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~
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。
一图胜千言。说到图表,想必很多人都被网上酷炫的图表震惊过。比如下面这样的可视化图表,看起来,很高大上有没有。
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
从官网我们可以看到很多的配置,其中关于标题的样式,就是在title里面,我们展开这个,就可以看到关于标题的配置的代码,下面的这些都是关于标题的配置
本文记录的使用seaborn绘制pairplot图,主要是用来显示两两变量之间的关系,官网学习地址:
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的,且由于该报告仅统计测试结果,执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下,可保留这个监听器执行测试,但根据JMeter的官方建议,还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”,如图29所示。
日常绘图时,会使用都origin,其是一款非常强大的制图工具,以下内容,会记录我使用过的功能,使用方法操作。
这几天在搞论文图,唉说实话抠图这种东西真能逼死人。坐在电脑前抠上一天越看越丑,最后把自己丑哭了……
Spread支持85种丰富多彩的图表效果。可以在Spread设计器中基于工作表的数据直接生成图表,操作简单。同时,软件人员还可以在Visual Studio设计环境中定制图表的所有元素,包括标题、序列、轴、样式、图例等。这一篇介绍如何用Spread设计器创建和编辑图表。 准备图表的数据 首先要启动Spread设计器。你可以在 Visual Studio .NET 中鼠标右键点击 Spread 控件,在弹出菜单中选择 Spread 设计器;也可以在安装菜单中启动独立运行的Spread 设计器。 在Spread
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形,即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后,可以访问三个新的功能区,分别是 Design, Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
快捷键能够让我们很轻松地完成需要多次使用鼠标才能完成的操作,对于绘制Excel图表也是如此。
打开origin后,点击菜单栏“文件”,选择“项目另存为”,给项目命名,并存到某个工作路径。
为了使图表更具表现力,可以使用混搭图表对数据进行展现。 当多个系列的数据存在极强的不可分离的关联意义时,为了避免在同一个直角系内同时展现时产生混乱,需要使用联动的多图表对其进行展现。
前言 图表可形象展示统计数据的特征(如分类、趋势等),以“可视化”方式直观传达信息,帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中,往往使用图表来呈现监控数据,便于运维人员快速获取数据特征,理解业务状况。但是,如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差,那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上,浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则,以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下: 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通常
前言 图表可形象展示统计数据的特征(如分类、趋势等),以“可视化”方式直观传达信息,帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中,往往使用图表来呈现监控数据,便于运维人员快速获取数据特征,理解业务状况。但是,如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差,那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上,浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则,以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下: 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通
加载文件夹中的图层数据:省会城市、地级市驻地、主要公路、国界线、省级行政区、Hillshade_10k。确定后如果会弹出下图的对话框,直接关闭就好了。
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。
网站压力测试 Usage: ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path 用法:ab [选项] 地址
我把Echarts中常用的标题、图例、提示框、工具栏等配置项归类到Echarts 图表的基本配置项。各个配置项主要的配置参数如下:
注意:本文仅供需要时参阅,无休闲阅读属性,前方高能(枯燥),非战斗人员请速速撤离。
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?
在随书下载的说明网页中,简单交代了配套代码的使用方法。有读者反馈说,对“配 置好 Ruby 和 Gnuplot 环境”不太明白。这里确实有点抱歉,原作者可能默认是 Linux(或 者 Mac OS)系统的。对其他情况,这里稍加说明。 另注:运行结果中,只通过蓝色网格和紫色剪头的变化,就可以直观的“看”到线性 变换。对于绿色的线段可以无视,那是作者为了让大家看的更明显而卖的萌,画出了一个 日文片假名的ゲ(ge)的形状。
https://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/5.4.3/
前面介绍了柱状图、折线图、饼图3种最为常见图表的绘制和使用:【数据可视化】Echarts最常用图表,但是没有介绍在遇到问题时如何寻求帮助,也没有详细介绍图表中组件的使用。这次来介绍ECharts中官方文档、常用组件的使用方法,可以更加快捷地创建清晰明了、实用的图表。 以下代码均在VScode中使用。
https://plotly.com/python/reference/#layout
如果你是研发效能组的一员或者在从事 CI/CD 或 DevOps,除了提供基础设施,指标和数据是也是一个很重要的一环,比如需要分析下某个 Git 仓库代码提交情况:
图表标题是在图表顶部的文本。所有的代码以cht开始,假设已经使用上面介绍的代码引用了图表。
ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path
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通过使用Excel进行数据分析,我们已经学会了从原始数据中得到分下面的分析结果:统计出每个城市的数据分析师招聘数量。
Gnuplot是一个科学界广泛使用的作图软件,从Unix软件发展而来,是一款免费软件。因为其强大的作图功能,逐渐也有其他行业的人来维护支持这个软件,使其变的越来越流行。
ab是apache自带的一个很好用的压力测试工具,当安装完apache的时候,就可以在bin下面找到ab
ApacheBench是一个用来衡量http服务器性能的单线程命令行工具。原本针对Apache http服务器,但是也适用于其他http服务器。
Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化,它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。
1.当我们想设置柱状图时,可以在皕杰报表内,鼠标右键设置类型选择图表类型,鼠标双击图表,选择柱状图和图标模式普通柱状图。可以设置为水平方向。
From:Torch7官网 1 Define a positive definite quadratic form rand() - creates tensor drawn from uniform distribution t() - transposes a tensor (note it returns a new view) dot() - performs a dot product between two tensors eye() - returns a identity matri
12、Zero plan相关属性 zeroPlaneColor 设置零线(面)的颜色 zeroPlaneThickness 设置零线(面)的粗细 zeroPlaneAlpha 设置零线(面)的透明度 zeroPlaneShowBorder 是否显示零面的外框 只针对3D图表 zeroPlaneBorderColor 设置零面外框的颜色 只针对3D图表 13、Anchors相关属性
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。
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
您可以使用图例关键字创建在 Excel 中引用属性的缩写方式。可以根据情况指定此缩写形式。
问题 在mac os 10.10.5上的Octave使用Plot时,出现如下错误: plot错误 解决方案 修改环境 每次在使用plot前输入: setenv("GNUTERM","qt") 修改配
第一种方法是直接在原数据集上改,因为这个图例的标题对应的是数据的列名,我把列名改了就可以了
前言 蒙版引导一直是一个十分热门的话题,对于很多用户来讲经常会不彻底阅读甚至快速关闭来结束引导,这样便起不到很好的教育作用。甚至还有“在界面上添加这些并不会让你的产品变得更易用”的说法(观点引自文章“Misused mobile UX patterns”)。但我认为这种说法过于片面,对于一些流程复杂或者功能个性的产品应用,添加蒙版引导进行说明,是十分有必要的。 什么是蒙版引导 蒙版引导(Coach Marks),从英文字面上的意思是指具有教育指示意义的引导标注。通常出现在用户初次使用产品的过程中,能够以最轻
我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理,陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。
对于自定义地图,很多用户不清楚完整的制作过程,此处提供一个完整的自定义钻取地图 JSON 的案例,从华东-省。
https://sourceforge.net/projects/aquaterm/
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