今日锦囊 特征锦囊：如何对类别变量进行独热编码？...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个（N为枚举值数量）新字段...我们还是用到我们的泰坦尼克号的数据集，同时使用我们上次锦囊分享的知识，对数据进行预处理操作，见下： # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from...那么接下来我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段： # 我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段 dummies_title...对了，这里有些同学可能会问，还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么？
问： 我正在尝试编写一个用于测试的 bash 脚本，该脚本接受一个参数并通过 curl 将其发送到网站。我需要对值进行 url 编码，以确保特殊字符得到正确处理。最好的方法是什么？...这是我到目前为止的基本脚本: #!/bin/bash host=${1:?'...使用 curl -V 来检查你的版本。 提问者的脚本可以改写为 #!/bin/bash host=${1:?'...，在另一个窗口执行命令 bash curl-test.sh example.com "ABC efg" 进行测试，抓包截图如下： 可以发现参数 "ABC efg" 被编码成为 ABC%20efg，即字符空格被编码为...等特殊字符都有其对应的 URL 编码。 参考文档： stackoverflow question 296536 https://manpages.org/curl
你还可以通过对组进行简单的颜色编码来查看不同组数据的这种关系，如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间的关系吗？完全没有问题！只需使用另一个参数，如点大小，对第三个变量进行编码，如下面的图2所示。...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。...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。...通过使用颜色编码，我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大，以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。
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...如果分类比较多，必然每个分类的面积会比较小，这个时候很难比较两个类别 如果两个类别在饼图中彼此不相邻，很难进行比较 可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化 数据分析时，我们需要找到变量之间的相互关系...'] < 100].sample(100).plot.scatter(x='price', y='points’) 调整图形大小，字体大小，由于pandas<em>的</em>绘图功能是<em>对</em><em>Matplotlib</em>绘图功能<em>的</em>封装...一：对数据<em>进行</em>采样 二：hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形，然后根据其内<em>的</em>值为这些六边形上色： 上图x轴坐标缺失，属于bug，可以通过调用<em>matplotlib</em><em>的</em>...： 通过透视表找到每种葡萄酒<em>中</em>，不同评分<em>的</em>数量 ： 从上面的数据中看出，行列分别表示一个<em>类别</em>变量（评分，葡萄酒<em>类别</em>），行列交叉点表示计数，这类数据很适合用<em>堆叠</em>图展示 折线图在双变量可视化时，仍然非常有效
当对类别数很少（<10）的分类数据进行可视化时，条形图是最有效的。...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。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...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。
当对类别数很少（<10）的分类数据进行可视化时，条形图是最有效的。...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。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...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。
您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ? 想要可视化三个变量之间的关系吗?!...完全没有异议只需使用另一个参数(如点大小)对第三个变量进行编码，如下面的第二个图所示，我们把这个图叫做冒泡图。 ?...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： ?
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后
问题：如何对类中的private方法进行测试？ 大多数时候，private都是给public方法调用的，其实只要测试public即可。...但是有时由于逻辑复杂等原因，一个public方法可能包含了多个private方法，再加上各种if/else，直接测public又要覆盖其中每个private方法的N多情况还是比较麻烦的，这时候应该考虑单对其中的...那么如何进行呢？ 思路： 通过反射机制，在testcase中将私有方法设为“可访问”，从而实现对私有方法的测试。...假设我们要对下面这个类的sub方法进行测试 class Demo{ private function sub($a, $b){ return...这也是为什么对protected方法更建议用继承的思路去测。 附： 测试类改写为下面这种方式，个人感觉更清晰。
这就是：可视分析，即将信息提炼为知识，起到“观物至知”对作用，便于决策者从复杂、大量、多维度的数据中快速挖掘有效信息。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类： 堆积柱状图： 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图： 适合展示同类别的每个变量的比例。...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。...适用： 堆叠面积图不适用于表示带有负值的数据集。非常适用于对比多变量随时间变化的情况。 分类： 堆积面积图 同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积面积图 比较同类别的各个变量的比例差异。
统计目录中的文件数量 统计目录中文件的最简单方法是使用ls每行列出一个文件，并将输出通过管道符传递给wc计算数量： [root@localhost ~]# ls -1U /etc |wc -l 执行上面的...将显示所有文件的总和，包括目录和符号链接。...-1选项表示每行列出一个文件， -U告诉ls不对输出进行排序，这使 的执行速度更快。ls -1U命令不计算隐藏文件。...递归统计目录中的文件 如果想要统计目录中的文件数量，并包括子目录中的，可以使用 find命令： [root@localhost ~]# find /etc -type f|wc -l 用来统计文件的另一个命令是...总结 在本文中，将展示几种查找Linux目录中的文件数量的不同方法。
