动画是使可视化更具吸引力和用户吸引力的好方法。它帮助我们以有意义的方式展示数据可视化。Python 帮助我们使用现有的强大 Python 库创建动画可视化。...在 Python 中创建条形图追赶动画 方法一：使用 pause() 函数 方法二：使用 FuncAnimation() 函数 线性图动画： Python 中的条形图追赶动画 Python...中的条形图追赶动画 在此示例中，我们将创建一个简单的条形图动画，它将显示每个条形的动画。...： 在这里，我们将使用城市数据集中的最高人口绘制条形图竞赛。...不同的城市会有不同的条形图，条形图追赶将从 1990 年到 2018 年迭代。 我从人口最多的数据集中选择了最高城市的国家。
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习，而不是简单的重复。...学习林骥老师的数据可视化的每种图表时，原来代码略微修改，使其适用于自己工作业务中的数据可视化。...林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 水平方向的条形图非常适合阅读，因为文字的方向通常也是水平的，这符合我们的阅读习惯，有利于提高信息传递的效率...fontsize = 12 # 设置第一个条形图的数据标签 for rect in bar1: w = rect.get_width() ax.text(0, rect.get_y...rect.get_height()/2, ' %.2f' % w, ha='left', va='center', color=c['深灰色'], fontsize=fontsize) # 设置第二个条形图的数据标签
本文实例为大家分享了python读取mysql数据绘制条形图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 Mysql 脚本示例： create table demo( id int ,product varchar...30' union all select 9,'III',3,20,60,'2015-02-25' union all select 10,'JJJ',10,15,150,'2015-11-02'; python...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
本文介绍基于R语言中的readxl包与ggplot2包，读取Excel表格文件数据，并绘制具有多个系列的柱状图、条形图的方法。 ...首先，简单来说，宽数据就是如上图所示的数据，而长数据则是如下图所示的数据；其中，我们在获取、记录原始数据时，往往获取的是宽数据，因为这一类数据具有更加直观、更易记录的特点；而在用数据分析软件或代码对数据加以深入处理或可视化操作时...，往往系统需要的是长数据。...；我这里由于原本Excel的数据中就没有表示序号的那一列数据，因此就选择了原有数据的第一列作为ID变量。...接下来，加号后面的geom_bar参数，是我们绘制多序列柱状图所需要设定的，其中position参数设置为"dodge"就表示我们希望将不同的系列平行放置（如果不设置position参数，那么不同系列的柱子就会垂直堆积
（1）、创建应用命令python manage.py startapp spider运行该命令后，Django 将在当前目录下创建一个名为 spider 的新应用程序。...通常，一个 Django 项目由多个应用程序组成，每个应用程序负责处理特定的功能或模块。创建应用程序后，你可以在生成的应用程序目录中编写模型、视图、URL 配置、模板等代码，以实现特定功能。...例如，你可以在 spider/models.py 文件中定义数据模型，spider/views.py 文件中编写视图函数，spider/urls.py 文件中配置应用程序的 URL 路由规则等。...你需要在 INSTALLED_APPS 配置项中添加新创建的应用程序的名称（即应用程序所在的 Python 包的名称）。...例如，如果你使用 python manage.py startapp spider 命令创建了一个名为 spider 的应用程序，则可以将其添加到 INSTALLED_APPS 中：pythonCopy
(1).安装框架pip3 install Django使用 pip3 install Django 可以轻松地在 Python 环境中安装 Django 框架。...(2).创建项目django-admin startproject learn这个命令用于创建一个新的 Django 项目。...该命令会在当前目录下创建一个名为 learn 的文件夹，其中包含了创建 Django 项目所需的初始文件和目录结构。...learn/__init__.py：一个空文件，表示 learn 目录是一个 Python 包。learn/settings.py：项目的配置文件，包含了数据库设置、应用程序配置、静态文件路径等。...(3).启动项目python manage.py runserverpython manage.py runserver 是 Django 框架提供的一个命令，用于运行 Django 项目的开发服务器。
第一步：创建一个普通的类库 第二步：将本机依赖文件拷至对应文件夹下 这里，我们建了一个“Assets”文件夹，用来放 NuGet 的零散文件。...另外，目标框架我们选了两个，与最终包含的本机依赖的框架种类对应，即分别允许高于 .NET Core App 3.1（含 .NET 5/6）和 .NET Framework 4.5.2 框架的程序集引用此项目...（实际上是可以正常引用并编译通过的，但在 .NET Core 框架下无法运行。） 第四步：再建一个普通的类库 再建一个普通的类库，引用之前创建的项目。...，而不含其他框架。...如果你使用 .NET 的发布功能将其发布成框架独立的应用程序，那么编译器会自动将 runtimes 里面的对应架构和框架的文件拷贝至输出目录下，于是你就能正常运行你的程序了。
今天这篇文章主要是实操，给大家演示如何利用SQL语句手工创建数据多活。 实验描述： 利用数据多活同步mc.public.test_repl到postgres.public.test_repl的数据。...实验步骤： 1 首先我们连接到CN节点，创建实验用的数据库mc和实验用的表test_repl，并向test_repl插入10000条数据。...注意： 有几个DN节点，就要创建几个subscription。因为数据是从DN上通过逻辑复制过来的。...x.relname = 't1' and c.relnamespace = n.oid) and (indisunique = true or indisprimary = true )) 原因： --数据多活使用的是逻辑复制原理...比如有2个节点，那么在第三步的时候，就应该创建2个subscription。
