那么问题来了，当类的泛型相关时，如何在两个泛型类之间创建类似子类型的关系呢？例如如何让Box 和Box变得与Box有关呢？...为了搞懂这个问题，我们先来了解一下同一类型的对象是如何实现子类型化的吧。...因此当我们在传递参数时，ArrayList类型的是可以给List或者Collection传递的。 只要不改变类型参数，类型之间的子类型关系就会保留。...搞懂了子类型化的问题，我们回到“如何在两个泛型类之间创建类似子类型的关系“的问题。...泛型类或者接口并不会仅仅因为它们的类型之间有关系而变得相关，如果要达到相关，我们可以使用通配符来创建泛型类或接口之间的关系。
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。...= [str(i)+'-'+str(j) for i,j in zip(df_temp.year, df_temp.month)] df_temp.head() 绘制时间序列图 下面的代码展示了如何从...所以Plotly是一个很有用的库，可以帮助我们创建交互式图表。 用一行代码直接绘制一个简单的交互式时间序列图。...例如，添加两条线来查看平均温度高于和低于20.5°C和-5°C的一天。...df_cross, height=700, aspect='auto', color_continuous_scale='viridis') 6、使用雷达图比较月份 在可视化时间序列数据时，
当驱动状态反转时，流经电阻的电流方向改变，于是在接收端产生一个有效的〞0〞或〞1〞逻辑状态。...因此两条线所产生的大部分磁场互相抵消。相较于两根单端数据线，这极大的减少了 EMI。...如前面所述，当许多输出并行传输时，每个信号传播越快，它产生的 EMI就越多。此外，信号间延时差也限制了信号可以传播的距离，在更快的数据速率下会变得更糟。...此外，当需要系统维护维修时，使用大量并行接口电缆的系统，例如 LED Wall，调试起来很困难。而且 LED Wall 后面的空间有限，因此需要在正面进行所有维修。...• 阻抗匹配 o 为 LVDS 信号设计阻抗匹配时，应遵循： PCB至少为 4层板，LVDS信号和 TTL/CMOS信号需用电源层或地层进行隔离； LVDS的驱动器和接收器尽可能靠近连接器放置
也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。...可视化分布 数据探索的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表...这个 50 行的 Dash 应用程序使用 Plotly Express 生成用于浏览数据集的 UI 。 设计理念：为什么我们创建 Plotly Express ？...当您键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -
什么是回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。...) 斜率model.intercept_ # array([0.86175551]) 截距 y = 1.00116024 * x + 0.86175551 那怎么评价这个模型的好坏 当然是越靠近越好...model.predict(x1),color = 'r') plt.plot(x1 , model.coef_*x1 + model.intercept_ +1, color = 'b') # 用大的1区别这两条线...，0.01两条线几乎重合 ?...通过测试数据来评估模型的预测效果如何。
也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。...可视化分布 数据探索的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表...对于Plotly 生态系统，这意味着一旦您使用 Plotly Express 创建了一个图形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 进行命令性编辑，使用 Orca 将其导出为几乎任何文件格式...当您键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -
也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。...03 可视化分布 数据探索的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...06 Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许你快速创建图表...这个 50 行的 Dash 应用程序使用 Plotly Express 生成用于浏览数据集的 UI 。 08 设计理念：为什么我们创建 Plotly Express？...当你键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -
