引言 我经常遇到一些开发者，他们对Python的错误处理机制了如指掌，但当我查看他们的代码时，却发现代码质量远远不够。...Python中错误处理的两种方式 在Python中，编写错误处理代码主要有两种风格，通常以它们难以发音的缩写“LBYL”和“EAFP”来称呼。如果你还不熟悉这些，下面是它们的简要介绍。...这听起来可能有些矛盾，但实际上并非如此。我稍后会再次讨论这一点。 错误处理在现实世界中的应用 遗憾的是，传统的错误处理知识并不总是那么管用。...实际上，最好的策略是什么也不做，让异常自然地冒泡上去。最终，这些异常会到达知道如何恢复的代码层级，到那时它们就会变成类型2错误，这些错误很容易被捕捉和处理。 你可能认为这种情况非常罕见。...实际上，你应该设计你的应用程序，使得尽可能多的代码位于不需要处理错误处理的函数中。将错误处理代码提升到更高级别的函数是一个非常有效的策略，它有助于保持代码的清晰和可维护性。
额外加了一个将日志存入数据库的功能。 大概是像下面这样子： 但是在封装的过程中，出现了一个问题：log中，不能正确显示打日志的地方的代码位置了。...表现如图所示： 我们希望打log的时候显示的代码位置是出错的地方的位置，但是这里显示的是logService类中的代码位置。这该怎么办呢？...我们猜想：stacklevel也许就是往前追踪的调用栈的层数的意思？因为从打log函数的位置往前追1层，那就是打log的位置了。...从命名上看，这个f_back很显然是指向更深一层栈帧的指针。结合stacklevel默认等于1的情况以及下面的while循环来看，验证了我们的猜想。...然后下方的while循环对于stacklevel>1的情况，不断的往更深层追踪栈帧。 看到这里，我们已经可以回答最初的问题了：如何解决log位置显示错误的问题？
今日分享主题：Python Pyecharts模块实现数据动态可视化分析 前言 Echarts 是百度开源的一款数据可视化 JS 工具，数据可视化类型十分丰富，但是得通过导入 js 库在 Java Web...项目上运行。...寻找中惊喜地发现了 pyecharts，只需在python中安装该模块即可使用。...3.Python代码实现—饼状图 注意：数据准备部分的代码与柱状图一样，这里只展示饼状图特有的代码 # 从pyecharts模块中导入饼图Pie from pyecharts import Pie #...代码实现—箱型图 # 从pyecharts模块导入箱型图Boxplot from pyecharts import Boxplot boxplot = Boxplot("箱型图", "Test需求—2019
前言 此帖的目的在于解释这些方法以及它们的机器学习建模上的作用，并且讨论它们对于不同商业应用的影响。 我们将使用“巧克力糖”数据集（听起来味道不错吧？）。...所以，如果你给模型输入垃圾，你得到的也是垃圾。即，模型会对那些结果未知的40%的人给出错误的判断。 这仅仅是错误数据的一个例子。...数据的结构 数据列的名称里包含了“\n”，会让数据分析产生错误。...rating列的直方图 给出不同rating列的数量并绘制。 条形图彼此相邻显示，因为被测量的变量是连续的并且在x轴上。 这个图背后的故事是什么？ 我们可以看到约390人为巧克力提供3.5评级。...我们将通过比较收到的评分来了解混合巧克力或纯巧克力的效果。 箱型图（不想上文中的箱型图）：以下的图反映了混合巧克力的效果比纯巧克力的效果要好。
import seaborn as sns sns.boxplot(x=boston_df'INDUS'); !...[[箱线图.png]] ```python sns.boxplot(x=boston_df'PTRATIO'); sns.boxplot(x=boston_df'DIS'); #### Scatter-plot...H-spread，是衡量统计学分散度的指标，等于75%和25%之间的差值，或上四分位数和下四分位数之间的差值，IQR=Q3 - Q1。...如果你确定数值是错误的，就修正它。 如果离群值不在利益分配范围内，则删除。 考虑到数据的差距，使用抗离群值的统计工具，例如，稳健回归（用另一种参数估计方法）Robust_regression。...离群值的常见原因是两种分布的混合，可能是两个不同的子人群，也可能表明 "测量正确 "和 "测量误差"；这通常是由混合模型来建模。 (Mixture model).
