前言 很早之前，就打算写这一篇文章了(其实有很多源码分析的文章打算写，但是自己太拖延了导致很多文章搁浅了)。我为什么要写这一文章呢？...事情的缘由是同事在SpringBoot项目中有一个A类继承HibernateDaoSupport，但是程序运行总是抛出没有成功注入SessionFactory的错误，后来我debug Spring源码解决了这个问题...这个错误的原因是A类的RootBeanDefinition中的autowireMode的值为0，在AbstractAutowireCapableBeanFactory类中的populateBean方法中没有执行到...autowireByName(beanName, mbd, bw, newPvs)，导致SessionFactory的属性没有注入成功。...beanFactory)方法中不要使用beanFactory.getBean()会造成类性早熟，最终的后果就是类中的一些属性没有成功注入。
如果我们有太多的类别，那么这些条形图会非常混乱，难以理解。它们非常适合分类数据，因为你可以很容易地通过条形图大小看到类别之间的差异。类别也很容易通过颜色编码来划分。...我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...查看下面的第二个条形图。我们要比较的第一个变量是各组得分的变化情况。我们还将性别本身与颜色编码进行了比较。看一下代码，' ydatalist '变量现在实际上是列表的列表，其中每个子列表表示不同的组。...然后我们循环遍历每一组，对于每一组，我们在x轴上画出每一个刻度的横杠，每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中，我们比较了每天的服务器负载。...把东西抽象成函数总是让你的代码更容易阅读和使用！我希望你喜欢这篇文章，并学到一些新的和有用的东西。
当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...正如代码所示，y_data_list 变量现在实际上是一组列表，其中每个子列表代表了一个不同的组。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots
当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...正如代码所示，y_data_list 变量现在实际上是一组列表，其中每个子列表代表了一个不同的组。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots
每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。 ? image.png 一个Figure可以理解为一个画布或装图片的容器，是绘图的承载对象，画布上有很多绘图方法可供使用。...在plt.pie中，参数slices是每个部分的相对大小，数据类型为列表list； 参数colors指定每个部分对应切片的颜色列表，数据类型为列表list; 参数startangle是饼图开始的角度...散点图.png 4.7绘制堆叠图plt.stackplot 堆叠图常用于“部分相对整体”随时间的关系。堆叠图基本上类似于饼图，只是随时间而变化。...image.png 将y轴的4个值的列表赋值给data变量 将[0,1,2,3]这个列表赋值给x_bar变量 params变量是plt.bar方法中所有参数封装成的字典 代码第10-13行的作用是给图片添加字...plt.xticks是给x轴制作标签 plt.grid是给图片画格子 plt.ylim是定制y轴的长度，没有设置的情况，读者可以自行试一下效果。
很多时候，我们在面对一些热点数据的时候，通常会选择将热点数据放到redis中，以减少数据库的查询，减轻数据库的压力。但是如果我们使用redis的方式不对，那么可能导致系统的性能不升反降。...使用缓存的场景不正确 我们知道redis是基于内存实现的，所以速度会非常快，我们通常会将热点数据放到redis中，以减少对数据库的压力。...但是我们为了保证缓存与数据库的数据一致性，在数据进行修改的时候，我们就需要对缓存进行维护。 所以如果数据的变更很频繁的话，就需要对缓存进行频繁的维护，缓存的命中率也会特别低。...缓存的使用场景应该是修改频率不高，查询频率较高的场景。如果使用redis的场景不对，通常会导致我们得不偿失。 2. key设计不当导致产生了bigkey 什么是bigkey？...如果我们选择appendfsync always的话，虽然数据的安全性高，但是每次写入都要刷盘会导致redis的性能很大程度的降低，所以我们一般会选择appendfsync everysec的策略来对数据进行持久化