但硬件与硬件之间是相互独立的，怎么通信呢？答案很简单，就是用线连起来。而CPU和内存之间也是要交互数据的，两者也要用线连起来。本节只关心地址总线。...当我们拿到变量a的地址后，如果我们想把变量a的地址存起来，就需要再创建一个变量，而用来存放地址的变量，就叫指针变量。...既然是变量，就要有一个类型来创建，指针变量的类型取决于它所指对象的类型。...* 表示pa是指针变量，int表示pa指向的对象的类型为int。* 靠近int还是靠近pa是无所谓的，但是建议靠近pa，具体原因在后面的文章中会有解释。...指针变量，是为了存放地址而创建的一个变量，那么指针变量的大小有多大，是不是就取决于这个地址有多大。
在这个过程中，我们将揭示一个有趣的趋势：这些不稳定的市场是如何运作的，它们又是如何发展的。 比特币市场到底是如何运作的？数字加密货币（cryptocurrency）跌宕起伏的原因是什么？...我会假设你在安装必须的依赖环境时不需要帮助，你可以直接跳到第二部分。 步骤1.2 - 建立一个Anaconda项目环境 当Anaconda安装完成后，我们需要创建一个新的环境来管理我们的依赖包。...这里，我们用Plotly 来完成可视化部分。...系数接近1或-1，分别意味着这一序列是强正相关的，或逆相关的，相关系数趋近于0则说明相应对象并不相关，他们的波动是相互独立的。 为了更可视化的展示结果，我们创建了一个新的可视化的帮助函数。 ? ?...有趣的是，Stellar和Ripple是非常相似的金融科技平台，他们都旨在减少银行间跨国转账时的繁琐步骤。
有些人喜欢使用 Python、R 和其他一些编程语言创建可视化。如果您属于此部分并使用 Python 作为主要工具，那么本文适合您。...让我们看看它是如何工作的，并重现 Cole 在她的书中创建的一些示例。...(df .plot .barh() .set_xlabel("concerns per 1,000") ) 我们成功地将 x 轴标签设置为“每 1,000 个关注点”，但这样做时，我们返回了一个...顺便说一句，如果您想知道我如何获得下面的方法和参数的组合，它们都可以在此处的官方文档中找到。...blue_palette[0], "width":4}, marker=dict(size=12))) ) 让我们在索引 May 处添加一条垂直线，以显示两条线开始分歧的点
本文将介绍如何使用Plotly库来创建交互式图形，并提供一些代码实例来演示其强大的功能。安装Plotly库首先，我们需要安装Plotly库。...创建交互式线图除了散点图之外，Plotly还支持创建交互式线图。下面我们来展示如何使用Plotly创建一个简单的交互式线图，并添加一些交互功能。...下面我们来展示如何使用Plotly创建一个简单的交互式条形图，并添加一些交互功能。...创建交互式热力图除了散点图、线图和条形图之外，Plotly还支持创建交互式热力图。下面我们来展示如何使用Plotly创建一个简单的交互式热力图，并添加一些交互功能。...总结本文介绍了如何利用Python的Plotly库进行交互式图形可视化。首先，我们学习了如何安装Plotly库，并使用基本的示例代码创建了散点图、线图、条形图和热力图。
当第一重for循环考察的元素为2时，需要将其和剩余元素7、11、15分别进行求和。但是，剩余元素中最大值是15，其与元素2相加的结果是17，小于目标值18。...但当元素15与元素7进行求和计算时，其和为22，已经大于目标值18。 又由于数组是升序排列的，那么元素7之后的元素11就没有必要与元素15进行求和计算了，因为其和必然大于目标值18。 ?...当指针left指向的位置大于指针right指向的位置时，说明所有字符考察完毕，则所考察的字符串是回文串。...当第一重for循环选取的边是下图中i所指向的边时，其和剩余未选取的边构成的最大面积就是图中的阴影部分。...接下来看下如何用对撞指针的思想来减少不必要的计算。如下图，指针left和指针right所指向的两条边和X轴构成的面积是图中阴影部分。
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...这也导致我花费了不知多少个深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下，了解它如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...Plotly 的 Python 库是可以免费使用的，在离线模式可以创建数量不限的图表，在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务，只能生成并分享 25 张图表。...在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python
Isomap 是如何工作的？我通过一个直观的例子而不是复杂的数学来解释。 如何使用 Isomap 减少数据的维度？...找到邻居后，如果点是彼此的邻居，则构建邻域图，其中点相互连接。不是邻居的数据点保持未连接状态。 计算每对数据点（节点）之间的最短路径。...对于我们的示例，让我们创建一个称为瑞士卷的 3D 对象。该对象由 2,000 个单独的数据点组成。 接下来，我们要使用 Isomap 将这个 3 维瑞士卷映射到 2 维。...我们可以看到这两个点在 3D 空间内彼此相对靠近。如果我们使用诸如 PCA 之类的线性降维方法，那么这两个点之间的欧几里得距离在较低维度上会保持一些相似。...设置我们将使用以下数据和库： Scikit-learn Plotly 和 Matplotlib Pandas 让我们导入库。