前面，我们生信技能树的讲师小洁老师与萌老师新开了一个学习班：《掌握Python，解锁单细胞数据的无限可能》，身为技能树的一员，近水楼台先得月，学起！下面是我的学习笔记，希望可以给你带来一点参考。...一句代码前后要加() 列名要带引号 形状不能用数字 用加号连接的代码不缩进 示例数据 还是使用的seaborn模块里面的iris数据： import pandas as pd iris = pd.read_csv...pypalettes 上一节课也出现了这个配色网址：在这里看有哪些配色，2500+种！...构造一个含有缺失值的数据框：写的时候是None，但是显示为NaN，python中这两者不区分。...例如：将 sample1 列里面的 NA 填充上该列的平均值，传递给 f 列： df['sample1_f'] = df['sample1'].fillna(df['sample1'].mean())
图片 本文使用 Kaggle 数据集创建了一个Demo，演示如何使用 Python 调用 ipywidget 模块，快速创建交互式仪表板。...article-detail/410 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解使用 ipywidget 模块创建交互式仪表板...实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [41]ipywidgets：使用Python创建交互式仪表板 『CardioGoodFitness...数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub 首先，我们需要导入所需的模块。...图片 看板Demo实现：了解Miles的分布 准备工作 ipywidget 模块包含了很多可用的小部件。在这个演示中，我们将使用下拉框选择类别数据，以便更好地了解里程分布。
前言 在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享异常值的判断和处理方法。...如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。...图中的下四分位数指的是数据的25%分位点所对应的值（Q1）；中位数即为数据的50%分位点所对应的值（Q2）；上四分位数则为数据的75%分位点所对应的值（Q3）；上须的计算公式为Q3+1.5(Q3-Q1)...在Python中可以使用matplotlib模块实现数据的可视化，其中boxplot函数就是用于绘制箱线图的。...如上图所示，利用matplotlib子模块pyplot中的boxplot函数可以非常方便地绘制箱线图，其中左图的上下须设定为1.5倍的四分位差，右图的上下须设定为3倍的四分位差。
本文将深入探讨混合效应回归的基本原理、关键概念、不同模型类型的差异，以及如何使用Python进行建模和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...混合效应回归基础 （一）定义与模型公式 混合效应回归是对一般线性模型的扩展，它考虑了数据的层次结构 。...Python实现混合效应回归 （一）数据准备 本研究使用的数据集，旨在比较不同窝中大鼠幼崽的出生体重（查看文末了解数据免费获取方式）。...： boxplot = data.boxplot 图3 体重按处理组和性别的箱线图 （三）模型构建 随机截距模型 import statsmodels.formula.api as smf model.summary...结论 本文全面介绍了混合效应回归模型，从理论基础到Python实现，包括模型的构建、假设检验以及结果分析。通过对大鼠幼崽体重数据的分析，展示了混合效应回归在处理具有层次结构数据时的有效性。
color与price之间存在微弱的负相关关系。钻石颜色的等级从D(最好)到J(最差)。目前，color的级别顺序是错误的。在绘图之前，我将重排color的顺序，使它们在x轴上的质量顺序递增。...ggplot(data = diamonds) + geom_boxplot(mapping = aes(x = clarity, y = price)) ?...ggplot(diamonds, aes(x = cut, y = carat)) + geom_boxplot() ? 在每种切割类别中，克拉大小的分布有很大的变化。...carat与cut之间有轻微的负相关。值得注意的是，克拉最大的钻石上均值最低。这种消极的关系可能是由于钻石被选择出售的方式。较大的钻石可以通过较简单的切割就可获利出售，而较小的钻石需要较精细的切割。...列出这些方法 并简单描述每种方法的作用。 解答 有两种方法: geom_quasirandom()生成混合了抖动和小提琴图像的图像。有几种不同的方法可以精确地确定点的随机位置是如何生成的。
