现在云朵君将和大家一起学习如何使用 plotnine 创建图形。这个库是 Python 的一种 ggplot2。 如果你还没有安装，直接安装即可。...如果数据点沿对角线密集分布，说明该时间序列存在自相关性，点分布越集中则自相关性越强。如果数据点分散分布，则表明该序列是随机的，前值对后值没有预测作用。...时间序列滞后图 滞后散点图还可用于发现异常值，异常值点将远离数据点的密集区域。 示例数据的点倾向于沿对角线分布，但当值越大时，离散程度也越大。这种特征表明该序列可能存在自回归结构。...季节子序列图 有些图形工具专门用于探究时间序列的季节性成分，如季节子序列图。 季节子序列图的绘制方法是:根据数据的季节周期，将整个序列分组，每组包含一个完整的季节周期。...自相关系数图: 绘制不同滞后阶数下的自相关系数，判断序列中趋势和周期性的存在。 季节子序列图: 根据季节周期对序列分组，展现不同季节下的数据模式。
有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。...时间序列图（Time Series Plot） 时间序列图用于显示给定度量随时间变化的方式。在这里，您可以看到 1949 年 至 1969 年间航空客运量的变化情况。 36....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...如果实现隔离，则该特征可能在预测该组时非常有用。
有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 ? 23....条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ?...时间序列图（Time Series Plot） 时间序列图用于显示给定度量随时间变化的方式。在这里，您可以看到 1949 年 至 1969 年间航空客运量的变化情况。 ? 36....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...（需要安装 joypy 库） 25、分布式包点图 （Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。...您可以通过在plt.plot()中设置颜色参数来更改条的颜色。 06 变化 （Change） 35、时间序列图 （Time Series Plot） 时间序列图用于显示给定度量随时间变化的方式。...41、使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列
这是为什么呢？...占比 占比类图表显示了局部与整体的关系。 常见用例包括： 产品类别的综合收入、预算 5. 关联 关联类图表显示两个或以上变量之间的关系。 常见用例包括： 收入和预期寿命 6....显示随时间的变化 可以使用时间序列图表来表示随时间的变化，就是按时间顺序表示数据点的图表。表示随时间变化的图表包括：折线图，柱状图（条形图）和面积图。 *基线值是y轴上的起始值。...这些图形属性包括： · 形状 · 颜色 · 大小 · 面积 · 体积 · 长度 · 角度 · 位置 · 方向 · 密度 不同属性的表现 多个视觉处理方法可以综合应用于数据点的多个方面。...· 在PC端，通过单击、拖动或滚动进行缩放 · 在移动端，通过捏合进行缩放 当缩放不是主要操作时，可以通过单击和拖动（在PC端）或双击（在移动端）来实现。 平移 平移让用户能够看到屏幕之外的界面。
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。 但是在处理超长的时间轴时有一个问题。...2、突出显示数据点 如果需要注意某些值，可以用标记突出显示数据点。...4、查看数据分布 箱形图是一种通过四分位数展示数据分布的方法。箱形图上的信息显示了局部性、扩散性和偏度，它还有助于区分异常值，即从其他观察中显著突出的数据点。我们只需一行代码就可以直接绘箱形图。...使用简单的时间序列图显示超长时间序列数据可能会由于重叠区域而导致图表混乱。...本文展示了6种用于绘制长时间序列数据的可视化方法，通过使用交互函数和改变视角，我可以使结果变得友好并且能够帮助我们更加关注重要的数据点。 最后这些方法只是一些想法。
