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一个运维人员的编程思维4

可视化 主旨就是尽量将数据和结果进行图像化展示 人类在漫长的进化历程中，对于视觉信号的处理能力远远强于文字符号的处理能力 因为文字符号的意义需要翻译和理解，并且是在人类有了文明之后才开发的能力，而人类这一系物种进化出了眼睛...一目了然 数据可视化是一种统领海量数据的有效方法 各种监控的图形化展示(dashboard)就是最好的应用 推荐使用一款叫 Gnuplot 的图形生成软件，可以将数据处理成想要的展示形式 这里只是show...一下它的展示能力，它可以根据基础数据简单高效地生成各种图像形式 gnuplot> f(x,y)=sin(sqrt(x*x+y*y))/sqrt(x*x+y*y) gnuplot> splot f(x,y...，其实还没完 目前在我看来，比可视化更高一层的境界就是 智能化 当前的实现方式就是大数据分析，大数据分析是一种通过过去和现在，知道未来的一种方法 或者对于自己和环境的过去和现在进行更深层理解以支持决策，...或自动决策的一种方法 Growth hacking 就是一个很典型的例子，通过关键动作的大数据分析，和AB测试以数据来驱动增长 因为我也在学习的过程中，所以只能提供思想层面的东西，给不了特别具体的应用案例

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数据结构：图的定义和术语总结

一、图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G（V，E），其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。...在图中的数据元素，我们称之为顶点（Vertex），顶点集合有穷非空。在图中，任意两个顶点之间都可能有关系，顶点之间的逻辑关系用边来表示，边集可以是空的。 二、图按照有无方向分为无向图和有向图。...无向图由顶点和边组成，有向图由顶点和弧构成。弧有弧尾和弧头之分，带箭头一端为弧头。 三、图按照边或弧的多少分稀疏图和稠密图。如果任意两个顶点之间都存在边叫做完全图，有向的叫有向完全图。...若无重复的边或顶点到自身的边则叫简单图。 四、图中顶点之间有邻接点、依附的概念。无向图顶点的边数叫做度。有向图顶点分为入度和出度。 五、图上的边或弧带有权则称为网。...六、图中顶点间存在路径，两顶点存在路径则说明是连通的，如果路径最终回到起始点则称为环，当中不重复的叫简单路径。若任意两顶点都是连通的，则图就是连通图，有向则称为强连通图。

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    FuseSeg：用于自动驾驶领域的RGB和热成像数据融合网络

    因此，在本文中，提出了一种新的RGB和热数据融合网络FuseSeg， 来实现更好的城市场景语义分割性能。实验结果表明，我们的网络性能优于现有的网络。...拟解决问题: 本文研究的是在照明条件不满足时城市场景的语义分割问题。通过RGB和热数据的信息融合，解决了这一问题。构建端到端的深度神经网络，以RGB图像和热图像为输入，输出像素级语义标签。...我们可以看到，FuseSeg(图f)为人提供了一个可接受的分割结果，而其他两个网络无法分割人。实例表明，在光照条件不满足的情况下，仅依赖RGB数据的网络会发生退化，FuseSeg可以解决这一问题。...DenseNet作为编码器的主干。在网络中提出了一种新的TSF策略，可以恢复密集下行采样所造成的空间信息损失。在第一阶段，在RGB编码器中通过元素求和将相应的热图和RGB特征图分层融合。...贝叶斯fusesegg -161在不同退学率下的性能。当丢失率大于10−2时，语义分割的性能严重下降，如下图所示： 总结： 本文提出了一种新的深度神经网络用于RGB和热数据融合。

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    热图在单细胞数据分析中的应用

    热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。...有时候我们还能看到对象X或者属性Y的聚类结果也绘制在热图的旁边，但是这就不属于热图的部分了，因为他已经不热了（热，就是有的地方冷，有的地方热）。 ?...cluster可以看做是细胞的聚类，Y轴的基因，我们看到也是聚类了的（很可能是手动的，每一类基因作者都给出了注释）。所以这张热图的关键是什么？细胞和基因及其顺序。...如果巧了，这个geneList是某个细胞类型的marker基因，或者是某个功能的主要集合，热图有助于细胞群功能和类型的鉴定。...那么一张热图往往也不能完全的说明问题，于是我们希望能够灵活地操纵热图来讲更多的故事。于是，我们发现ComplexHeatmap这个R包真的是热图神器。 ?