treelib 库是一个 Python 的第三方库。这个库实现了一些多叉树相关的常用方法。...一、安装treelib pip install treelib 在 treelib 库中，实现了两个类 Tree 和 Node，分别用于创建多叉树和创建节点。 二、创建多叉树和添加节点 1....data表示节点中保存的数据，可以是各种数据类型。 add_node(node, parent=None): 添加一个节点到树中。...这个方法需要先用 Node 类创建好节点，第一个参数传入节点，第二参数同create_node()方法。 三、Node创建节点和Node类中的方法 1....to_json(): 将树转化成json，数据的结构与to_dict()的相同，只是格式不一样。最后将转换结果返回。 to_graphviz(): 将树转化成可视化图形的结构，无返回值。
基于Conda完成创建多版本python环境 通过cmd打开conda环境 d:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\activate 创建python3.7的环境 conda...create -n py3.7 python=3.7 产生错误 Collecting package metadata (repodata.json): failed UnavailableInvalidChannel...= ssl_verify: True channels: - http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ show_channel_urls: True 移除指定的案例镜像...show_channel_urls: True (base) E:\vscode\zhaopin>conda config --show channels channels: - defaults 重新创建...python3.7环境 conda create -n py3.7 python=3.7.0 激活python3.7的环境 conda activate py3.7 查看存在的python版本 conda
今天跟大家讲解excel在制作条形图时的顺序调整问题 不知道大家发现了没有 excel在制作条形图时有一个bug 默认的图表数据系列顺序总是与原数据系列顺序相反 无论你是否对原数据进行排序 以下两个条形图是分别根据排序过的和未排序的源数据做出的默认条形图...仔细观察你会发现 软件默认输出的图表数据系列顺序总是与原数据顺序相反 这是excel在制作条形图中一直存在的一个bug 根据我们的阅读习惯 大多数人的阅读视线都是自上而下移动 我们制作条形图更多的是为了对一组数据的大小进行对比...那么或许有小伙伴会说 这还不简单 既然软件默认输出数据系列与原数据相反 为了得到自上而下降序排列的数据 只要将原数据升序排列不就行了 确实这不失为一种解决办法 但是是一种最笨的办法 如果你还记得之前23...那么或许还能省些时间 但是如果要手动一个个复制粘贴的将原数据升序排列 那么…… 后果很严重，得累到手残，如果数据特别多的话 小魔方必须要来拯救你了 其实很简单 excel虽然默认的条形图顺序与原数据系列顺序相反...但是在格式设置里面提供了反转顺序的选项 只需要勾选一个复选框便可以反转条形图数据系列顺序 达到我们想要的展示效果 具体操作步骤如下： 选中当前图表 在顶部菜单选择图表工具——当前所选内容 下拉框中选择垂直类别轴
本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇，聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架。...GPU有强大的计算能力，适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分，Mariana技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练，提供公用算法简化实验过程。...Mariana技术团队考虑到上述问题，在Mariana的DNN多GPU并行训练框架中，选择了数据并行的技术路线，完成了升级版的单机多GPU数据并行版本。...框架设计目标 由于训练深层网络使用的训练数据规模庞大、计算开销大，从而训练过程收敛难，训练用时久，通过开发多GPU数据并行版本期望达到下述目标：充分利用单机多GPU计算资源和DNN的数据并行特性，加速模型训练过程...在语音识别上的应用 微信语音识别产品 微信中主要有三款语音识别产品：微信语音输入法、语音开放平台和语音消息转文字。多GPU数据并行框架训练的模型正在由这些产品使用。
在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。...图1 在pandas中创建计算列的关键 如果有Excel和VBA的使用背景，那么一定很想遍历列中所有内容，这意味着我们在一个单元格中创建公式，然后向下拖动。然而，这不是Python的工作方式。...Power Query似乎可以做到这一点，但效率不如Python。 panda数据框架中的字符串操作 让我们看看下面的示例，从公司名称列中拆分中文和英文名称。...首先，我们需要知道该列中存储的数据类型，这可以通过检查列中的第一项来找到答案。 图4 很明显，该列包含的是字符串数据。 将该列转换为datetime对象，这是Python中日期和时间的标准数据类型。...图6 数据类型转换 & 数据框架上的简单算术运算 最后，我们将使用“成年年份”列来计算公司的年龄。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/python-store-dict/ 尝试使用hdf5存储，但是出现下述错误 TypeError...dict_name)) f.close() #读取 f = open('temp.txt','r') a = f.read() dict_name = eval(a) f.close() 但是600M的数据文件保存后只有...-0.00781637, -0.00401967, ..., 0.01032196, 0.00841506, 0.00544548]], 尝试使用pandas保存，近似失败 多键值时...，保存为csv后的格式如下： 无可奈何，使用scipy.io中的savemat方法，不同的键值保存为不同的表 具体的方法在这篇笔记里面。...http://blog.stackoverflow.club/read-mat-file-in-python/
任务描述： 使用Python+matplotlib进行数据可视化，创建两个轴域并共享x轴，然后在两个轴域中分别绘制散点图和折线图，并为两个图形创建图例。 参考代码： ? 运行结果： ?
