A图： B图： 拼接后： import os import numpy as np import PIL from PIL import Image dirn...
目的 在Excel中，经常会碰到比较两个列表的问题，以查看列表中不同的项目。...实现 下面的VBA用户自定义函数（UDF）——IsInList2调用了6个方法： 1.对LookIn列表进行排序并使用二分搜索来比较LookFor列表中的项目 2.在LookIn列表中使用线性搜索LookFor...为简单起见，该函数假设两个列表都是至少包含2个项目的区域，因此，第一个任务是从区域中获取值到变体数组。然后，创建的输出数组为调用单元格和LookFor列表的较小者。...接着，如果完全匹配，则数据被排序，添加到集合或字典。随后，该函数使用适当的过程方法遍历LookFor列表，并将结果存储到输出数组中。...,但进行排序 '=1 数据已排序 - 使用二分搜索 '=-1 使用线性搜索 '=2 使用集合 '=3 使用字典 Dim nLookFor As Long
默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...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。...204.272499 163.704994 2022-05-31 262.803335 198.643331 147.326665 现在，我们可以通过将条形字符串值分配给 kind 参数来基于聚合数据创建条形图...： 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：
作用 一般情况，在预测结局事件的时候，不同的人可能会建立不同的预测模型，当我们去评价两个模型的好坏或者预测能力的强弱的时候，你可能会说AUC呀，其实除了AUC，还有NRI也是用来比较两个模型预测能力的。...而在诊断试验中，通常根据检验指标的判断结果和金标准诊断结果，整理成一个2×2的表格，如下表所示，并以此来计算诊断试验中两个比较重要的指标，即灵敏度和特异度。...净重新分类指数NRI 相对于ROC曲线及其AUC，NRI更关注在某个设定的切点处，两个模型把研究对象进行正确分类的数量上的变化，常用来比较两个模型预测能力的准确性。...1.安装并加载包 2.借助survival包中的数据集，进行数据选取 最后生成的egData如下： 最后一列event数据集表示的是病人的生存状态，1代表存活，0代表死亡。...Ok，今天的推文就到这，我们主要分享了NRI的基本概念和基于R语言计算NRI，希望能对大家有所帮助，最后，欢迎大家留言，有不正确的地方，也请大家留言指正。
ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
NCSS也有一个用于绘制三维散点图的过程，在后面的部分中会显示。03、误差条形图误差条形图用于通过标准误差或标准偏差显示均值和相关的价差。...NCSS软件中的误差条形图可以是垂直的或水平的、分组的或未分组的，并且可以用方框或单个点显示。04、3D曲面图3D曲面图基于一组三维点。构建了X和Z的二维网格。这个网格的范围等于数据的范围。...这个Y值是“靠近”这个网格点的所有数据值的加权平均值。（平均点数由用户指定。）使用这些平均值构建三维表面。05、饼状图饼图用于直观地比较每个类别与整体的比例或百分比。...06、更多图形NCSS还支持圆形直方图和玫瑰图、聚类热图（双树状图）、直方图和比较直方图、森林图、协方差图分析、ROC曲线、预测和时间序列、3D散点图、等高线图、条形图、箱线图、质量控制图、层次聚类树状图...01、PASS 2022中的新程序 PASS保证：PASS包含50多个保证程序，包括用于比较均值、比例、存活率、负二项式比率和泊松率的保证程序。每个程序都易于使用并经过准确性验证。
