基础饼图 效果 动态图中显示的主要信息： 每个区域的名称 显示百分比 选中某个区域会从整个饼图中剥离出来 ?...显示图例的饼图 效果 在饼图中显示每个区块的图例： ?...设置图例的主要参数： ? 直接显示数据的饼图 效果 在整个饼图中直接将数据和百分比显示出来，整体效果如下： ?...代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ 说明：绘制显示数据和图例的饼图 作者：Peter """ import datetime from highcharts import...数据部分设置的关键代码： ? 扇形图 效果 ?
figure;h = hplot(mc,'ColorEdges',true,低均值状态是瞬态的，最终转移到递归的高均值状态。节点标签的默认字体大小为8。将字体大小减少到7。...FontSize = 7;混合图可以通过在有向图中绘制目标概率和预期的第一次命中时间来可视化。 从马尔可夫链中的每个状态开始计算命中目标状态的指定子集的概率。其中节点颜色表示命中概率。...光谱间隙，即长度等于第二大特征值幅度（SLEM）的半径和长度为1的半径之间的区域。光谱间隙决定了马尔可夫链的混合时间。大间隙表示混合较快，而细间隙表示混合较慢。在复杂平面上绘制并返回转换矩阵的特征值。...使用马尔可夫链对象生成的数据来绘制重新分布 。可以将重新分布绘制为静态热图或动画直方图或有向图。从初始分布生成10步重新分布。...redis(mc,numSteps,'X0',x0);将重新分布绘制为热图。由于状态1和状态2是瞬态的，因此马尔可夫链最终将概率集中在状态3和状态4。此外，如特征值图所示，状态3和状态4的周期为2。
今天小编向大家介绍一下使用gapmap和dendsort包生成带间隙的热图绘制方法及效果。...gapmap在树状图和热图的可视化中都引入了间隙，以指数方式将两个节点的距离（不相似）映射到间隙大小的比例。...，d_col是列的系统树数据 ratio =0 , verbose=FALSE, col=RdBu, #ratio是图形中空白间隙所占宽度百分比。...）下，间隙映射的比例 #label_size 标签文字大小 v_ratio= c(0.1,0.8,0.1), h_ratio=c(0.1,0.8,0.1) ) 3.更改颜色绘制热图...根据每个合并点处子树的平均距离，对生成的树状图中的子树进行排序。较紧密的群（平均距离较小的群集）位于分支的左侧。当叶子与簇合并时，叶子将放置在右侧。
： 4个洲 5个年份 点击年份的时候会隐藏或者显示 隐藏其中一个年份： 代码 原始数据和代码 from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart...(width=750, height=600) # 设置图形的大小 # 4组数据：代表的是4个年份 data1 = [107, 31, 235, 203, 24] # 每个洲有一个数据 data2...import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=750, height=600) # 设置图形的大小 # 4组数据，代表4个年份 # 每组5个数据代表的是...效果图 原数据和代码 from highcharts import Highchart H = Highchart(width=550, height=400) # 1、数值分类区间 categories...在柱状图上方将数据显示出来的配置： 完整的代码如下所示： from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=800, height
个基本步骤： 导入库和示例化对象 设置各种配置项；配置项都是字典形式 往实例化对象中添加字典形式的配置项 准备数据和往实例化对象中添加数据，并设置图形的相关信息 notebook中在线绘图 绘制精美柱状图...基础柱状图 from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=750, height=600) # 设置图形的大小 # 4组数据...# 导入库 H = Highchart(width=800, height=600) # 设置图形的大小 # 配置数据项 data1 = [5, 3, 4, 7, 2] data2 = [2...# 导入库 H = Highchart(width=800, height=600) # 设置图形的大小 # 配置数据项 data1 = [5, 3, 4, 7, 2] data2 = [2...from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=800, height=600) # 设置图形的大小 # 配置数据项 data1
通过上面的代码我们可以看到使用python-highcharts绘图的5个基本步骤： 导入库和示例化对象 设置各种配置项；配置项都是字典形式 往实例化对象中添加字典形式的配置项 准备数据和往实例化对象中添加数据...基础柱状图 from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=750, height=600) # 设置图形的大小 # 4组数据...垂直柱状图 from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=800, height=600) # 设置图形的大小 # 配置数据项...水平叠加柱状图 from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=800, height=600) # 设置图形的大小 # 配置数据项...带有百分比的柱状图 from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=800, height=600) # 设置图形的大小 #
不，那样会慢死，InnoDB采取的方式是：「将数据划分为若干个页，以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位，InnoDB中页的大小一般为 16 KB。...（2）刷脏是以数据页（Page）为单位的，MySQL默认页大小是16KB，一个Page上一个小修改都要整页写入；而redo log中只包含真正需要写入的部分，无效IO大大减少。...如果记录中的主键只包含一个列，那么在类型为TRX_UNDO_INSERT_REC的undo日志中只需要把该列占用的存储空间大小和真实值记录下来，如果记录中的主键包含多个列（复合主键），那么每个列占用的存储空间大小和对应的真实值都需要记录下来...（图中的len就代表列占用的存储空间大小，value就代表列的真实值），「在回滚时只需要根据主键找到对应的列然后删除即可」。...（图中虚线框表锁间隙，没有插入真实的记录） ?
