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    数据可视化(15)-Seaborn系列 | 变量关系图jointplot()

    变量关系图 在默认情况下变量关系图是散点图与直方图组合的联合直方图,可以通过设置kind来改变联合直方图。...None, joint_kws=None, marginal_kws=None, annot_kws=None, **kwargs) 参数解读 [表1] x,y,hue:数据字段变量名...(如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名) data: DataFrame kind:{"scatter"| "reg"| "resid"| "kde"| "hex"} 作用:指定要绘制的类型...sns.set(style="white", color_codes=True) # np.random.seed(num),指定了num则表示生成的随机数是可预测的 np.random.seed(0) # 构建数据...linewidth=1) plt.show() [kb15hr2uf1.png] 案例地址 案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作:数据分析与可视化学研社

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    数据可视化 | Y轴可视化绘制方法(Python、R两种方法)

    最近有很多小伙伴私信我关于Y轴图的绘制方法?...这里给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法 Python语言 这里我们直接就给出数据预览和可视化设计的代码,图中部分代码我们再做详细解释,数据预览如下: 自定义的颜色字典...R语言 在介绍完Python-matplotlib 绘制Y轴后,我们再次介绍R-ggplot2如何绘制Y轴,由于绘制上面的可视化结果较为繁琐,这里我们直接生成样例数据进行Y轴的讲解。...构建数据 这里我们构建虚拟数据,代码如下: data <- data.frame( day = as.Date("2019-01-01") + 0:99, temperature = runif...*coeff, name="Price ($)") ) + 最终可视化代码如下: 总结 本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制Y轴的绘制方法,希望可以帮助到有需要的小伙伴

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    如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据

    如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库?有了腾讯云计算作为基础,我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成,而我们只要集中精力去实现业务就可以了。...硬 盘:根据数据量大小选择; 数据复制方式:异步复制适合要求较低的业务,同步复制适合要求较高的业务。...资源监控: 负载维度包含的监控数据项有磁盘使用空间、磁盘占用空间、容量使用率、发送数据量以及接收数据量。这些数据能够反映数据库空间增长等一些指标,可以作为数据库升级的依据。...通过这些数据,能够实时了解当前数据库的操作总体情况。 查询缓存维度包含了缓存命中率和缓存使用率,该指标能够反映数据库缓存的效率,当缓存命中率低时,就需要对业务的 SQL 操作进行分析。...数据库管理 数据库列表 在【数据库管理】>【数据库列表】页面,您可以将 SQL 文件导入到指定的数据库。 单击【数据导入】进入数据导入页面。 单击【新增文件】,选择本地 SQL 文件,确认上传即可。

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    如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据

    如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库?有了腾讯云计算作为基础,我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成,而我们只要集中精力去实现业务就可以了。...硬 盘:根据数据量大小选择; 数据复制方式:异步复制适合要求较低的业务,同步复制适合要求较高的业务。...资源监控: 负载维度包含的监控数据项有磁盘使用空间、磁盘占用空间、容量使用率、发送数据量以及接收数据量。这些数据能够反映数据库空间增长等一些指标,可以作为数据库升级的依据。...通过这些数据,能够实时了解当前数据库的操作总体情况。 查询缓存维度包含了缓存命中率和缓存使用率,该指标能够反映数据库缓存的效率,当缓存命中率低时,就需要对业务的 SQL 操作进行分析。...数据库管理 数据库列表 在【数据库管理】>【数据库列表】页面,您可以将 SQL 文件导入到指定的数据库。 单击【数据导入】进入数据导入页面。 单击【新增文件】,选择本地 SQL 文件,确认上传即可。