占比 占比类图表显示了局部与整体的关系。 常见用例包括： 产品类别的综合收入、预算 ? 5. 关联 关联类图表显示两个或以上变量之间的关系。 常见用例包括： 收入和预期寿命 ? 6....显示随时间的变化 可以使用时间序列图表来表示随时间的变化，就是按时间顺序表示数据点的图表。表示随时间变化的图表包括：折线图，柱状图（条形图）和面积图。 ? *基线值是y轴上的起始值。...这些图形属性包括： · 形状 · 颜色 · 大小 · 面积 · 体积 · 长度 · 角度 · 位置 · 方向 · 密度 不同属性的表现 多个视觉处理方法可以综合应用于数据点的多个方面。...· 在PC端，通过单击、拖动或滚动进行缩放 · 在移动端，通过捏合进行缩放 当缩放不是主要操作时，可以通过单击和拖动（在PC端）或双击（在移动端）来实现。 平移 平移让用户能够看到屏幕之外的界面。...转换期间不会显示所选日期范围之外的数据，从而降低了复杂性。 ? 动画能够体现两个不同图表的相关性。 6. 空状态 图表数据为空的情况下，可以提供相关数据的预期。
每枚硬币被选中的概率是1/4，需要2个问题才能猜对。所以猜硬币的预期问题数是2。...根据这个逻辑，猜硬币的预期问题数是1/2 x 1个问题(蓝色) + 1/4 x 2个问题(红色) + 1/8 x 3个问题(绿色) + 1/8 x 3个问题(橙色) = 1.75。...例如，当 p = 1/4, log(4) = 2 个问题(本文所有对数的基都为2)。所以总计这个游戏的预期问题数是 ? 这就是熵的表达式。...当 y = 1时，乘积的第二项是1，我们要最大化 ; 当 y = 0时，乘积的第一项是1，我们要最大化 。只有当 y 的值仅为0或1时，这个方法才有效。 ? 最大化对数的可能性等价于最小化 ?...这是交叉熵的表达式。这就是为什么交叉熵被称为对数损失。最小交叉熵即最大化对数。例如，在我的分类中有三个数据点，它们的真实标签是1, 1, 0，我的预测 y 是0.8, 0.9, 0.3。
在我解释了这个算法的基础之后，我将使用Iris数据集展示使用scikit-learn的孤立森林应用。 孤立森林的工作原理 孤立森林与随机森林非常相似，它是基于给定数据集的决策树集成而建立的。...有三种可能的情况: 当观测的得分接近1时，路径长度非常小，那么数据点很容易被孤立。我们有一个异常。 当观测值小于0.5时，路径长度就会变大，然后我们就得到了一个正常的数据点。...当标签等于-1时，它表示我们有异常。如果标签是1，就是正常的。 df[df.anomaly_label==-1] ?...我想指定contamination超参数在这个算法中有相关的作用。当您修改它时，模型将返回相同比例的离群值，您需要仔细选择它。典型的值在0到0.5之间，但它也取决于数据集。...我也建议你使用plotly库显示图形，就像我在本教程中做的那样。它们比用seaborn和matplotlib获得的要详细得多。
Plotly能够创建的图表类型包括但不限于： 折线图 柱状图 饼图 散点图 地理地图 ️ 此外，它还支持3D图形、时间序列图、热图、平行坐标图等复杂图形。 1.2 为什么选择Plotly？...Plotly的优势在于其高度的交互性和美观性。与其他静态图形库（如Matplotlib）不同，Plotly允许用户在浏览器中与图表进行交互，如缩放、平移、选择数据点等。...将显示对应的文字信息。...❓ 4.1 为什么我的图表无法正常显示？...通常这是由于在某些IDE中（如PyCharm）使用plotly时，无法自动打开浏览器窗口。
e) Retries Per Second graph Retries Per Second graph显示每秒尝试连接服务器的次数 当发现以下情形时，重试服务器连接： 1....服务器一开始不能解析负载生成器的ip地址 f) Connections graph Connections graph显示了图形中每个时间点打开的TCP/IP连接数。...当页面上的连接指向不同的web地址时，一个HTML页面可能会让浏览器打开多个连接。为每个web服务器都打2个连接 该图形在指示需要显示额外连接时很有用。...和Oracle NCA，你可以插入一个数据点，作为一个用户自定义step.每次脚本执行数据点所在函数时，会收集数据点信息。...注意: 如果脚本中未定义事务或者没执行事务，那么图形将没有数据.