这种情况若能一次性锁定事务涉及的表，从而可以避免死锁、减少数据库因事务回滚带来的开销。...2 尽可能避免间隙锁带来的性能下降，减少或使用合理的检索范围。 3 尽可能减少事务的粒度，比如控制事务大小，而从减少锁定资源量和时间长度，从而减少锁的竞争等，提供性能。...双机热备和备份的区别 热备份指的是：High Available（HA）即高可用，而备份指的是Backup,即数据备份的一种，这是两种不同的概念，应对的产品也是两种功能上完全不同的产品。...热备份主要保障业务的连续性，实现的方法是故障点的转移。而备份，主要目的是为了防止数据丢失，而做的一份拷贝，所以备份强调的是数据恢复而不是应用的故障转移。...上图中有两个服务器， 演示了从一个主服务器（master） 把数据同步到从服务器（slave）的过程。这是一个主-从复制的例子。主-主互相复制只是把上面的例子反过来再做一遍。
线程池创建的几个参数，介绍一下？ 线程池是为了减少频繁的创建线程和销毁线程带来的性能损耗。...分片不同 TCP 的数据大小如果大于 MSS 大小，则会在传输层进行分片，目标主机收到后，也同样在传输层组装 TCP 数据包，如果中途丢失了一个分片，只需要传输丢失的这个分片。...img 间隙锁虽然存在 X 型间隙锁和 S 型间隙锁，但是并没有什么区别，间隙锁之间是兼容的，即两个事务可以同时持有包含共同间隙范围的间隙锁，并不存在互斥关系，因为间隙锁的目的是防止插入幻影记录而提出的...二级索引 B+Tree 其中非叶子的 key 值是 product_no（图中橙色部分），叶子节点存储的数据是主键值（图中绿色部分）。...流量控制是通过在TCP报文段首部维护一个滑动窗口来实现的。 拥塞控制：拥塞控制就是当网络拥堵严重时，发送端减少数据发送。拥塞控制是通过发送端维护一个拥塞窗口来实现的。
软件绘制的在质量半径图中系外行星数据，以及相关的直方图（质量直方图、半径直方图和 zeta 直方图）。...例如，分离系外行星种群的一个重要输入参数是平衡温度 Teq，它由行星每单位表面积接收的宿主恒星辐射量决定。以此类推，这类似于根据古代中国、阿育吠陀和希腊医学知识将任何人类疾病广泛分类为热性或冷性。...这种操纵函数使我们能够从观察到的行星种群中收集信息并进行区分。 该工具的另一个目标是探索系外行星半径间隙或半径山谷的可能起源，这对应于在大约两倍地球大小（2×R⊕）处观察到的行星种群的低发生率。...我们表明，这种半径间隙或山谷可以通过较小的主要岩石行星 (和较大的行星 (>2 × R⊕ ) 之间的成分差异来解释，这些行星表现出更大的成分多样性，包括宇宙冰（水、氨，甲烷）加上气态包络...特别是在较大的行星（>2×R⊕）中，从行星平衡温度（Teq）的角度来看，一些较热的系外行星（Teq>900 K）与以冰为主的成分一致，没有明显的气体包络，而一些较冷的系外行星（Teq的气体包膜
代码 数据要变成嵌套列表的形式 倾斜方向和字体的设置 from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=800, height=...： 柱子外面显示数据 向左倾斜属性数据 from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(width=800, height=600) #...效果 先看看实际效果图： 代码 以温度的最大值和最小值为例，说明区间变化的柱状图如何设置： from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart(...通过Highcharts来实现这个需求 效果 看看某个城市一年的天气和下雨量的数据展示效果： X轴共用 坐标轴在左右两侧 折线图的实心点和虚点 图例的设置 代码 下面是代码完整解释，主要包含： 配置项的解释...如何绘制多轴的图形 如何进行添加数据 ⚠️：数据添加的顺序和坐标轴的顺序必须保持一致 from highcharts import Highchart H = Highchart(width=850,