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    基于Spark的大数据热图可视化方法

    概述 针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架...., 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路....目前大数据可视化面临的主要问题包括: 1) 数据复杂散乱. 经常发生数据缺失、数据值不对、结构化程度不高. 2) 迭代式分析成本高....,可以解决大数据计算中的批处理、 交互查询及流式计算等核心问题.Zeppelin可以作为Spark的解释器,进一步提供基于 Web 页面的数据分析和可视化协作可以输出表格、柱状图、折线图、饼状图、点图等...通过解决热图数据点和地图映射关系问题以及瓦片热图之间的边缘问题,提供大数据热图绘方法, 以满足用户交互、协同和共享等多方面需求.该方法可以拓展到其他常用可视化方法,如ScatterPlot, Bar Chart

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    多分组的PCA图和top基因热图

    多分组的PCA图和top基因热图在转录组和蛋白组的差异分析中，我们常常在质控阶段需要做一下样本的PCA图和标准差top 基因的表达，来评价组内差异和组间差异。...以前主要做的二分组的比较，要想把多个分组的信息放在一张PCA图或者热图上，只需修改下Group值就行。...如存在一下蛋白组的测序数据，主要有四个组> colnames(exp) [1] "LFQ.intensity.ChM-FD1" "LFQ.intensity.ChM-FD2" "LFQ.intensity.ChM-FD3...# 2.top 1000 sd 热图---- g = names(tail(sort(apply(exp,1,sd)),200)) #day7-apply的思考题n = exp[g,]library(pheatmap...show_rownames = F, annotation_col=annotation_col, scale = "row", #按行标准化，只保留行内差别，不保留行间差别，会把数据范围缩放到大概

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    查看博客园积分与排名趋势图的工具

    然而在博客园后台，只能看到当天的积分与排名，历史值和趋势却没有办法查询，对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观，于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。 具体步骤 1....3.3 数据样例  经过几天的积累，我收集到一些数据 2020-06-17 4456 116048 2020-06-18 4456 116048 2020-06-19 4531 115156 2020...使用 gnuplot 绘制趋势图 有数据以后，就该通过图表呈现了，这个任务是通过 gnuplot 工具完成的。...参考 [1].WP 获取博客园积分，并以图表形式呈现变化趋势 [2].Ubuntu环境下使用gnuplot由数据表绘制曲线图 [3].利用 gnuplot 绘制时间序列图 [4].谈谈gnuplot（三十四...）：多图（multiplot） [5].用gnuplot实现双纵坐标绘图 [6].如何将命令行参数传递给gnuplot？

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    图数据库中的“分布式”和“数据切分”（切图）

    此外，还需要通过一定的技术手段来保证这些副本的“一致性”，也就是每个服务器上各个副本的数据是一样的。 当然，在图数据库中，副本问题也存在；其处理方式和大多数大数据、RDBMS 会较为类似。...图数据中的切分问题：切图 在图数据库中，这个分发过程被形象的称为“切图”：就是把一个大图切成很多的小图，把对于这些小图的存储或者计算再放置在不同的服务器上。...另一方面，由于人类社会数据产生的速度快于摩尔定律，而数据之间的交互与关系又指数级高于数据产生的速度；“切图”似乎是一个不可避免的问题；但这听上去似乎和各种主流分布式技术里面的数据分片和散列的方式没啥区别...毕竟那么多大数据系统，不都要“切”吗 等等——图真的那么好”切”吗？ 图片 遗憾的是，并不是。图领域里面，”切图”是一个在技术、产品和工程上需要仔细权衡的问题。...也就是说每个服务器中都保留了”全量”的图数据，因此图数据不能大于单机的内存和硬盘容量；而通过增加写副本，可以保证写入过程中单机失效问题；通过增加读副本，可以提供更多的读请求能力（不能提高写请求的能力）。