这位工程师以下面鸟瞰方式开始了他的文章，说明为什么图对现代数据很重要——我将在这里引用，因为它完美地为我们奠定了基础： 许多现实世界的机器学习问题都可以被框定为图问题。...下图显示了 20 个顶点上随机生成的图形， 其中 （a） 每个顶点的大小对应于其接近度分数，在 （b） 中对应于中介度分数。...给定一个图（可能具有每个顶点的特征值集合），我们想预测哪条边最有可能形成下一条，当图形被认为是一个动态过程时，其中顶点集保持不变，但边随着时间的推移而形成。...通过将顶点对视为数据点，并使用每对的平均接近度、中介度等（和/或对之间的距离），我们可以预测图中“应该”存在哪些缺失的边。 当图是社交媒体网络时，这些缺失的边可以框定为算法的朋友/关注者建议。...当图是数学合作时（数学家作为顶点和边连接共同撰写论文的对），这可以告诉你你的下一个合作者应该是谁：只要找到那个倾向得分最高的你还没有和他一起发表的数学家！
如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。...在4至5 UTC之间的所有数据点将在4 AM桶中收尾。如果以1小时的间隔查询一天的数据降采样，则将会收到24个数据点（假设所有24小时都有数据）。 ...给定36分钟的时间间隔以及我们上面的示例，时间间隔为2160000毫秒，结果为时间戳1388549520或04:12:00 UTC。所有在04:12与04:48之间的数据点将收尾在一个桶中。...由于OpenTSDB不会对时间对齐或值存在时施加约束，因此必须在查询时指定这些约束。使用降采样执行分组聚合时，如果所有序列都缺少预期间隔的值，则不会发出任何数据。...Null(null) – 除了在序列化过程中它发出的是一个null而不是NaN，与NaN有相同的行为。 Zero(zero) – 当缺少时间戳时以0替换。零值将被合并到聚合结果中。
引言 在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？...一个有效的图形应具备以下特点： 能正确传递信息，而不会产生歧义； 样式简单，但是易于理解； 添加的图形美学应辅助理解信息； 图形上不应出现冗余无用的信息。...其他类似功能网站，资料包括： 庄闪闪的可视化笔记——常用图形[2] R Graph Gallery[3] 《R 语言教程》——ggplot 的各种图形[4] 系列目录 本文主要介绍第六部分：变化趋势图形...应用场景有： 想要描述数量或体积（而不是价格之类的变量）随时间的变化； 有很多数据点。对于很少的数据点，可以考虑绘制柱状图。 希望展示各个类别的贡献。...，特别是高点和低点时，日历热力图是一个很好的工具。
当数据是线性可分但不能理解非线性关系时，逻辑回归方法效果很好。 支持向量机在非线性和高维任务中使用核技巧和最大裕度概念来更好地执行任务。...当堆叠时，较低层可以捕获较低级别的细节（即，将面与背景分开的线），中间隐藏层可以捕获中级细节（即，正方形和圆形），输出层可以检测到高级别的特征（即眼睛的像素位置）。...当RELU用于深层神经网络时，反向传播信号将减小到零或当它到达输入层时爆炸成大数，没有适当的反向传播信号，权重在下层中永远不会改变。...Adam的表现优于其他优化者。 7.学习率调度：找到合适的学习率至关重要。强烈建议在开始时使用高学习率并在训练期间减少学习率。 8.l1/l2正规化：当性能与先前的时期相比实际下降时，停止训练网络。...然而，当我们具有足够的标记训练数据时，可以对标记数据点添加一些修改以生成更多标记的训练数据。 image.png 对于每个标记的图像数据点，我们可以使用数据增强生成多个数据点。