前面，我们生信技能树的讲师小洁老师与萌老师新开了一个学习班：《掌握Python，解锁单细胞数据的无限可能》，身为技能树的一员，近水楼台先得月，学起！...下面是我的学习笔记，希望可以给你带来一点参考 前面几天的学习笔记： python单细胞学习笔记-day1 python单细胞学习笔记-day2 python单细胞学习笔记-day3 python单细胞学习笔记...str(i) for i in range(1,5)], 'change': ['up','up','down','down'], 'score': [5,3,-1,-3] }) df1 以下代码错误的是...B A、df1.score.min() B、min(df1.score) C、min(df1$score) D、df1$score.min() 绘图工具 seaborn模块 01:53:15 python...点图：scatterplot 箱线图：boxplot 点图+趋势线：regplot 热图：clustermap、heatmap 多图叠加：直接连续写绘图代码 拼图：plt.subplots 0、库的安装和示例数据读取
今天小编总结归纳了若干个常用的可视化图表，并且通过调用plotly、matplotlib、altair、bokeh和seaborn等模块来分别绘制这些常用的可视化图表，最后无论是绘制可视化的代码，还是会指出来的结果都会通过调用...streamlit模块展示在一个可视化大屏，出来的效果如下图所示 那我们接下去便一步一步开始可视化大屏的制作吧！...标题、副标题以及下拉框 首先我们对标题、副标题部分的内容，代码如下 with st.container(): st.title("Python可视化合集") st.header("经典常用的...Python可视化模块") st.write("""包括代码和可视化图表展示""") 然后便是下拉框的制作，代码如下 plot_types = ( "Scatter", "Histogram...，当绘制图表的模块是matplotlib时就调用对应的matplotlib_plot()函数，当绘制图表的模块是seaborn时就调用对应的sns_plot()函数，依次同理。
引言在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解使用 ipywidget 模块创建交互式仪表板。...实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [41]ipywidgets：使用Python创建交互式仪表板 『CardioGoodFitness...数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub：github.com/ShowMeAI-Hu… 首先，我们需要导入所需的模块。...看板Demo实现：了解Miles的分布 准备工作ipywidget 模块包含了很多可用的小部件。在这个演示中，我们将使用下拉框选择类别数据，以便更好地了解里程分布。...最简单的自定义是 HBox，它是一个水平布局的选择器，而 VBox 代表一个垂直布局的选择器。下面是 HBox 或 VBox 布局的示例。下面我们准备输入和输出布局的显示。
引言 箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表，本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。 02....(以上图来源于网络，如侵权，望告知，删除) 03. matplotlib绘制 Matplotlib 中绘制箱线图的函数为 boxplot ()，但要想进行定制化绘制需求，则需设置较多的绘图参数，boxplot...可以看出，在对boxplot进行定制化需求时，也只是对基本的填充颜色、线宽、线类型、异常点的颜色、形状、透明度等基本设置。...) 04. seaborn 绘制 相对于matplotlib 大量的绘图属性需要设置，python统计绘图库seaborn绘制箱线图代码量则少很多，但要想绘制不同类别数据箱线图，则需对数据添加类别标签...总结 本期推文就箱线图(boxplot)进行了matplotlib和seaborn的绘制推文介绍，当然，在添加误差等绘图特征时，可能可R还有一定差距。本人能力有限，如发现错误，后台告知或加群讨论啊
的科学计算版块 今天讲讲seaborn模块： 箱形图 Part 1：示例 ?..."p1", "p2", "p3", "p4"的箱形图 图1 p1的箱形图 ?...sns.boxplot(x="from", y="p1", data=df_1, palette="Set2")，生成结果对应图1 x="from", y="p1"表示以from列作为p1列的分组标准，...对每组画出箱形图 data数据源，是一个DataFrame palette色板 若将上句替换为sns.boxplot(data=df_1)，对应图2 对比图2和图5，同样的数据不同的可视化展示，想表达的信息也会有区别...传送门 Python-科学计算-seaborn-02-热力图 Python-科学计算-seaborn-01-矩阵图 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈
如何用python画图——带你入门matplotlib 如何用python画图--matplotlib实例与补充 我们也在文章Python可视化工具概览中介绍了，seaborn其实是在matplotlib...好了，下面我们就正式开始了，依旧是从实例开始带大家轻松愉快入门~ import seaborn as sns # 导入 seaborn 模块 sns.set() # 使用set() 1步设置默认样式...6. boxplot ## boxplot ## load data: tips = sns.load_dataset("tips") ## plot: sns.set(font_scale=1.5)...") # FYI : https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.boxplot.html?...highlight=boxplot#seaborn.boxplot 7. catplot seaborn.catplot()可以用来查看数值型变量和一个或多个类别型变量的关系。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制条形图 前言 Matplotlib 是 Python 的绘图库。...sudo python -mpip install matplotlib 安装完后，你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib 模块。...$ python -m pip list | grep matplotlib matplotlib (1.3.1) 1.函数bar()--用于绘制柱状图 在x轴上绘制定性数据的分布特征 import matplotlib...,"b","p"],hatch="/") plt.xlabel("箱子编号") plt.ylabel("箱子重量(kg)") plt.show() 2. 2、函数barh()--用于绘制条形图 在y轴上绘制定性数据的分布特征...,markerfmt="o",basefmt="-") linefmt棉棒的样式、markerfmt棉棒末端的样式、basefmt指定基线的样式 plt.show() 8.函数boxplot()--用于绘制箱型图
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 提到R语言，总会想到它强大的绘图包ggplot2，甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如，python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。..."bold"(粗体), "bold.italic" (或者使用family指定其他字体样式) #size指定字体大小 #hjust标题水平位置(0.5则表示水平居中) #R里面的说明虽是0-1,实际上可以取到超过这个范围的值...ggplot(data=singer, aes(x=voice.part,y=height,fill=voice.part,color=voice.part))+ geom_boxplot...scale_fill_discrete(breaks=c())等命令(但是它是将原图例和新的图例一起呈现的 (6) 多图汇总 当需要结合多组图片进行说明时，就需要将其放置一张画布上呈现。...有兴趣的朋友可参考R-cookbook。如有错误，还望指出。
雨云图本质上是一个混合图，可同时将原始数据、数据分布和关键汇总统计数据可视化表现出来，由对分的小提琴图(Violin plot)、箱线图(boxplot) 和作为某种散点的原始数据组成。...和ggplot2的geom_boxplot() 和 geom_jitter() 图层，具体如下： plot01 <- ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Width)) +...fill=Species),adjust = .5, width = .7, .width = 0, justification = -.2, point_colour = NA) + geom_boxplot...该包目前还没发布在CRAN上，需要从Github上进行安装，可能导致一些包的不兼容。...，可参考：raincloudplots[3] 总结 今天的这篇推文，小编简单的汇总了一下如何使用R进行云雨图(Raincloud plots) 绘制的小技巧，当然，Python也是可以进行绘制的，这里小编就不做介绍了
小编说：数据可以说是量化投资的根本，一切投资策略都是建立在数据基础上的。本文以优矿网为例，带领大家用Python实现金融数据的获取与整理。 本文选自《Python与量化投资：从基础到实战》一书。...单击“开始研究”模块，在左侧找到新建按钮，新建一个Notebook，再单击对应的Notebook，便进入Python代码的编辑环境。 我们将NoteBook左上角的模式设置为代码模式，开始调用数据。...首先，打开一个浏览器新窗口并回到优矿的“研究数据”模块，寻找我们需要的数据。...这个问题在Python中通过一两行代码即可解决。 ? 上图所示，我们通过merge函数便把均线价格添加到行情表上了，再在这个表上判断当日是否站上均线就十分方便了。...可以再做一下boxplot图来看看结果，如下图。 ? 通过上图的boxplot图也可以看出，在数据中存在很多异常值。当然这些异常值按照ROE的传统算法，可能并不算是错误的值。
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