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    聊聊图数据库和图数据库的小知识

    图数据库 - 维基百科：在计算机科学中，图数据库（英语：graph database，GDB）是一个使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。...图数据库是一种非关系型数据库，以解决现有关系数据库的局限性。图模型明确地列出了数据节点之间的依赖关系，而关系模型和其他 NoSQL 数据库模型则通过隐式连接来链接数据。...怎么理解图数据库顶点和标签 Nebula 如何处理 ID 冲突问题 Nebula Graph 和 Tiger Graph 的区别 图数据库 0 标签的意义 大家怎么看「图数据库要有索引」这个问题？...学习完图数据库发展的契机，我们来学习下图数据库存储方式和一种图数据库存储层的设计探讨。...： 数据访问有抽象，使得集群的运维对于用户访问透明； 做好集群间的跨数据中心数据复制； 到达即使逐步投资也能线性扩展的设计； 学习完存储和设计的小知识，来对比下图数据库图结构的可视化和 GIS 数据的可视化

    3.2K11

    NeurIPS21 | GraphGT: 图生成和图变换的机器学习数据集

    作者制作、收集、分类、重新格式化了涵盖6个学科的36个数据集用于基于机器学习的图生成和图变换，其中包含了作者自己搜集制作的CollabNet 和7个脑网络的数据集以及8个由其他领域再利用（repurpose...除此之外，作者对这些数据集提供了系统的分类和评估，将本领域模型评估的过程标准化。 论文简介 图表征学习和图生成是图机器学习的两个主要方向。...为了弥补这些缺陷，本文作者制作、收集、分类、重新格式化了涵盖6个学科的36个数据集用于基于机器学习的图生成和图变换，其中包含了作者自己搜集制作的CollabNet 和7个脑网络的数据集以及8个由其他领域再利用...离散的图结构和数据挖掘和机器学习领域使用的连续数值向量的转化是本领域的核心问题。...作者制作、收集、分类、重新格式化了涵盖6个学科的36个数据集用于基于机器学习的图生成和图变换，其中包含了作者自己搜集制作的CollabNet 和7个脑网络的数据集以及8个由其他领域再利用（repurpose

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    gplots heatmap.2和ggplot2 geom_tile实现数据聚类和热图plot

    主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式，给行名列名 hclust聚类，改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据，处理成ggplot2能够直接处理的数据结构，并加上列名 ggplot_tile进行画图...gplots 数据处理成矩阵形式，给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图（heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类） R语言代码 library(ggplot2) library...data) <- unlist(wdt[,1]) hc<-hclust(dist(data),method = "average") #对行进行聚类 rowInd的顺序存为...rowInd hc的列进行聚类 colInd的顺序存为...colInd data数据按照聚类结果重排行和列 dp=melt(data) #对数据进行融合，适应ggplot的数据结构，以进行热图的绘制 colnames

    4.9K70

    Python绘制时间序列数据的时序图、自相关图和偏自相关图

    时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。...另外，绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用，请自行挖掘和探索。...['营业额'],\ index=pd.date_range(startDate, endDate, freq='D')) return df # 生成测试数据...(data).show() # 绘制偏自相关图 plot_pacf(data).show() 某次运行得到的随机数据为： 营业额 2017-06-01 333...从时序图来看，有明显的增长趋势，原始数据属于不平稳序列。 相应的自相关图为： ? 从自相关图来看，呈现三角对称形式，不存在截尾或拖尾，属于单调序列的典型表现形式，原始数据属于不平稳序列。

    5.8K40

    被热捧的云原生，和大数据怎么结合才能驱动商业？

    一、云原生标准和大数据基础技术 今天分享的内容分为四个部分：第一部分是云原生标准和大数据基础技术；第二部分是大数据基础技术如何实现云原生；第三部分是腾讯云大数据云原生解决方案；第四部分是下一代云原生大数据基础技术...因此，结合刚才的分析，我觉得大数据云原生就是要充分利用云基础设施来解决超大规模数据集的获取、管理、存储和分析问题，并在这个过程中实现成本降低和效率提升，从而实现数据驱动商业。 ? 3....右侧上面这张图是某集群真实的负载图，常规情况下，集群规模的大小应该是时间线×峰值的矩形面积，利用云上海量的计算资源实现负载自适应，让整个集群规模的大小随着负载的变化而变化。...，不得不去解决处理这些数据问题的火车和飞机，从而偏离了数据作为企业最重要资产之一的目标。...近期热文 ? Nginx 架构浅析 ? 高性能对象池实现 ? 微信游戏推荐系统大揭秘 ?

