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（
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！
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
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。
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：
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。
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。
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。
smem 是Linux系统上的一款可以生成多种内存耗用报告的命令行工具。与现有工具不一样的是 smem 可以报告 PSS【Proportional Set Size（按比例占用大小）】，这是一种更有意义的指标。可以衡量虚拟内存系统的库和应用程序所占用的内存数量。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第07章-局部与整体可视化的案例相关。
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍，经过讨论确定要读的书，每个月读一本书且要精读，大家一起分享。 第六章 基本图形 本章概要 1 条形、盒形和点图 2 饼状和扇形图 3 直方图和核密度曲线图 本章所介绍内容概括如下。 数据可视化能够很好地理解数据。R提供了非常丰富的画图函数，通过图形可有助于理解分类变量和连续变量。 1
麦肯锡McKinsey Insights APP展示了一种直观的前后对比气泡，如下图所示。
2D图即平面示意图，图像呈现的是扁平化风格，画起来最简单。其本质是由不同形状和颜色的图片组合而成的。Ai可实现，论文中使用频率最高。
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。
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
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。
📷 Python可视化数据分析10、Matplotlib库 📋前言📋 💝博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】💝 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 🤗2022年最大愿望：【服务百万技术人次】🤗 💝Python初始环境地址：【Python可视化数据分析01、python环境搭建】💝 ---- 环境需求 环境：win10 开发工具：PyCharm Community Edition 2021.2 数据库：MySQL5.6
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
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：
我们这里准备当用户进入这个首页的时候，就自动带进来4个字段。count_***** 所以我们现在去views.py中找到child_json，来添加这个4个字段。
今天小编继续给大家推荐一些优秀可视化工具-Python-dataoutsider 库，该库主要用于绘制多和弦图(Multi-Chord Diagram) 和饼树图(Pie-Tree Chart) 。话不多说，我们直接介绍这个优秀的可视化工具。
很早之前就使用过腾讯云版本的日志服务cls。个人的应用场景主要是想采集clb负载均衡的日志。但是早些时候腾讯云的负载均衡clb只能挂载单个ssl证书，早期域名比较混乱，不想使用多个的clb服务。个人采用了自建的kubernetes服务。采用了腾讯云cls +tcp的方式代理应用，tls证书作为secret的方式交由kubernetes管理。这样就不能在clb层收集日志了（到现在也是这样仅支持http https方式收集日志，不能使用tcp方式收集）。因此仅仅是试用了一下就放弃了。
我们今天讨论的问题大概就是如何作出风味不同的饼，比如，“甜甜圈”和“华夫饼”，让吃饼人不要审美疲劳。
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。
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。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
下面制作一幅基础的饼图，将Echarts中series的type参数值设置为pie，如图4-14所示。
8512.jpg 模板详细介绍 超过300张独特，干净和现代的幻灯片 两种尺寸规格：16:9宽屏（1920×1080，全高清）3:4标准格式（1920×1440） 两个6色主题和4个单色主题，易于编辑，两种底色：浅色和深色。 keynote内手工制作的信息图表，易于编辑，100％的矢量数据图表，支持打印 包括世界部分国家地图：美国，加拿大，德国，中国，俄罗斯，印度，巴西，日本，墨西哥，非洲，亚洲，欧洲，南美，所有国家/地区地图均为矢量形状。可自由缩放，旋转，调整大小，设置动画，更改颜色…… 包括：投资组
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。
总共涉及3种方式，来源有huggingface、modelscope，个人学习因为笔记本电脑、网络缘故，选择代码自动下载默认路径然后cp到指定路径。
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
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，最近可能会不定期连载哦！要是有兴趣还等不及更新的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
对初学者来说，有太多的东西需要同时学习是机器学习面临的最大挑战之一，特别在你不知道如何编码的情况下。如果你没有过编写代码的经验，那么你可以使用GUI驱动的工具开始学习数据科学。这篇文章将首先介绍一个基
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
