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openstack nova-compute在不同的hypervisors上使用不同的存储后端

192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168.2.248 compute4 192.168.2.249 在不同的计算节点使用不同的存储后端...Scheduler 为了使nova的调度程序支持下面的过滤算法，需要修改使之支持 AggregateInstanceExtraSpecsFilter ，编辑控制节点的 /etc/nova/nova.conf...enabled | | 7 | compute3 | up | enabled | +----+---------------------+-------+---------+ 在本例中...flavor m1.ceph-compute-storage 启动4台虚拟机，发现虚拟机磁盘文件全部在ceph的pool中 复制 # nova list +-----------------------...，不在同一个主机集合的主机仍然可以选择，但是无法迁移，需要增加只能在所在主机集合内迁移的功能 ---- 参考文章 OpenStack: use ephemeral and persistent root

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    探索数据之美：Seaborn 实现高级统计图表的艺术

    Seaborn 中的 FacetGrid 类可以用于创建分面绘图，支持按照不同的变量分割数据，并在每个子数据集上绘制相同类型的图表。...Seaborn 中的 pairplot 函数可以绘制简单多变量图，支持在同一个图表中显示变量之间的散点图和单变量分布图。...Seaborn 中的 pairplot 函数可以绘制成对关系图，支持在同一个图表中显示变量之间的散点图和单变量分布图。...网格图网格图是一种用于可视化多个变量之间的关系的图表类型，通常用于观察变量之间的复杂关系和模式。Seaborn 中的 PairGrid 类可以用于创建网格图，支持在每个子数据集上绘制不同类型的图表。...通过示例代码和详细说明，我们学习了如何使用 Seaborn 来绘制不同类型的图表，包括：分布图：展示单变量分布情况的直方图和密度图。

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    Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

    要引入Seaborn库，使用的命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn，我们可以绘制各种各样的图形，如: 分布曲线 饼图和柱状图 散点图 配对图 热力图 在文章中，我们使用从...1.分布曲线 我们可以将Seaborn的分布图与Matplotlib的直方图进行比较。它们都提供非常相似的功能。这里我们画的不是直方图中的频率图，而是y轴上的近似概率密度。...深色背景的分布图 2.饼图和柱状图 饼图通常用于分析数字变量在不同类别之间如何变化。 在我们使用的数据集中，我们将分析内容Rating栏中的前4个类别的执行情况。...4.配对图 当我们想要查看超过3个不同数值变量之间的关系模式时，可以使用配对图。例如，假设我们想要了解一个公司的销售如何受到三个不同因素的影响，在这种情况下，配对图将非常有用。...我们将使用sn .heatmap()绘制可视化图。 当你有以下数据时，我们可以创建一个热图。 ? 上面的表是使用来自Pandas的透视表创建的。 现在，让我们看看如何为上表创建一个热图。

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    Seaborn从零开始学习教程（四）

    当然，还有一个不同的方法就是使用 swarmplot() 函数，这个函数的好处就是所有的点都不会重叠，这样可以很清晰的观察到数据的分布。...在这基础上，也可以通过 hue 参数加入另一个嵌套的分类变量，而且嵌套的分类变量可以以不同的颜色区别，十分方便。...条形图 我们最熟悉的方式就是使用一个条形图。 在Seaborn中 barplot() 函数会在整个数据集上显示估计，默认情况下使用均值进行估计。...当然，这也意味着这些图块可以和其他种类的图块一起在一个多面板的绘制中共存： f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 3)) sns.countplot(y="deck", data...绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的，有两种方法可以在Seaborn中绘制分类图。

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    使用 Vagrant 在不同的操作系统上测试你的脚本