下面是我在实验中遇到的一些相互矛盾的目标： 分析vs演示：你想使用工具来挖掘数据（R，Python）还是构建面向公众的可视化（D3.js, Illustrator）？...他们带着特定的信念设计工具，思考工具当前的用法以及以后应该如何运作。但这些信念不一定与你的信念相符。工具开发者深受现有工具、同行同仁以及用户反馈的影响。...我们欢迎像Plotly，Tableau，Lyra和NodeBox这样通过点击和拖动界面提供高度灵活性的应用程序。我很想看到更多这样的程序。创建与代码一样强大的用户界面“只是”一项设计上的挑战。...当她不在开会或者帮助NPR网站创建图形时，她便在博客（https://lisacharlotterost.github.io/）或Twitterabout（https://twitter.com/lisacrost...当她回到柏林时，她为OpenDataCity，SPIEGEL和Tagesspiegel做过设计，在大学中担任数据可视化教学，并且组织开展了Data Viz Meetup。
当您的数据包含地理信息时，丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。 ? Plotly Plotly是一个著名的库，用于在Python中创建交互式绘图和仪表板。...安装Plotly ? 在命令提示符中运行这两个命令，以在我们的本地计算机上安装 plotly 和 cufflinks 及其所有软件包。...Choropleth地图是如何工作的？ Choropleth Maps显示与数据变量相关的彩色，阴影或图案化的划分的地理区域或区域。...创建/解释我们的DataFrame ? ? 在这里，我们有3列，并且所有列都有219个非空条目。 ? ? 将我们的数据编译成字典 ?...生成了“ 2014年世界电力消耗”的choropleth地图，从上面可以看到，当每个国家/地区悬停在地图上的每个元素上时，都会显示其名称和电力消耗（以kWh为单位）。
比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。 在过去的几个月里，我意识到我使用Matplotlib的唯一原因是我花费了数百小时去学习它复杂的语法。...在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...Plotly本身就是一家拥有多种产品和开源工具的图形公司。其Python版本的库可以免费使用，我们可以在离线模式下创建无限的图表，在线模式下最多可以创建25个图表，用于共享。...幸运的是，plotly+cufflinks的设计考虑了时间序列的可视化。 接下来使用下面的代码制作一个关于作者TDS文章的数据框，看看趋势是如何变化。...但是使用plotly库时，可以为制作一张好图而愉悦！ ?
01 为什么学习plotly plotly，这个包名不可谓不直观，一看便知其一定是一个用来画图的工具；但同时，它仍然有失直观，因为plotly实际上是一个多语言绘图库，而当提及plotly时更可能的指代是...03 plotly如何绘图 既然本文定位为入门介绍系列，那么肯定是要介绍一下如何使用和上手的。...子模块绘图主要分三步： 选定一个图表对象（graph_object），并配置要绘图的数据，例如x和y数据；图表的属性，例如标题、线型等 设定一些布局（layout），并配置布局参数，例如图片尺寸、标题等 创建一个...绘图流程需要三步 line = go.Scatter(x=tips['total_bill'], y=tips['tip'], mode='markers') # ① 创建图表对象 layout =...go.Layout(autosize=False, width=900, height=600, title='tips') # ② 创建布局对象 go.Figure(data=line ,layout
上次提到乖离率，可能有的小伙伴不是特别清楚这个是干嘛的，乖离率是根据葛兰碧法则推演而成的，乖离率的特性为当股价距平均线太远时，便会向平均线靠近。...1号点+买点一（黄金交叉）：当乖离率，股票价穿插在平均线且都有向上的走势时，便是我们最好的买进点。 2号点+买点二（回测不破）：虽然向下跌了一点点，但并没有突破我们的那个平均线，可少。...在1号点位到2号点位之间虽然两条线都有上升的趋势，但最终却也没有突破平均线，也就容易导致下跌的趋势形成，所以这个点位也是需要我们卖出的点位。...比如当每股价格为100块钱时，经过派息后可能每股价格降低为50块钱，但此时你手里持有的股票份额却增加了。 如果在q点之前持有此份股票，那么很大可能你的这份股票是赚钱了的。...如果以前是持有100份股票，当每股从100元跌至50元时，往往我们的股票份额会变成200到300左右的股票，以此我们便会产生一些收益。 今天就先介绍到此啦，未完待续...
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