[PyTorch小试牛刀]实战六·准备自己的数据集用于训练（基于猫狗大战数据集） 在上面几个实战中，我们使用的是Pytorch官方准备好的FashionMNIST数据集进行的训练与测试。...本篇博文介绍我们如何自己去准备数据集，以应对更多的场景。...我们此次使用的是猫狗大战数据集，开始之前我们要先把数据处理一下，形式如下 datas │ └───train │ │ │ └───cats │ │ │ cat1000.jpg...23000张数据，valid数据集中有2000数据用于验证网络性能 代码部分 1.采用隐形字典形式，代码简练，不易理解 import torch as t import torchvision as...tv.transforms.Compose( [tv.transforms.Resize([64,64]),tv.transforms.ToTensor()]#tv.transforms.Resize 用于重设图片大小
整体的知识点如下： 统计基础 描述统计 描述统计是数据分析使用最多的，常用于探索性数据分析（EDA）。...图表描述 直方图：分为频数分布直方图和频率分布直方图，可以用来直观显示随机变量的分布 条形图：条形图分为柱状图和水平条形图，可以用来直观显示组间差异 饼图：直观地展示各组占总体比例，并显示组间差异，但不宜分组过多...，其中样本方差为： 图片 ，总体方差为： 图片 标准差：方差开根号的结果，其中样本标准差为： 图片 ，总体标准差为： 图片 变异系数：变异系数没有量纲，可用于比较不同单位的样本间的波动大小。...这些推断的基础都是基于中心极限定理和随机变量的概率分布。 抽样 抽样方法 常见的抽样方法有简单随机抽样、系统随机抽样、分层抽样和整群抽样，最常用的是简单随机抽样。...中心极限定理可用于估算抽样标准误： 图片 总结 在日常分析工作中，描述统计常用于探索性数据分析（EDA），概率分布常用于模拟数据，假设检验常用于AB试验。 共勉～
相比之下，计算生物学竞赛通常只提供数百到数千个标记实例，关键的瓶颈是注释者需要具备一定的专门知识水平，而且注释比传统的领域需要更长的时间，因此很难获得大量的注释数据。...有效性是将基于HALS标注数据的人工智能训练的准确率的AUC值，与未经人类增强训练的人工智能的AUC值进行比较来确定的。...实验 为了分析HALS对数据注释的影响，我们进行了两个实验，来测试HALS对注释工作量的改进以及注释数据的有效性。 注释工作量。...精度衡量曲线以及AUC比率 图5显示了一个带有HALS注释的数据集与一个没有HALS注释的数据集的比较图，他们的AUC比率为5.3 %，用HALS的50、75和100个训练样本训练的模型模型精度分别提高了...HALS可以为生物学家提供数据分析服务，使他们能够以最少的计算知识在特定的案例上收集高质量的数据集，用于人工智能模型的训练。未来在该方向的工作将涉及跨任务和图像类型扩展系统的能力。
本章提供了通常用于可视化数据的各种图表的快速直观概览。...如果你要寻找一个可能不知道其名称的特定可视化图形，它既可以用作目录，也可以作为图表制作的灵感来源。 1 数目 数目的可视化最常见的还是使用垂直的和水平排列的条形图。...由于条形图可以分成水平也垂直的，所以也就分垂直和水平条形图了。饼图强调各个部分的总和并且可以突出显示简单的区分。但是每一部分之间的比较的话，并排的条形图可能更好一些。...堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?