    我使用 Vagrant 已经很长时间了。我使用几种 DevOps 工具，把它们全安装在一个系统上会搞得很乱。Vagrant 可以让你在不破坏系统的情况下随意折腾，因为你根本不需要在生产系统上做实验。...一个简单的命令行界面让你启动、停止、暂停或销毁你的“盒子”。 考虑一下这个简单的例子。 假设你想写 Ansible 或 shell 脚本，在一个新的服务器上安装 Nginx。...不会再有“但它在我的机器上运行良好！”这事了。 开始使用 首先，在你的系统上安装 Vagrant，然后创建一个新的文件夹进行实验。...vagrant halt：关闭当前的“盒子”。 vagrant destroy：销毁当前的“盒子”。通过运行此命令，你将失去存储在“盒子”上的任何数据。...如果你不开发软件，但你喜欢尝试新版本的操作系统，那么没有比这更简单的方法了。今天就试试 Vagrant 吧！ 这篇文章最初发表在 作者的个人博客 上，经许可后被改编。

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    Python数据分析 | seaborn工具与数据可视化

    二、快速优化Matplotlib绘制的图形 Matplotlib 绘图的默认图像样式算不上美观，可以使用 Seaborn 完成快速优化。 使用 Matplotlib 绘制一张简单的图像。...Seaborn 提供的分布图绘制方法一般有这几个：distplot、kdeplot、jointplot、pairplot。接下来，我们依次来看一下这些绘图方法的使用。...kind= 参数指定绘制出不同样式的分布图 Axes-level pairplot 一次性将数据集中的特征变量两两对比绘图 （1）单变量分布图 distplot Seaborn 快速查看单变量分布的方法是...Figure-level 接口，但其支持 kind= 参数指定绘制出不同样式的分布图。...实际上这些类只是其对应小写字母的函数 jointplot，pairplot 的进一步封装。当然，二者可能稍有不同，但并没有本质的区别。

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    ☀️苏州程序大白一文从基础手把手教你Python数据可视化大佬☀️《❤️记得收藏❤️》

    其实seaborn中有很多画散点图的方法其中一种是scatterplot()，使用方法是把数据集中的集合分配给方法中的属性,这样不同集合就会使用散点图中不同属性的样式展示出来如下面实例中的色调属性hue...Distributions of observations within categories 数据量太大的时候，散点图显示不同种类的分布情况非常恐怖，所以可以使用分布图来观察不同种类数据的分布情况，...例如这里我们引入一个新的数据集titanic来分析一下泰坦尼克号上不同仓位的乘客的生存率 titanic = sns.load_dataset("titanic") 首先下面看一下柱状图,这张图是可以直观的比较出各个仓位的生存率...在seaborn中使用的方法是displot()，其中的hist属性控制是否显示直方图(默认开启)，kda属性控制是否显示KDA分布(默认开启),rug属性控制显示刻度(默认关闭)。...jointplot(),用多个面板从两个维度绘制数据分布,seaborn提供了scatterplot(defult),hexbin,kde三种样式 sns.jointplot(x="x", y="y",

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    数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

    seaborn是一个面向对象可视化库，本次使用seaborn自带的tips（餐厅小费）数据集进行数据的分布探索，在遇到新的数据集合时候，分析问题不至于无从下手； Seaborn通过sns.set()方法实现主题风格更改...（连续性变量）：distplot() # 1、分布图（连续性变量）：distplot() # 探究单个连续属性的分布图，使用distplot()方法，横坐标是数据，纵坐标是概率图；参照seaborn官网...4、根据属性值域绘制散点图：relplot() # 4、根据属性值域绘制散点图：relplot() # relplot()根据不同特征属性值域绘制变量之间的散点图 # seaborn.relplot(...5、两个变量的联合分布图jointplot() # 5、两个变量的联合分布图jointplot() # 单个变量的分布探究完成后，可以做多个连续性变量之间的联合分布散点图，使用jointplot()函数...，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None

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    iOS开发之使用Storyboard预览UI在不同屏幕上的运行效果

