本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
最近做的项目需要用到数据分析，图表显示，之前做项目的时候用到过highcharts，不过也只是简单的会用而已，然后再网上查了查highcharts的优点：
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
目录 1 描述性统计是什么？ 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图） 3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 3.3 关系分析（散点
【目录】 1 描述性统计是什么？ 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图） 3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 3.3 关系分析（
上节之后有粉丝私聊觉得，平台右上角的“主页/退出” 按钮已经过时。所以我们本节首先来优化下。
公司开发环境内部开发。路由器做了设置只允许访问特定资源网站。自从做了限制后内网隔离网络环境出现特定资源pending现象。一直也没有做深入的研究。因为同一内网vlan中有能上网的小伙伴。一般情况下他手动去刷新一下就好了。最近频繁出现。记录一下排查问题过程和腾讯云cls日志服务的使用过程。
利用 Google Chart API 可以制出各种统计图表，当前支持线形图、柱形图、饼形图、散点图、曲线图。Google Charts API Code 页面有对这个 API 使用的详细说明，但是还略显繁琐。今天发现有人开发了一个这个方面的 PHP 类，并且还包括三个例子，我就挑选一个例子结合自己的一个项目给大家讲解下如何使用：
Excel 基本可以实现一维和二维图表的绘制，今天先总体介绍Excel的基本图表类型和图表选择的基本原则。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
主题 数据探索 接着上一节的内容～ 二、数据特征分析 5. 相关性分析 （1）直接描述散点图 从散点图可以比较直观地看书两个变量的相关性。（一般分为完全正线性相关、完全负线性相关、非线性相关、正线性相关、负线性相关、不相关） （2）绘制散点图矩阵 可对多个变量同时进行相关关系的考察 （3）计算相关系数 这里的相关系数有很多，如Pearson相关系数、spearman相关系数、判定系数等等 三、python主要数据探索函数 python中用于数据探索的库主要是pandas和matplotlib，而p
本节我们来实现下那三个饼形图的后台逻辑，不过我这里只做其中一个的，其他俩个留着日后再用。
饼图，或称饼状图，是一个划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述量、频率或百分比之间的相对关系。在饼图中，每个扇区的弧长（以及圆心角和面积）大小为其所表示的数量的比例。这些扇区合在一起刚好是一个完全的圆形。顾名思义，这些扇区拼成了一个切开的饼形图案。——维基百科
其实想写这篇文章已经很久了，但是一直没有找到好的时间点和角度来写。不想了，那就试着分析来写写吧。这篇文章的主题应该是：移动互联网发展比较的好的有哪些城市？而数据皆来自于我的公众号的关注者。本文仅供参考，不具有权威性。 数据来源及可靠性 本次分析的数据来源均是来自于我的微信公众平台后台的关注者的数据，根据其公众平台的关注者的用户属性来分析的。 而关于数据的可靠性，不算是权威数据，但是有一定的参考性。原因如下： 关注我公众号的关注者和读者，基本上都是移动互联网的开发者和从业者。 我的公众号的内容都是基于技术分享
CLS 对接 Grafana的博文。个人就也想尝试一下。当然了我的grafana是 Prometheus-oprator方式搭建在kubernetes集群中的。详见：https://cloud.tencent.com/developer/article/1807805。
近期的一个项目中，对数据的统计分析有非常大的要求，这就要求有一款非常强大的报表、图表插件。因此，组长给分了任务。让我们各自去研究不同的图表插件。用了一两天的时间，对java这块的图表插件做了一个简单的研究。java方向的图报表还是有非常多非常多的。比如。在业界颇具口碑的商业插件—— ChartDirector、 JavaScript图表 JScharts 等。以及开源插件—— JFreeChart（源代码免费，文档付费）、 JasperReports 等。
当饼状图数据比较多的时候 这个引导线显得比较杂乱无章了 这个时候需要去掉Echarts饼状图的引导线
MPAndroidChart是一款基于Android的开源图表库，MPAndroidChart不仅可以在Android设备上绘制各种统计图表，而且可以对图表进行拖动和缩放操作，应用起来非常灵活。MPAndroidChart同样拥有常用的图表类型：线型图、饼图、柱状图和散点图。
之前分享过一个网站查询指定IP下载过哪些种子资源https://iknowwhatyoudownload.com/ ，输入ip地址能查到它的下载历史。
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
简介 饼图英文学名为Sector Graph, 有名Pie Graph。常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。 仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系
你是一个Python编程专家，要完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：