CPS推广奖励的佣金，目前无法直接后台提现，需要在次月月结之后，由财务系统统一打款到银行，即推广者后台所填写的银行账号，一般上月佣金，次月月末到账，具体时间以银行到账为准。...点击登录推广后台，查看银行信息：https://console.cloud.tencent.com/spread/income图片问：为什么我的佣金没有到账呢？...佣金次月月结，当月推广订单的佣金预计次月月底的28~31日到账。...如：11月份的推广佣金，需要等到该月结束，次月月结即12月，核算11月推广的佣金，扣减掉退款降配订单的佣金，确定11月总到账佣金，确定12月推广的积分，月结结束后更新12月的会员星级，最后财务流程付款，...即：实收推广佣金=应收推广佣金-代扣税费（如有）点击查看税费计算说明问：在哪里查看我的佣金收入呢？目前的CPS推广会员积分体系，根据月结佣金当月的会员星级，佣金分期支付。
然而，当群体较多时，简单的组级分布图可能变得混乱且难以理解。 本文将向您介绍一种紧凑而优雅的数据可视化工具：山脊线图。...它以清晰的方式展示不同变量或变量类别的分布差异，帮助我们更好地理解数据中的群体特征，从而获得更深入的洞察和启发。...默认情况下，要创建的图形大小（以 inches 为单位）。 color：在绘图中使用的一种或多种颜色。可以是字符串或任何可被 matplotib 解释为颜色的东西。通常传入颜色列表。...山脊线图中，每个组的数据分布通过平滑的密度曲线表示，这些曲线沿垂直轴堆叠排列，从而产生类似山脊的视觉效果。 这种图表特别适用于比较不同组的数据分布情况。 为什么要使用山脊线图？...平滑展示数据分布：与传统的条形图或直方图相比，山脊线图提供了一种更平滑、更直观的方式来展示数据的分布情况。 比较能力：山脊线图非常适合比较多个分布的形状和大小，清晰地展示不同组之间的变化和趋势。
刚刚接触爬虫的同学常会遇到这样的疑问： 为什么网页上面有的信息，我用代码抓下来的里面就没有，也没有报错？...除开请求本身失败或被反爬的情况外，通常这种问题的原因其实是： 页面上本来就没有你要的内容！ 那么网页上的内容是哪里来的？...现在绝大多数网站的内容并非直接通过你访问的 URL 请求直接返回，而是会通过一种叫做 AJAX 的方法，在页面的基本框架加载完毕后，再通过其他的请求向后台服务器再次请求获取的。...具体细节我不展开了，你可以网上去按我给到的关键字去搜索相关内容，下次我也会专门发下这方面的讲解文章。 那开发者工具里为什么又会在代码里显示出这些内容呢？...这是因为开发者工具的元素（Elements）项显示的并不是网页的原始代码，而是浏览器将页面加载并渲染后的结果，它里面包含了异步请求拿到的数据和前台JS代码执行后对页面内容的修改。
Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...这个直方图让我们更好地了解了分布中的一些细微差别，但我们不能确定它是否包含所有数据。将X轴限制在3.5可能会剔除一些异常值，以至于它们在原始图表中没有显示。...出于数据探索的目的，我们完全可以舍弃这些点，但如果是把数据的全貌展示给别人看，我觉得有必要详细说明：范围之外还存在9个离群点。...上面的箱线图很奇怪：按理说清晰度更好的钻石能卖到更高的价格，然而清晰度最高的钻石(IF)的中间价却比低净度钻石低！这是为什么呢？...分组条形图是堆叠条形图的另一种选择，设置stacked=False即可： carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),
关注可以叫我才哥，学习分享数据之美 我们的第94篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...默认情况下，面积图是堆叠的 # 默认是堆叠 df.plot.area() ? 单个面积图 df.a.plot.area() ?