... } 在这个示例服务程序中，先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求，通过go process 来启动一个协程进行处理。在连接的处理中我展示了读写操作（Read 和 Write）。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉，会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。 但是在 golang 中这样的代码运行性能却是非常的不错，为啥呢？...封装度非常的高，更大程度地对程序员屏蔽了底层的实现细节。 插一句题外话：现在的各种开发工具的封装程度越来越高，真不知道对码农来说是好事还是坏事。...我们来看它是如何完成的。
对Controller进行单元测试是Spring框架原生就支持的能力，它可以模拟HTTP客户端发起对服务地址的请求，可以不用借助于诸如Postman这样的外部工具就能完成对接口的测试。...具体来讲，是由Spring框架中的spring-test模块提供的实现，详见MockMvc。...如下将详细阐述如何使用MockMvc测试框架实现对“Spring Controller”进行单元测试，基于Spring Boot开发框架进行验证。 添加测试框架依赖： <!...断言工具判断返回结果，这是一种非常普遍和常见的方式 2.在MockMvc框架中可以通过andExpect()方法定义一个或多个预期结果，当其中一个期望结果断言失败时，就不会断言其他期望值了 // 使用...写在最后 使用Spring提供的测试框架MockMvc可以非常方便地实现对HTTP服务接口进行单元测试，不要把基础的功能验证工作都交给测试童鞋，应该通过单元测试来保证代码迭代的稳定性。
时间变化图包括： 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图（折线图） 6.时间线 7.地平线图（折线图） 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...面积图 面积图有几种类型，包括堆叠面积图和重叠面积图： 堆叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此重叠 这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...取而代之的是，使用堆叠面积图来比较一个时间维度内的多个数据类别（水平轴表示时间）。 ? 允许。 使用堆叠面积图表示多个数据，能够保持良好的可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。...不建议使用大量的颜色突出显示，因为它们会分散注意力并阻碍用户的注意力。 ? 允许。 结合使用颜色突出显示和中性颜色以提供对比度和强调感。 ? 警告。 单个图表中的许多颜色可能会妨碍焦点。...报告板应： 优先处理最重要的信息（使用布局） 显示一个焦点，该焦点根据层次结构（使用颜色，位置，大小和视觉权重）对信息进行优先级排序 ? 应根据对数据提出的问题对信息进行优先排序。
类别比较 类别比较图表是多个不同类别数据之间的比较。 常见用例包括： 不同国家的收入、热门场地时间、团队分配 ? 3. 排名 排名图表显示项目在有序列表中的位置。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...图表可以从以下方面进行优化： · 图形元素 · 文字排版 · 图标 · 轴和标签 · 图例和注释 不同类型数据的样式设计 可视化编码是将数据转换为可视形式的过程。...在此图表中，每个类别由特定形状（圆形，正方形和三角形）表示，这样可以在一张图表中轻松实现特定范围的比较，同时也可以进行类别之间比较。 1. 形状 图表可以运用形状，以多种方式展示数据。...缩放和平移 缩放和平移是常用的图表交互，会影响用户对图表数据深入的研究和探索。 缩放 缩放改变界面显示的远近。设备类型决定了如何执行缩放。
也许很多同学写单元测试时遇到这样的问题，一个类方法是 protected ，如何测呢 ? 当然，你可以说把 protected 改成 public 就可测了！...会不会有吃牛排却被塞了牙的感觉 ~ 看看下面的方法是不是会好一些。...假设我们要对下面这个类的 add 方法进行测试 class Demo{ protected function add($a, $b){ return...继承类要做的唯一事情是将父类的 protected 方法以 public 方式暴露给外界，参数等一切形式与父类相同。目的只有一个，方便测试，且不对原有父类代码造成影响。...不过，这次我也没有办法了，如果你有好的方式，欢迎留言.
数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得的见解的非常有效的方式，流行的可视化工具有很多，它们各具特色，但是在今天的文章中，我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...%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...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。...： 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...让我们看看它是如何工作的： df.plot(kind='box', figsize=(9,6)) Output: 我们可以通过将 False 分配给 vert 参数来创建水平箱线图，如水平条形图：
类别比较 类别比较图表是多个不同类别数据之间的比较。 常见用例包括： 不同国家的收入、热门场地时间、团队分配 3. 排名 排名图表显示项目在有序列表中的位置。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...图表可以从以下方面进行优化： · 图形元素 · 文字排版 · 图标 · 轴和标签 · 图例和注释 不同类型数据的样式设计 可视化编码是将数据转换为可视形式的过程。...在此图表中，每个类别由特定形状（圆形，正方形和三角形）表示，这样可以在一张图表中轻松实现特定范围的比较，同时也可以进行类别之间比较。 1. 形状 图表可以运用形状，以多种方式展示数据。...缩放和平移 缩放和平移是常用的图表交互，会影响用户对图表数据深入的研究和探索。 缩放 缩放改变界面显示的远近。设备类型决定了如何执行缩放。
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...不等宽柱状图的主要缺点在于难以阅读，特别是当含有大量分段的时候。此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。
通过阿里云数据传输，并使用 dts-ads-writer 插件， 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中（RDS端目前暂时仅支持MySQL...服务器上需要有Java 6或以上的运行环境（JRE/JDK）。 操作步骤 1. 在分析型数据库上创建目标表，数据更新类型为实时写入，字段名称和MySQL中的建议均相同； 2....如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键，建议先停止writer进程； 2）一个插件进程中分析型数据库db只能是一个，由adsJdbcUrl指定； 3）一个插件进程只能对应一个数据订阅通道；如果更新通道中的订阅对象时...，需要重启进程 4）RDS for MySQL中DDL操作不做同步处理； 5）更新app.conf需要重启插件进程才能生效； 6）如果工具出现bug或某种其它原因需要重新同步历史数据，只能回溯最近24小时的数据...配置监控程序监控进程存活和日志中的常见错误码。 logs目录下的日志中的异常信息均以ErrorCode=XXXX ErrorMessage=XXXX形式给出，可以进行监控，具体如下： ?
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