走在大街上，满眼都是广告（说明市场经济发达，这是好事情），再观察一下广告，多是以各种样式的图形呈现，而不是简简单单地把数字呈现出来，即使是数字，也会想办法把数字搞得像图一样。这样做的目的是要吸引人的注意，并且能够让人一眼就能看到想要看的。
实现一个Echarts图表中饼状图的指示线条，更加直观明确地看到统计效果。 写一个完整的demo：
交互式绘图的意思就是可以使用鼠标对图形进行操作，具体的实现看待会的演示，首先了解几个会用到的函数：ginput、gtext和zoom，其中ginput只能用于二维图形绘制，另外两个还适用于三维图形绘制。
这个大胆的想法来自苏黎世联邦理工学院，别看它是用米饼当机翼，但这款无人机可以将有效载荷从自身重量的 30% 提高到 50%。要知道大多数送货无人机的有效载荷只能占到自身重量的 30% 左右。
Chrome V8 简称 V8，是由谷歌开源的一个高性能 JavaScript 引擎。该引擎采用 C++ 编写，Google Chrome 浏览器用的就是这个引擎。V8 可以单独运行，也可以嵌入 C++ 应用当中。
一、描述统计 在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。数据的分布情况一般采用直方图表示。 案例：北京房屋价格（数据文件：
在现代工作环境中，信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具，被广泛应用于各行各业。然而，随着技术的不断发展，市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显，一款高效的表格控件成为了开发者们的首选，因此本文小编将从葡萄城公司的纯前端表格控件——SpreadJS的视角出发，为大家介绍如何充分利用这一控件来提升开发效率和用户体验。
大数据文摘出品 这个无人机能吃！ 在解救被困人员的时候，无人机可以用来运输粮食和水。 只不过，小型无人机一般载荷都不大，大多数运载无人机只能承载其质量的30%作为有效载荷，其余大部分质量都是属于机身，比如机翼。 上周在京都召开的 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议(IROS)上，瑞士洛桑联邦技术研究所(EPFL)的研究人员提交了一篇论文，研发了一种无人机，可以有效解决这个问题。 这个是怎么做到的呢？ 很简单，用可以吃的食物做无人机的机翼，这下可以将食物的有效载荷从质量的30%提高到50%。 我们一
其他的监控系统是将数据存储在rrd数据库里面，不存在数据库越来越大的情况，这跟数据库的环形存储特性有关系。zabbix不管是采用分布式架构还是传统的服务端与客户端直接相连的模式，最终都是将数据存储在mysql里面。
Visio是Microsoft公司推出的一款流程图和矢量绘图软件，它的用途很广泛，比如在项目规划、流程设计、组织结构图等场景下都有很好的应用。Visio有许多独特的功能，比如图形转换、数据连接、模板库等，这些功能使得Visio成为了企业流程重组、数据可视化等领域的佼佼者。接下来，我将结合实际案例，深入探讨Visio的独特功能和应用。
使用title 属性来显示中间的信息 如 将title 的top 与left位置设置为center 这样title就会居中 在饼形图中心
很多的开源应用程序和工具都有很强的替代性。相对于其他昂贵的工具来说，开源工具兼容性比较好，并且他们是免费的。这样开发人员在进行日常的工作时便可以不花钱就可以获得这些必要的工具和程序。这篇文章20款优秀的开源工具分享给 Web 开发者。
本文的目标是和各位工友一起有序的快速上手 p5.js ，会讲解 p5.js 的基础用法。
汽车仪表盘几乎是qt写仪表盘控件中最常见的，一般来说先要求美工做好设计图，然后设计效果图给到程序员，由程序员根据效果来实现，主要靠贴图，这种方法有个好处就是做出来的效果比较逼真，和真实效果图基本上保持一致，而且程序员也不会那么累，基本上入门级别的程序员都可以搞定，效率比较高，缺点是如果用户需要更改某个部件的颜色，比如指针的颜色等，需要重新做效果图贴图才能实现，比较麻烦，还有一点就是如果效果图原图不是很大，则遇到特殊分辨率情况下，可能会有失真的情况，被强制拉伸等。
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析，而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后，就能以图形化的形式展现在用户面前，清晰直观。随着各种数据的增加，这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts 有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
经常看我文章的读者都知道，我创业了，关于我创业的情况，我在公众号上也很少提，因为我个人感觉没什么好提的，所以写的也少。其实，我一直也想找机会好好分享一些东西，今天我在浏览技术社区的时候，正好看到一个人做的炫酷的程序员简历。通过他制作这个简历的过程，聊一聊我创业公司的使用的技术栈，因为比较契合。
大数据时代是现代生产力水平发展到一定阶段的必然产物。数据不断产生，而且越来越多。尽管当今“大数据”潮流让我们获得了海量数据，但掌握这些海量数据本身并无意义，真正的意义体现在对数据信息进行专业化的处理。这就使统计学面临新的机遇和挑战，应用统计学应运而生。 突显实践分量 走进首都经济贸易大学统计学院院长纪宏的办公室，首先映入眼帘的是墙上贴的各种柱形图、折线图、饼形图。记者凝视许久，仍看不出什么“名堂”。“你可能不熟悉统计学，我给你举个例子。假如统计学是一把大刀，那么统计学学硕就是‘铁匠’，他知道如何打出一把好刀
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