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    数据库怎么选购数据库有什么用

    随着网络技术的不断发展,网络上的各种应用不断的出现,而云数据库受到了很多人都欢迎,现在的很多公司基本上都会使用云数据库,但是很多人对于云数据库怎么选购却并不了解,以下就是关于云数据库的相关内容。...云数据库怎么选购数据库怎么选购?如果大家想要购买云数据库,就需要去到专门的官网了,目前网络上有很多的网络服务商,大家在选择这些服务商的时候,一定要谨慎的选择,因为有些服务商的数据库并不好用。...在腾讯云里面,就能够为大家提供云数据库,使用起来非常的简单,而且功能非常的强大。在选购的时候也需要考虑其它的方面,如业务应用场景、服务区域、计费方式等等。...而且云数据库是非常可靠的,因为里面有着自动备份的设置,所以并不用担心数据会丢失。云数据库还可以轻松的实现部署,在短时间内就可以进行使用了。 云数据库怎么选购?...大家首先需要找到专业的服务商,在选购的过程当中,也需要多关注一下其他的方面,云数据库对于企业的管理是非常重要的,它能够让企业的运作效率更高,还能够节约不少的时间和成本,所以也受到了国内和国外很多人的欢迎

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    小白也可以用数据分析选购心仪的手机

    本文我们就来看看怎样用数据分析选购手机。 分析思路 思路很简单,上京东商城把所有手机的数据爬下来,然后根据配置、价格过滤出符合条件的手机,在过滤出来的手机里选择一部性价比最高的。...爬下来的所有数据存入MongoDB。 过滤数据 爬下来的手机数据当中,信息完整的共有4700多条数据,这4700多部手机属于70个手机品牌。 这些品牌画成词云图是这样的 ?...手机的配置主要有以下这些参数 是否待 机身材质 CPU型号 内存大小 存储容量 电池容量 屏幕材质 屏幕大小 分辨率 摄像头 强哥平时用手机主要是看看书、刷刷知乎微信、买买东西,所以选购新手机的时候最关心的就是速度...考虑以上因素,在对数据做过滤的时候,我设定了以下几个条件 CPU的品牌是高通 内存大小大于等于6GB 存储容量大于等于64GB 电池容量大于3000mAh 必须是待 价格在1500元以内 过滤数据的代码如下...作为一款千元机,骁龙636八核CPU、6G大内存、64G大存储、5.99英寸大视野全面屏、前置相机+后置摄、超长的待机时间,这款手机大概算是千元机中的机皇了。

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    绘图技巧 | 变量映射地图可视化绘制方法

    这里的数据地图数据和指标数据分别来自albersusa和socviz包,albersusa包提供了美国标准地图地图文件数据,socviz包则提供了许多常用的指标数据,这两个包也为绘制美国地图省去了寻找数据的时间...geom_sf(data = country_sf,size=.125) + theme_ipsum(base_family = "Roboto Condensed") usa_map 可视化预览效果如下...)生成新列 bio_data <- left_join(counties,us_data,by = c("fips"="id")) 最后,我们使用biscale::bi_class()方法将合并后的数据转换成可用于绘制变量映射的数据集...注意:红框中的数据就是我们用于映射的数据集,接下来,我们进行可视化展示: 「可视化绘制」:在此之前,我们需将绘制数据使用sf::st_transform()进行投影转换,使其更好的展示美国地图,代码如下...: process_data_2163 <- sf::st_transform(process_data,crs = 2163) 可视化绘制代码如下: usa_bivar_2163_them <- ggplot

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    绘图技巧 | 变量映射地图可视化绘制方法

    这里的数据地图数据和指标数据分别来自albersusa和socviz包,albersusa包提供了美国标准地图地图文件数据,socviz包则提供了许多常用的指标数据,这两个包也为绘制美国地图省去了寻找数据的时间...geom_sf(data = country_sf,size=.125) + theme_ipsum(base_family = "Roboto Condensed") usa_map 可视化预览效果如下...)生成新列 bio_data <- left_join(counties,us_data,by = c("fips"="id")) 最后,我们使用biscale::bi_class()方法将合并后的数据转换成可用于绘制变量映射的数据集...注意:红框中的数据就是我们用于映射的数据集,接下来,我们进行可视化展示: 「可视化绘制」:在此之前,我们需将绘制数据使用sf::st_transform()进行投影转换,使其更好的展示美国地图,代码如下...: process_data_2163 <- sf::st_transform(process_data,crs = 2163) 可视化绘制代码如下: usa_bivar_2163_them <- ggplot