Highcharts-10-饼图颜色设置 本文中介绍的是饼图里颜色的设置问题，主要是： 饼图区域的单一颜色 饼图区域的多样颜色 ? 单一颜色 效果 每个区块中的颜色是相同的： ?...核心代码的位置： ? 不同颜色 效果1 每个区块的颜色是不同的 ?...coding: utf-8 -*- """ Highcharts Demos 3D donut: http://www.highcharts.com/demo/3d-pie-donut """ # 导入库和实例化...from highcharts import Highchart H = Highchart(width=550, height=400) options = { 'chart': {...{ # 副标题 'text': '3D donut in Highcharts' }, 'plotOptions': { 'pie': { # 饼图大小和深度
并发导致的数据不一致包括：丢失修改，脏读，不可重复读，幻读。...，少量脏数据对结果影响很小或影响可以接收时，我们可以降低一致性要求以减少系统开销，这就是数据库的隔离级别。...等待图法：将事务和其等待的数据对象以有向图的形式组织，检测图中是否有回路，发现回路即为死锁。...间隙锁只在 RR 隔离界别下起作用，可以手动关闭。 临键锁 临键锁是间隙锁和记录锁的结合，临键锁使得一个会话如果在某个索引记录上建立了共享或排它锁，其他会话不能在该索引记录前面的间隙插入数据。...关于丢失修改 上面说到并发导致的问题时提到了两类丢失修改的问题：提交覆盖和回滚覆盖，但似乎在平时说到并发问题时大家只提脏读幻读不可重复读，在 SQL 92 标准里也没有发现对所谓丢失修改问题的描述，事实上
数据库并发场景主要有三种：读-读：不存在任何问题，也不需要并发控制读-写：有隔离性问题，可能遇到脏读，幻读，不可重复读写-写：可能存更新丢失问题，比如第一类更新丢失，第二类更新丢失两类更新丢失问题：第一类更新丢失...Gap Lock间隙锁：1、行锁只能锁住行，如果在记录之间的间隙插入数据就无法解决了，因此MySQL引入了间隙锁(Gap Lock)。间隙锁是左右开区间。间隙锁之间不会冲突。...2、间隙锁和行锁合称NextKeyLock，每个NextKeyLock是前开后闭区间。间隙锁加锁原则(学完忘那种)：1、加锁的基本单位是 NextKeyLock，是前开后闭区间。...：当某一个SQL语句，要批量扫描大量数据时，可能导致把缓冲池的所有页都替换出去，导致大量热数据被换出，MySQL性能急剧下降，这种情况叫缓冲池污染。...2、子查询使用 exists，会先进行主查询，将查询到的每行数据循环带入子查询校验是否存在，过滤出整体的返回数据。3、两表大小相当，in 和 exists 差别不大。
Gap Lock间隙锁： 1、行锁只能锁住行，如果在记录之间的间隙插入数据就无法解决了，因此MySQL引入了间隙锁(Gap Lock)。间隙锁是左右开区间。间隙锁之间不会冲突。...2、间隙锁和行锁合称NextKeyLock，每个NextKeyLock是前开后闭区间。 间隙锁加锁原则(学完忘那种)： 1、加锁的基本单位是 NextKeyLock，是前开后闭区间。...2、子查询使用 exists，会先进行主查询，将查询到的每行数据循环带入子查询校验是否存在，过滤出整体的返回数据。 3、两表大小相当，in 和 exists 差别不大。...总优化思路就是最大化利用索引、尽可能避免全表扫描、减少无效数据的查询： 1、减少数据访问：设置合理的字段类型，启用压缩，通过索引访问等减少磁盘 IO。...2、返回更少的数据：只返回需要的字段和数据分页处理，减少磁盘 IO 及网络 IO。 3、减少交互次数：批量 DML 操作，函数存储等减少数据连接次数。