df.plot(y='A') 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() 选择X列为...《详解Matplotlib中文字符显示问题》 # 标题 df.plot.bar(title='标题',) 图例 通过参数legend可以设置图例，默认是显示图例的，可以不显示或者显示的图例顺序倒序...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
最近一段时间元宇宙特别火，各个游戏公司的股价一路上涨，我想说真TM操蛋，这都是什么事，这就上涨了？他们做了什么? 什么是元宇宙？...元宇宙的技术逻辑 元宇宙现在更多的是概念，也就是胡扯，如果真的想要完成一个demo级别的元宇宙，元宇宙的核心承载现在是游戏，所以这也就是解释了为什么游戏公司都搞些元宇宙概念，因为游戏公司更有虚拟这方面的经验...记得大学毕业后因为工作的原因，想要戒掉游戏，但是游戏里的朋友经常会叫自己上号，有点虚拟侵入现实的意思，多次卸载多次安装，你有没有这样的经历？...元宇宙的沉浸感是元宇宙的必需元素，但是这种也是我担心的，游戏已经在防沉迷了，元宇宙会走向何处？ 为什么都扑向元宇宙 元宇宙的前景太厉害了，不得不说可能将很多的现实世界搬到元宇宙。...元宇宙社交可以取代腾讯的社交帝国，不知道有生之年有没有机会看到这样的场景。 元宇宙电子商务，只需要在元宇宙中搭建现实世界的电子商务的入口就行了，很有空间，淘宝和京东都给他打工。
Pandas 的 plot() 方法 Pandas 附带了一些绘图功能，底层都是基于 Matplotlib 库的，也就是说，由 Pandas 库创建的任何绘图都是 Matplotlib 对象。...同时 .plot 也是 Pandas DataFrame 和 series 对象的属性，提供了 Matplotlib 可用的一小部分绘图功能。...%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。 通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果
、理解数据蕴藏价值的有力工具。...本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。
单变量可视化， 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中... 直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...在第二个直方图中，没有对价格做任何处理，由于有个别品种的酒价格极高，导致刻度范围变大，导致直方图的价格分布发生变化 。...数据倾斜： 当数据在某个维度上分布不均匀，称为数据倾斜 一共15万条数据，价格高于1500的只有三条 价格高于500的只有73条数据，说明在价格这个维度上，数据的分布是不均匀的 直方图适合用来展示没有数据倾斜的数据分布情况...堆叠图（Stacked plots） 展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。...我们可以清楚地看到，所有专业的百分比随时间变化很大。用散点图来绘制这些图会非常杂乱，很难真正理解和看到发生了什么。直线图非常适合这种情况，因为它基本上可以快速总结两个变量(百分比和时间)的协方差。...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大的画面”，如果我们使用所有没有离散箱子的数据点，在可视化中可能会有很多噪音，使我们很难看到到底发生了什么。 ? 假设我们要比较数据中两个变量的分布。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?
做数据分析和做科普是类似的，科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识，以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键，即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。...但也不必说的那么高级，我们可以说数据可视化就是“画图”。 ? 能够进行可视化的工具有很多，比如 python 中的 matplotlib、pyecharts、plotly等等。...下面，我将请这两位 office 老员工（WORD 没有排面吗）带大家绘制不一样的酷炫图表，在层层推进中感受画图的快乐吧！（多图预警） EXCEL篇 1、球棍图 ? 面对这样一组数据应该画什么图呢？...但是这种图形也有着明显的缺点，若圆环图和其中片段过多，就不能很好的比较不同环中的同类片段，人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...第2种：按堆叠球形图的思路又何尝不可呢，加以箭头又体现了球体的膨胀过程。 ? 第3种：是的，不得不说箭头真的很好用，只要把它和常规条形图组合，效果就会变得不一样，既反映了时间变化的方向又体现了增长。
这篇文章我们进行pandas可视化化的操作, 在这里我只是简单画几个图，表面pandas也是可以用来画图的，后期会在更新matlab等数据可视化的python库的。...2000-01-09 -0.842049 -0.290053 0.043574 -0.992036 2000-01-10 0.242678 0.289572 0.858469 -0.756504 <matplotlib.axes...二、条形图 利用plot.bar() # 条形图 df.plot.bar() ?...堆叠的条形图： 设置stacked=True就OK啦 # 堆叠条形图 df.plot.bar(stacked=True) ?...以上就是利用pandas来进行可视化的一些函数，感觉图很丑， 不是很推荐使用的哈~_~
条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据： # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...b", "c", "d"]) df2 输出为： # kind = 'bar'表示垂直，若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据，并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2....iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为： 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行，堆叠对应着着stacked=True...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
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