他们正在通过更智能和更自动化的决策（大多数数据驱动）寻求答案，数据几乎完全在传统数据中心设施之外收集和处理。...缩小数据源之间的物理距离、处理和使用是实用的解决方案，但这也意味着集中式数据中心并不是最佳的解决方案。...基于云计算的DCIM满足管理边缘计算基础设施的需求 ? 任何网络中的DCIM部署都可能是复杂的，而且成本可能很高（无论是使用内部部署模型还是作为服务模型提供的）。...相比之下，基于云计算的DCIM或DMAS（数据中心管理即服务）克服了这种初始惯性，为所面临的挑战提供了一种实用的解决方案。...DMaaS结合了简化的安装和基于订阅的方法，以及与云计算分析的安全连接，为服务器机房、配线间或IT设施的优化提供智能和可操作的洞察。
常见的数据分析图表 一、常见图表种类 二、各种图表的适用范围和作用（图表来自于网络） 1、饼状图：在想对基本比例进行比较的时候，饼状图比较有用；当扇形快的大小相似时，饼图用处不大。...水平条状图用横轴表示频数或百分数，用纵轴表示类，当类名比较长的时候，更方便。如果想同时体现出频数和百分数，可以使用分段条形图。如果想对比频数，可以使用堆积条形图。...标靶图：用于销售配额评估、实际花费与预算的比较情况、绩效优劣范围（ 优/良/差） 3、直方图：分类型数据用条形图，数值型数据用直方图。...直方图的横轴表示数据的范围，高度表示 频数密度= 频数/长方形宽度，直方图用面积表示频数 4、折线图：需要体现趋势时请使用折线图，例如基于时间的趋势。...6、散点图：表达两个数据之间的关系 气泡图：表达三个变量之间的关系 7、树形图：用方块的面积表示所占的比例 8、桑基图：表达数据的流向 9、热力图：通过颜色表达程度
、条形图的基线必须从零开始 条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。...单调的颜色，反而能很好地用于数据可视化，因为它们可以让你的读者理解你的数据，而不至于被数据淹没。 4、标签使用不同颜色区分 在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。...按照前面的两个绘图示例，如果要为轴设置特定名称。 3、标题 如果我们要将数据呈现给第三方，另一个基本但关键的要点是使用标题，它和之前的轴标记非常相似。...2、比较数据 比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。...这包括减弱或移除图形线，改变轴线、图形线的颜色，以及用浅灰色描绘电子表格行。使得“数据比率”可以达到一个很高的水平，听众会更容易明白其中的数据情况。 五、送书活动 以上的小细节你都记住了嘛？
从表格上看，列出离散变量各个取值的数量和占比即可: ? 对有序型商散变量而言，有序型离散变量之间是可以比较大小的，因此还可以通过累积频数和祟积频率的方式来对数据进行展现。...• 使用图形：对于连续型变量，主要通过直方图和箱线图的方式来对数据的分布状况进行考察。...例如，不同手机品牌的流失情况有着明显区别，在网络图中可以得到和条形图一样的结论，即ASAD90、CAS30、SOPIO和SOP20四个品牌的手机与流失关系密切。 ?...如果希望得到离散变量与连续变量之间的量化关系，则可以使用统计分析中的方差分析方法，从下图中可以看出，从统计意义上讲，在0.05显著性水平下。流失客户与不流失客户的高峰时期通话时长有着显著差异。 ?...在3种话费方案不合理(HighCAT50、HighCAT100 及High Play100)的情形下客户流失比率远高于话费合理情形的流失比率，这提示我们的客户是非常聪明的。
前言 ---- 条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。...前提是绘图数据已做了统计汇总）； position：用于设置条形图的摆放位置，默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图...在实际应用中，对于单离散变量和单数值变量的条形图，右图会更加受欢迎，因为它更加直观（借助于排序可以迅速地发现柱子的最高、最低及差异；借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下的具体值；借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。...如上图所示，浅色且较宽的条形图可以用作参考对象（如数据中的目标销售额），深色且较窄的条形图可以用作比较对象（如数据中的实际销售额）。通过这种图形，就能够一眼发现参考对象与比较对象之间的差异。
