读取Excel文件，代码如下
Volcano plot | 别再问我这为什么是火山图 一文解释了火山图如何解读。不太难看懂，而一旦看懂了，图也就知道怎么绘制了。
Excel使绘制图形变得非常容易。Python也是如此！这里，我们将快速熟悉如何在Python中绘制图形。
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。
本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图，主要有两种方法：底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox，数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
大家在绘制科研图形的时候总会遇到各种想完美展示但是有各种受限的局面。最后都不得不去妥协，退而求其次。今天就来给大家介绍个神器，为各位去除后顾之忧。首先看下包的安装：
metasoft是一款对多个study的GWAS分析结果进行meta分析的工具，该软件执行速度快，而且配套了画森林图的工具，非常的方便，官网如下
前几天有需求要绘制一种势能面的示意图，类似教科书上标出一阶鞍点、 局域极小点那种示意图。
散点图 散点图在生物信息分析中是应用比较广的一个图，常见的差异基因火山图、功能富集分析泡泡图、相关性分析散点图、抖动图、PCA样品分类图(后续推出)等。凡是想展示分布状态的都可以用散点图。 横纵轴都为数字的散点图解析 绘制散点图的输入一般都是规规矩矩的矩阵，可以让不同的列分别代表X轴、Y轴、点的大小、颜色、形状、名称等。 输入数据格式 (使用火山图的输入数据为例) 火山图需要的数据格式如下 id: 不是必须的，但一般的软件输出结果中都会包含，表示基因名字。 log2FoldChange: 差异倍数的对数，一
系统发育相关的基因组之间既存在保守性又存在可变性。有些序列片段的数目以及顺序具有保守性，这种保守性可以使用共线性（synteny）或同线性（colinearity）来进行描述。共线性主要强调两方面，一是序列的同源性，二是序列片段的排列顺序。同时即使很近缘的基因组也可能存在大量的变异和多态性，这种变异可能构成了不同个体与群体性状差异的基础。单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism，SNP)是指由于单个核苷酸位置上存在转换或颠换等变异所引起的DNA序列多态性，常用来研究近缘物种基因组的进化。
公司有一个用户行为分析系统，可以记录用户在使用公司产品过程中的一系列操作轨迹，便于分析产品使用情况以便优化产品 UI 界面布局。这套系统有点类似于 Google Analyse（GA），所不同的是，为了让用户把产品用起来，公司会将用户行为与优惠活动联系起来，例如购买产品后一段时间内如果使用时长达到一定标准，就能从销售那里领取小礼品，初衷是为了让用户把产品用起来。可是这个活动一经推出，我这边电话就被打爆了，因为经常有用户感觉自己在用产品了，但是销售给他反馈的时长信息却没有增长。于是实施同事会要求我们去排查问题，可能很多情况下，就是用户没联网、或者防火墙设置的太严格了导致数据上不来、甚至是后台服务挂了导致数据没及时分析……其实 90% 以上的问题和客户端没关系，而是后台在某个环节丢失了数据，但是作为查问题的第一个环节，客户端开发往往会被顶到前线充当 call center 的角色，浪费大量个人时间不说，效率也是极低的。于是自然而然就会想到，能不能做一个分析工具，自动从日志里提出关键数据，做成直观的图表展示给实施人员，可以一眼就能定位出是客户端还是后台的问题，从而达成初步排 (甩) 查 (锅) 的目的？
首先，我们创建一组随机圆，位于边界正方形的中心部分，较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。
绘图和绘图程序与图形用户界面，旨在产生公开准备的2D和3D绘图。此外，它还可以用作绘图模块。
双通道芯片有时候实验设计挺复杂的，agilent的原始数据数据处理在中文互联网上也不算常见。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
catplot() 分类图(它是下面8种图的接口，下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制)
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