    在公司做项目一直使用Storyboard，虽然有时会遇到团队合作的Storyboard冲突问题，但是对于Storyboard开发效率之高还是比较划算的。...在之前的博客中也提到过，团队合作使用Storyboard时，避免冲突有效的解决方法是负责UI开发的同事最好每人维护一个Storyboard, 公用的组件使用轻量级的xib或者纯代码来实现。...言归正传，接下来就介绍一下如何使用Storyboard来预览UI在不同那个分辨率屏幕上的运行效果，这就很好的避免了每次调整约束都要Run一下才能看到不同平面上运行的效果，今天的博客就来详述一下如何使用Storyboard...一、创建工程添加测试使用的UIImageView 　　　　创建一个测试工程，在ViewController上添加4个不同尺寸的UIImageView, 并且添加上不同的约束，最后添加上不同的文艺小清新的图片...三、添加预览设备 　　　　1.双击上面加号的按钮回出现预览窗口，在预览窗口左下方有一个加号按钮，通过加号按钮你可以添加不同尺寸的屏幕进行预览，从3.5到iPad应有尽有，添加是的截图如下所示。

    2.3K80

    14个Seaborn数据可视化图

    图2:乘客“年龄”分布图。 这里x轴表示年龄，y轴表示频率。例如，对于Bins= 10的分布图，大约有50个人年龄在0到10岁之间 b.联合图 它是两个变量的组合。 这是一个二元分析的例子。...c.配对图 它取数据的所有数值属性，绘制两个不同变量的两两散点图和同一变量的直方图。 import seaborn as sns sns.pairplot(df) ?...聚类图使用层次聚类来形成不同的集群。 网格 网格图为我们提供了对可视化的更多控制，并通过一行代码绘制各种各样的图形。...之后，我们可以使用不同的图和常见的变量来进行特殊的变化。 回归图 这是一个更高级的统计图，它提供了散点图以及对数据的线性拟合。...图17:男女乘客年龄与身份证的回归图。 图17为男女乘客身份证与年龄的线性回归拟合。 总结 在本文中，我们看到了14种使用seaborn的可视化技术。

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    NumPy 正态分布与 Seaborn 可视化指南

    示例：绘制服从正态分布的数据的分布图：import seaborn as snsimport numpy as npdata = np.random.normal(size=1000)sns.distplot...练习生成 500 个服从正态分布的随机数，均值为 10，标准差为 3，并绘制它们的分布图。比较不同标准差下正态分布形状的变化。利用正态分布来模拟一次考试成绩，并计算平均分和标准分。...scale=10, size=100)print("平均分:", scores.mean())print("标准分:", (scores - scores.mean()) / scores.std())解释：在第一个练习中...，我们生成了 500 个服从正态分布的随机数，均值为 10，标准差为 3，并使用 Seaborn 的 distplot() 函数绘制了它们的分布图。...在第二个练习中，我们生成了三个服从正态分布的数据集，分别设置标准差为 1、2 和 3，并使用 Seaborn 的 distplot() 函数绘制了它们的分布图。

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    用Seaborn实现高级数据分析与可视化

    df = sns.load_dataset("tips")在这个示例中，我们将使用Seaborn内置的"tips"数据集，这是一个记录餐馆服务员小费情况的经典数据集。...联合分布图（Jointplot）联合分布图（jointplot）是Seaborn中非常强大的工具，用于同时展示两个变量的联合分布及其边际分布。这在分析变量之间的关系时尤其有用。...通过改变主题和调色板，能够有效增强图表的视觉吸引力和信息传递效果。2. 使用FacetGrid进行条件绘图FacetGrid是Seaborn的强大工具之一，允许我们在多个条件下绘制一组图表。...Seaborn绘制了一条回归线，接着使用Matplotlib添加了一条表示小费平均值的红色虚线。...Pandas对数据进行了分组并计算了平均值，然后使用Seaborn绘制了聚合数据的条形图。