，后缀是.frm，大小写根据系统决定，windows大小写不敏感，linux大小写敏感。...2）innodb采用mvcc的高并发策略，实现四个隔离级别，默认是repeatable read（可重复读），并通过间隙锁避免幻读。间隙锁是指不仅锁定涉及的行，还会将索引中的间隙进行锁定。...5）innodb支持热备份，而大多数mysql的其他引擎都不支持。 6）innodb引擎中，索引和表数据是在同一个文件中，这个和mysiam有很大不同。...但是里面的数据会全部丢失。...另外，临时表和memory引擎的数据表不一样。
但防止更新丢失，并不能单靠数据库事务控制器来解决，需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决，因此，防止更新丢失应该是应用的责任。...有关其恢复和复制对机制的影响，以及不同隔离级别下InnoDB使用间隙锁的情况。...我们通过设置合适的锁等待超时阈值，可以避免这种情况发生。 通常来说，死锁都是应用设计的问题，通过调整业务流程、数据库对象设计、事务大小、以及访问数据库的SQL语句，绝大部分都可以避免。...在了解InnoDB的锁特性后，用户可以通过设计和SQL调整等措施减少锁冲突和死锁，包括： 尽量使用较低的隔离级别 精心设计索引，并尽量使用索引访问数据，使加锁更精确，从而减少锁冲突的机会。...不同的程序访问一组表时，应尽量约定以相同的顺序访问各表，对一个表而言，尽可能以固定的顺序存取表中的行。这样可以大减少死锁的机会。 尽量用相等条件访问数据，这样可以避免间隙锁对并发插入的影响。
这就存在一个问题，如果突发宕机，这些来不及写到磁盘的数据就丢失了。所以 LevelDB 也采用了和 Redis AOF 日志类似的策略，先讲修改操作的日志写到磁盘文件中，再进行实际的写操作流程处理。...这样可以在兼顾写性能的同时尽量少丢失数据。 并发 LevelDB 的磁盘文件会放在一个文件目录中，里面有很多相关的数据和日志文件。...，如果请求的数据在热数据中查不到就需要去磁盘文件中去查找，效率就会大幅降低。...图中的「热数据」是指最近被修改的键值对，这里面的键值对读取速度是最为快速的。如果热数据中读取不到，就会去块缓存中读取。如果还读不到，就分两种情况，一种是真的不存在，另一个种是存在于磁盘上。...如果存在于磁盘上，经过有限层次读取就读取到了，通常越冷的数据越在底层。如果真的不存在就要经过布隆过滤器来大幅减少磁盘搜寻 IO，布隆过滤器的数据和键值对数据共同放在分层的数据文件中。 ?
Highcharts-9-双饼图制作 本文中只介绍一种和饼图相关的图形：双饼图 双饼图 效果 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ 说明：制作双饼图 作者：Peter """ #...导入库 from highcharts import Highchart # 实例化 H = Highchart(width = 850, height = 400) # 数据部分：第一层数据+下钻后的数据...color'] + ').brighten(' + str(brightness) + ').get()' }) H.set_dict_options(options) # 第一层数据的添加和设置...}', 'color': 'white', 'distance': -30 }) # 第二层数据的添加和设置...2、设置第二层的数据，相加之后等于其所属的第一层数据 3、外层数据和里层数据绘图之后颜色保持一致：
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