逻辑卷的组成 逻辑卷管理的技术可理解为，将单个或多个物理磁盘分区（PV物理卷）组成逻辑卷组（VG），再把卷组分成多个逻辑卷（LV），主要特点是，在不影响原来数据情况下可简易的扩充磁盘的大小（缩小硬盘空间可能会导至数据丢失...逻辑卷可以格式化和写入数据。我们可以把逻辑卷想象成为分区。...4.物理扩展（PE，Physical Extend） PE是用来保存数据的最小单元，我们的数据实际上都是写入PE当中，PE的大小是可以配置的，默认是4MB。...2.物理卷管理 2.1 硬盘分区 创建方式就是使用fdisk交互命令，不过需要注意的是分区的系统ID不再是Linux默认的分区ID号83了，而要改成LVM的ID号8e，（xfs中LVM的ID号是15）...格式化和挂载命令和操作普通分区时是一样的，不过需要注意的是逻辑卷的设备文件名是/dev/卷组名/逻辑卷名，如我们的userlv的设备文件名就是“/dev/scvg/userlv” 4.2 查看逻辑卷
，把数据分为各个范围的组，然后统计出在这个范围内的频数有多少，我没有找到合适的函数，我就自己写了一个函数，类似直方图的工作，这是画水平条形图的数据准备。...至于为什么要画水平条形图，当类别太多，使用水平条形图比较简洁，个人看法。下面给出代码，就不解释代码含义了。...2、频数计算 这是运用data_count函数（上面代码）进行频数计算的演示，首先看一下原数据长什么样，暂时麻烦就不公布了，你们自己按照自己的数据决定。 ?...水平条形图 补充知识：在ipython notebook中添加latex公式 1 MathJax 的安装 ipython notebook中数学公式的渲染使用MathJax。...python实现读取类别频数数据画水平条形图案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
pandas 有两种数据结构 series：一维列表，带有标签的同构类型数组 ； DataFrame：二维列表，带有标签的可包含异构类型、大小可变的数据列，表格结构； In [2]: # series...创建 import pandas as pd import numpy as np series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4]) series1 Out[2]: 0...1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64 输出的最后一行是Series中数据的类型，这里的数据都是int64类型的。...数据在第二列输出，第一列是数据的索引，在pandas中称之为Index。...3 d 4 dtype: int64 In [6]: # Create DataFrame from Dictionary using default Constructor # 通过字典创建
数据驱动框架 数据驱动框架是一个自动化测试框架，在该框架中，从数据文件中读取输入值并将其存储到测试脚本中的变量中。它使测试人员可以将肯定和否定测试用例都构建到单个测试中。...数据驱动测试非常重要，因为测试人员经常为一个测试提供多个数据集，并且为每个数据集创建单独的测试可能很耗时。...从excel行中逐行提取测试数据并执行脚本。 在给定的三种情况下，前两种情况既费力又费时。因此，遵循第三种方法是理想的。 因此，第三种方法就是数据驱动框架。 如何创建数据驱动的自动化框架 ?...结论： 数据驱动的是一个测试自动化框架，以表格或电子表格格式存储测试数据。 在数据驱动的测试自动化框架中，输入数据可以存储在单个或多个数据源中，例如xls，XML，csv和数据库。...为每个数据集创建单独的测试是一个漫长且耗时的过程。数据驱动测试框架通过将数据与功能测试分开来解决了此问题。
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