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    使用Seaborn进行房价数据可视化

    Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...Seaborn 是一个出色的数据可视化库，它让我们的生活变得轻松。...我们想使用可视化方法初步探索各种因素是如何影响北京房价的。 一、房屋单价/房屋面积整体分布情况 —使用图形：直方图 （Distplot） sns.distplot（）结合直方图并绘制核密度估计图。...二、探究房屋面积对房屋单价的影响 —使用图形：联合分布图 （Jointplot） 联合分布图 （Jointplot）采用两个变量并一起创建直方图和散点图。...此图对于相对较大的数据集最有效。也称为Hexbin Plots。 ? 有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。默认情况下，联合分布图显示散点图。

    1.6K10

    数据可视化Seaborn入门介绍

    Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...仍以鸢尾花为例，绘制双变量核密度估计图，并添加阴影得到如下图表： rugplot 这是一个不太常用的图表类型，其绘图方式比较朴素：即原原本本的将变量出现的位置绘制在相应坐标轴上，同时忽略出现次数的影响...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...实际上，查看seaborn源码可以发现，其绘图接口大多依赖于一个类实现。...例如：jointplot在seaborn中实际上先实现了一个名为JointGrid的类，然后在调用jointplot时即是调用该类实现。

    2.8K20

    在Python中用Seaborn美化图表的3个示例

    最重要的是，研究人员通常需要花费大量时间来绘制分布图，如果不能轻松地绘制分布图，则您的绘制程序包实际上是多余的。...Matplotlib的视觉效果很不好，Chartify太难以使用，我都不太喜欢。 单变量分布图 如果您发现了一个随机变量，其分布有一定规律，那么Seaborn的调度功能将非常有用。...图2：两个随机变量的联合分布 我在研究和文章中都使用了这种图，因为它使我能够将单变量动力学（带有内核图）和联合动力学保持在我的思想和观察的最前沿：所有这些都在传达我所经历的思考。...在分层讨论方面非常有用，我强烈建议您使用。 箱形图和晶须图 分布图的问题在于，它们常常会被异常值扭曲，除非您知道这些异常值存在并且进行处理。...箱形图得到了广泛的使用，它是一种显示可靠的指标的有效方法，例如中位数和四分位数范围，它们对于异常值（由于其较高的分解点）具有更大的弹性， Seaborn的箱形图实施方式看起来很棒，因为它可以突出显示多个维度来传达一个相当复杂的指标

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    Python绘图模块seaborn在Anaconda环境中的安装

    本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。...seaborn模块提供了一组高级接口，使得绘制常见的统计图形变得更加简单。我们可以使用seaborn模块以简洁的方式绘制柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等等，可以绘制图片的种类非常繁多。...统计信息的可视化。seaborn模块提供了许多功能，用于可视化和理解数据的分布和统计信息。例如，我们可以使用seaborn模块绘制直方图、核密度估计图、分布图、小提琴图等。 多变量关系的可视化。...绘制多变量两两相互关系联合分布图、Python matplotlib绘制列表数据的小提琴图等等，大家如果感兴趣可以直接点击、查阅上述的推文。...需要注意的是，由于我希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置seaborn模块，因此首先通过如下的代码进入这一虚拟环境；关于虚拟环境的创建与进入，大家可以参考文章Anaconda创建、使用、

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    Seaborn 上

    这是 Python 数据可视化系列的第三节《Seaborn 上》。...它可无缝相接的在 Pandas 的 DataFrame 上直接画图，而且代码量不多，函数签名也很一致。Seaborn 可视化的内容很多，我将其分为三个部分来讲解。 1....Seaborn 101 场景设定 风格设定 色调设定 图级轴级 Seaborn 数据集 2. 单图 关系图 分布图 分类图 回归图 矩阵图 3....' ) Seaborn 在画图时考量三大要素：场景 (context)，风格 (style) 和色调 (palette)，下面三小节详细说明，当设定场景、风格和色调时，Seaborn 中有特定函数 set_context...中的绘图函数可分为两类： 坐标轴级别 (axes-level)：将数据绘制到单个 matplotlib.pyplot.Axes 对象上，该对象是函数的返回值。

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