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    如何选购腾讯云数据库 MySQL及初始化访问数据

    在腾讯云购买云数据库 MySQL及初始化访问数据库是很轻松的事情,有了腾讯云计算作为基础,我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成,而我们只要集中精力去实现业务就可以了。...数据库版本根据程序要求选择对应的版本。 实例规格:CPU核心数和内存数,同样根据程序和访问量来选择。 项目:选择数据库实例所属的项目,缺省设置为默认项目。...硬 盘:根据数据量大小选择; 数据复制方式:异步复制适合要求较低的业务,同步复制适合要求较高的业务。...image.png image.png 更多参考腾讯云官方帮助 二、访问 MySQL 数据库 访问云数据库 MySQL 的方式如下: 内网访问:使用云服务器 CVM 访问自动分配给云数据库的内网地址,...注意: 外网访问需要开启数据库实例的外网地址,此操作会使您的数据库服务暴露在公网上,可能导致数据库被入侵或攻击。建议您使用内网访问的方式来登录数据库。

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    雷达数据集:用于自动驾驶的雷达多模态数据

    实验平台配置以及不同传感器收集的数据可视化场景。(a) 显示了自动驾驶汽车系统中每个传感器坐标系统的信息。...内容概述 提出的数据集的主要包括自车系统传感器规格,传感器校准,数据集标注,数据收集和分发,以及数据集的可视化。...图2.传感器校准的投影可视化 数据集标注 数据集为每个对象提供了3D边界框、对象标签和跟踪ID。...数据帧中点云数量的统计 数据可视化 通过图7和图8中显示的一些数据进行了可视化。我们使用3D边界框注释对象,并将其映射到图像、激光雷达点云和两种4D雷达点云上。...这些数据可以扩大数据集并增强数据集在物体检测和跟踪任务中的泛化能力。

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    R语言 坐标轴组合图形可视化实现

    数据可视化过程中,经常遇到两种不同类型图表组合的情况,就是所谓的坐标轴组合图。最近学习中遇到了此问题,特学习和大家分享,部分内容有个人改进哟” 01 — 效果图 ? ?...) # 2、参数解释: 1、lx,ly,rx,ry:左坐标轴和右坐标轴的值 注意:lx和rx值至少相邻,并且可能重叠 2、data:数据框 3、main:标题 4、xlim、lylim,rylim...案例3:不带数值标签的混合类型坐标图 ## 折线&柱形混合坐标图形(不含图形数值标签) twoord.plot(xval1, going_up, xval2, going_down, xlab="Sequence...案例4:带数值标签的混合类型坐标图(值得学习) ## 折线&柱形混合坐标图形(含图形数值标签) twoord.plot(xval1, going_up, xval2, going_down, xlab...04 — 源代码 1、更多学习twoord.stackplot 2、源数据及R代码: 链接: https://pan.baidu.com/s/1lMnHySqzwV2uxMqroINM3g 提取码:

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    数据中心建设-网络&安全层活设计

    总体网络架构 设计要点: (1)如果两个数据中心间链路距离<=25KM,建议使用裸光纤互联。 l4台核心交换机建议10GE链路互联,至少2对裸光纤。...(2)如果两个数据中心间链路距离>25KM,建议使用裸光纤互联。 l建议使用波分设备来构建两数据中心的同城网络。l以太网交换机和FC交换机同时连接到波分设备,两个数据中心通过级联的方式互联。...网络活核心技术 网络活核心技术分析: 网络层活主要通过SDN技术实现网络自动化部署,通过VXLAN构建跨数据中心大二层网络、通过EVPN技术实现跨数据中心互联,三大技术相辅相成共同实现网络层活...lVXLAN:通过VXLAN构建跨数据中心大二层网络,确保虚机无障碍迁移。 lEVPN:通过EVPN技术互联2个数据中心,为构建大二层网络提供先决条件。...网络安全层技术 网络活核心技术分析: 数据中心网络安全防护建议最新等级保护2.0相关要求部署相关的安全设备进行整体安全防护。

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