我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。 聚类是一种包括数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以用聚类算法将每个数据点分到特定的组中。...步骤 1 到 3 的过程是通过许多滑动窗口完成的，直到所有的点位于一个窗口内。当多个滑动窗口重叠时，保留包含最多点的窗口。然后根据数据点所在的滑动窗口进行聚类。...但是请注意，正如上图所看到的，这不是 100% 必要的，因为高斯开始时我们很穷，但是很快就得到了优化。 给定每个簇的高斯分布，计算每个数据点属于一个特定簇的概率。...两者相乘再除以 2L 表示当该网络是随机分配的时候顶点 i 和 j 之间的预期边数。 整体而言，括号中的项表示了该网络的真实结构和随机组合时的预期结构之间的差。...研究它的值可以发现，当 A_ij = 1 且 ( k_i k_j ) / 2L 很小时，其返回的值最高。这意味着，当在定点 i 和 j 之间存在一个「非预期」的边时，得到的值更高。
步骤 1 到 3 的过程是通过许多滑动窗口完成的，直到所有的点位于一个窗口内。当多个滑动窗口重叠时，保留包含最多点的窗口。然后根据数据点所在的滑动窗口进行聚类。...下面显示了所有滑动窗口从头到尾的整个过程。每个黑点代表滑动窗口的质心，每个灰点代表一个数据点。...但是请注意，正如上图所看到的，这不是 100% 必要的，因为高斯开始时我们很穷，但是很快就得到了优化。给定每个簇的高斯分布，计算每个数据点属于一个特定簇的概率。...两者相乘再除以 2L 表示当该网络是随机分配的时候顶点 i 和 j 之间的预期边数。 整体而言，括号中的项表示了该网络的真实结构和随机组合时的预期结构之间的差。...研究它的值可以发现，当 A_ij = 1 且 ( k_i k_j ) / 2L 很小时，其返回的值最高。这意味着，当在定点 i 和 j 之间存在一个「非预期」的边时，得到的值更高。
步骤 1 到 3 的过程是通过许多滑动窗口完成的，直到所有的点位于一个窗口内。当多个滑动窗口重叠时，保留包含最多点的窗口。然后根据数据点所在的滑动窗口进行聚类。...下面显示了所有滑动窗口从头到尾的整个过程。每个黑点代表滑动窗口的质心，每个灰点代表一个数据点。 ?...但是请注意，正如上图所看到的，这不是 100% 必要的，因为高斯开始时我们很穷，但是很快就得到了优化。 给定每个簇的高斯分布，计算每个数据点属于一个特定簇的概率。...两者相乘再除以 2L 表示当该网络是随机分配的时候顶点 i 和 j 之间的预期边数。 整体而言，括号中的项表示了该网络的真实结构和随机组合时的预期结构之间的差。...研究它的值可以发现，当 A_ij = 1 且 ( k_i k_j ) / 2L 很小时，其返回的值最高。这意味着，当在定点 i 和 j 之间存在一个「非预期」的边时，得到的值更高。
机器学习简介 我们从一组收集到的数据点开始（见下图），每个数据点代表两个值之间的关系——输出（房价）与影响因素（房子面积）。 ? 然而我们无法预测没有数据点的特征的值（见下图）。 ?...学习率较小时，处理过程会更慢，但肯定能得到更小成本；而当学习率更大时，我们可以更快地得到最小成本，但有「冲过头」的风险，导致我们没法找到最小成本。...我们引进一个新的特征——房间数量。当收集数据点时，现在我们需要在现有特征「房屋面积」之上收集新特征「房间数」的值，以及相应的结果「房屋价格」。 我们的图表变成了 3 维的。 ?...由于缺少数据点，有时无法对给定的 2 个特征进行预测 在单一特征的情形中，当没有数据点时，我们需要使用线性回归来创建一条直线，以帮助我们预测结果房屋价格。...（如 x1.1），其中，n 是特征数，m 是数据点的数量。 ?
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