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    聊聊图数据库和图数据库的小知识 Vol.02

    图理论和图算法不是新科学，很早就有，只是最近 20 年大数据，网络零售和社交网络的发展， big data、social networks、e-commerce 、IoT让图计算有了新的用武之地，而且硬件计算力的提高和分布式计算日益成熟的支持也使图在高效处理海量关联数据成为可能...上文摘录了#聊聊图数据库和图数据库小知识# Vol.01 的【图数据库兴起的契机】，在本次第二期#聊聊图数据库和图数据库小知识#我们将了解以下内容，如果有感兴趣的图数据库话题，欢迎添加 Nebula 小助手微信号...本文目录 图数据库和图数据库设计 传统数据库通过设计良好的数据结构是不是可以实现图数据库的功能 图数据库会出于什么考虑做存储计算分离 数据量小，业务量小的情况下，是否单机部署图数据库性能也不错。...图数据库 shared-storage 和 shared-nothing 的比较 图数据库顶点和边输出及超级顶点输出优化 如何处理图数据库中大数据量的点？...图数据库的存储结构为面向图存储，更利于查询多度关系。特别的，有些图上特有的操作，用关系型数据库比较难实现和表达，比如最短路径、子图、匹配特定规则的路径这些。

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    圈图 | 不同品种的基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

    PCA是降维的一种方法。 本次再增加一下聚类的形式。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： ? 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 3-D PCA图： ?...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 基因型数据： 共有3个品种A，B，C，共有412个个体。...读取数据 m012 = fread("plink.raw") # 保留FID，IID和基因型数据 g012 = m012[,-c(3:6)] dim(g012) fid = g012$FID iid

    2.1K20

    一个函数完成数据相关性热图计算和展示

    （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图...让我们将整个数据集直接用ggcorr进行分析，计算每一列数值列之间的相关性，并绘制一个下三角热图展示： ggcorr(nba) ## Warning in ggcorr(nba): data in column...相关性矩阵是一个对称阵，这里用下三角热图展示全部信息。每个格子的颜色代表对于行与列的相关性，颜色越红正相关性越强，越蓝负相关性越强。...(heatmap) R语言 - 热图简化 R语言 - 热图美化 绘图参数 控制色阶 默认情况下，ggcorr使用从-1到+1的连续色标显示矩阵中表示相关性的强度。...论文图表基本规范 学术图表的基本配色方法 数据可视化基本套路总结 控制几何形状 默认情况下，ggcorr使用彩色图块表示相关系数的强度，类似于热图表示方式。

    2.8K10

    245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

    热图通常还会结合行、列聚类分析，以展示实验数据多层面的结果。 热图在生物学领域应用广泛，尤其在高通量测序的结果展示中很流行，如样品-基因表达，样品-OTU相对丰度矩阵，都适合采用热图呈现。...由于阅读数字时需要思考和比较，无法形成大范围的感官印象；而热图采用颜色的深浅代替数据表使得很多规律性的结果更加明显。...图B通过扇形图进一步展示目水平中丰度前10的物种分布情况； 同时，扇形图上下排布位置与集合分类对应。 图C进一步结合用热图展示宏基因组数据，扩展扩增子无法区分的种水平差异。...图5. 相对丰度Z-Score转换热图。可以依据聚类簇将热图分为多个板块，这样我们就可以在热图主体中直接获得不同聚类簇的信息，而不会分心去查看聚类情况，在大量数据聚集在一起的时候，非常好用。...图9. 热图展示样本间的Bray-Curtis距离和聚类结果。 热图展示范围0-1之间的距离或相似性非常直观。图中对角度为自身相比距离为零为蓝色，越红则差别越大。具体的差异程度(距离)显示在小格中。

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    R语言ggplot2漂亮的热图和配色简单小例子

    偶然间在github 上发现的这个链接，示例数据和代码都有，很好的R语言学习素材 链接是 https://github.com/blmoore/blogR ，主要内容有 image.png 光看这个可能有些枯燥...，今天重复这个热图 这个图具体的数据是什么意思暂时还没太看明白，最终用于作图的数据格式如下 image.png 前半部分准备数据的代码这里就不介绍了 image.png 准备数据的过程可能稍微有点枯燥，...大家感兴趣的话可以自己研究研究 我们直接运行画图代码 加载ggplot2 library(ggplot2) 最基本的热图 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c...="white", #linewidth=2, width=.9, height=.9) image.png 这里原来热图对应的小单元格高和宽是都可以调整的...调整热图的颜色和图例 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + geom_tile(colour="white", #linewidth

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