作为一个数据可视化的研究者，我想要介绍所有那些在数据可视化领域涌现的绝妙技术。因此，我的课程的其中一部分将会是基于研究论文，在线可视化和d3示例的讲座。...他们了解到，使用大型数据集生成swarmplots非常耗时，而基于摘要的图（如小提琴图）是更好的选择。...，并将其与节点链接图进行了比较。...geoplotlib是一个小巧好用的软件包，它建立在pyglet上，但它有点不稳定，经常崩溃。它使用OpenStreetMap图块，甚至允许基于动画的空间数据可视化。...通过Python实现的交互式数据可视化（用于Web）将有一个更光明的未来，我们期待这一天！ 致谢 感谢Sophie Engle教授提供的讲座笔记，让我在整个学期的讲课都很顺利。
它常用于说明基于两个变量的类型。 优点：针对元素分类和“区域”创建的易于使用的组织原则。 缺点：在不同的空间间隔绘制象限内的项，暗示两者可能不存在统计关系。...当重要的不是每根条形的高度而是条形之间的高度差时，常用于代替条形图。 优点：一种在垂直的或水平的狭小空间内都适用的紧凑形式；比传统的形式（条形图）更容易沿着单一的测试方法来进行比较。...缺点：看图者有时会把直方图误认为条形图。 11 折线图 显示值如何变化的一些相互连接的点，通常随时间的推移而变化（连续数据）。常用于通过把多条线画在一起来比较趋势，例如几家公司的收入。...优点：既适合水平又适合垂直的紧凑的图表形式；当两个变量之间的差异最重要时，非常适合在它们之间进行多次比较。...17 散点图 对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点，表示这两个变量之间的关系。常用于检测和显示相关性，如年龄与收入的关系图。
它常用于说明基于两个变量的类型。...优点：大家都熟悉的形式；非常适合于类别之间的简单比较 缺点：许多条形图可能会造成趋势线的印象，而不是突出离散值；多组条形可能变得难以解析 04 气泡图 散布在两次测量上的点，为数据增加了第三个维度（...优点：一种在垂直的或水平的狭小空间内都适用的紧凑形式；比传统的形式（条形图）更容易沿着单一的测试方法来进行比较 缺点：由于要绘制的点很多，很难有效地标记；如果这很重要，那就消除了所有类别之间的趋势感 07...常用于显示概率等结果的风险分析模拟。（也被错误地称为条形图，实际上，条形图用于比较类别之间的值，而直方图则显示一个变量的值的分布。）...优点：既适合水平又适合垂直的紧凑的图表形式；当两个变量之间的差异最重要时，非常适合在它们之间进行多次比较 缺点：当变量“翻转”（高值是前一个棒棒糖图中的低值）时，多个棒棒糖图之间的比较可能令人困惑；值相似的多个棒棒糖图
面对如此大数据规模、面向全渠道/数亿客户、TPS 超过万级/访问延迟毫秒级、并且混合了客户号/账号/机构信息多维度访问的重要业务系统，为了在 SLA、扩展性、整体成本等方面寻求最佳平衡点，整体数据架构采用了最贴合业务特征的方式做水平拆分...除此之外，该类型还会涉及某分页数据散落在两个相邻集群、WEB 端常见的跳页（即需要动态感知查询范围所涉及的所有集群的数据分布）、以及非时间维度分页等更为复杂的场景。...，所以，按照热、温、冷水平拆分了三类集群，并在分片规则上引入了“相对时间”、“绝对时间”的概念。...，执行前涉及 SQL 参数的改写（包括日期、分页，即业务参数到集群级物理参数的改写）、基于 ThreadLocal 切换数据源，并通过反射的方式执行实际的 SQL 方法。...count、max、min 等，会将多集群的全局结果集按照分组字段进行汇总或比较；对于avg类算子，则需要先将多个结果集的 sum、count 结果分别累加，再用“total sum / total count
今天就给大家总结了数据可视化的制作的30个小技巧，通过列举一些容易被忽略的常见错误，最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平。...一、你不得不注意的图表制作小技巧 1.条形图的基线必须从零开始 条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。...单调的颜色，反而能很好地用于数据可视化，因为它们可以让你的读者理解你的数据，而不至于被数据淹没。 4.标签使用不同颜色区分 在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。...按照前面的两个绘图示例，如果要为轴设置特定名称。 3.标题 如果我们要将数据呈现给第三方，另一个基本但关键的要点是使用标题，它和之前的轴标记非常相似。...这包括减弱或移除图形线，改变轴线、图形线的颜色，以及用浅灰色描绘电子表格行。使得“数据比率”可以达到一个很高的水平，听众会更容易明白其中的数据情况。 五、小结 以上的小细节你都记住了嘛？
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