在工作中除了要做一些常用的图表之外,不时还会有一切奇怪图表的制作需求. 今天的内容主要记录的是如何对excle图表的次横坐标及次纵坐标进行调试,以及如何自定义调整轴标签 首先看下如何做次纵坐标,工作中总有两个相关数据但是单位不一致或数量级不一致的状况,这时候要将两组数据整合到一起就要用到次级纵坐标了. 下图为一组购买数据,要将购买人数及购买金额放在一个表格内 首先选中作图数据,然后插入数据图表 选择插入组合图 然后右键图表,选择更改数据图表类型 然后勾选一个数据为次坐标 更改后的数据表 还有一种

Localization (using Histogram Filters) 定位指的是在传感器和移动之间来回的迭代,使得能够保持跟踪目标对象的位置.方向和速度. 这篇将写一个程序来实施定位,与GPS相比,这个的程序将极大的降低误差范围. 假设一个汽车或者机器人所处在一个一维世界,它在没有得到任何提示在哪一位置.通过一个函数对这个问题建模,纵轴表概率,横轴表这个一维世界里所有位置,利用一个当值函数给这个一维世界每一个地方分配相同权重. 为了定位必须引入其他特征,假设有三个看起来相似的门,可以从非

一.上节回顾 上一期,我们一起梳理了,网络时不时丢包的分析定位和优化方法.先简单回顾一下.网络丢包,通常会带来严重的性能下降,特别是对 TCP 来说,丢包通常意味着网络拥塞和重传,进而会导致网络延迟增大以及吞吐量降低. 而分析丢包问题,还是用我们的老套路,从 Linux 网络收发的流程入手,结合 TCP/IP 协议栈的原理来逐层分析. 其实,在排查网络问题时,我们还经常碰到的一个问题,就是内核线程的 CPU 使用率很高.比如,在高并发的场景中,内核线程 ksoftirqd 的 CPU 使用率通常

通过上一篇文章可以知道和echarts参考手册可知,series字段就是用来存储我们显示的数据,所以我们只需要用ajax来获取series的值就可以. option 名称 描述 {color}backgroundColor 全图默认背景,(详见backgroundColor),支持rgba,默认为无,透明 {Array} color 数值系列的颜色列表,(详见color),可配数组,eg:['#87cefa', 'rgba(123,123,123,0.5)','...'],当系列数量个数比颜色列

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9 /10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状

(转自http://www.blogjava.net/moxie/archive/2006/10/20/76375.html) WebWork深入浅出 本文发表于<开源大本营> 作者:钱安川 前言 本篇文章并没有太多WebWork 的实战代码细节.本人非常希望能充当一名导游的角色,带领读者逐步游览WebWork的功能特性和原理.在第一章,我们将提出基于三层架构的Web层需要解决的10个问题,这是本文的纵轴.围绕着纵轴,我们按照横轴的顺序逐步描述讲解:WebWork简介.WebWork入门.We

Flot参考文档: 一．对绘图函数plot的调用:var plot=$.plot(placeholder,data,options) ----------- placeholder ----------- 占位符placeholder是一个jQuery对象或者DOM元素或者jQuery表单式,绘图函数将把图表画在placeholder内. 这个占位符要事先设置宽,高. plot函数画图时将修改这个占位符的内容,因此你最好使用一个空的DIV元素作为占位符,另外注意不要给占位符设置花哨的样式,比如,

本章建议学习时间4小时 学习方式:详细阅读,并手动实现相关代码(如果没有canvas基础,需要先学习前面的canvas基础笔记) 学习目标:此教程将教会大家如何使用canvas绘制各种图表,详细分解步骤,本次讲解散点图. 演示地址: https://sutianbinde.github.io/charts/%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%9B%BE-%E9%AB%98%E6%B8%85.html 源文件下载地址:https://github.com/sutianbinde/chart

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht

Highcharts 是一个使用javascript 脚本来生成图表的工具,和jfreechart 作用类似,都用来生成各种图表,并支持图片的导出和打印. 从官网 www.highcharts.com  上下载的压缩表中的example中有各种图表的例子. 要编写生成图表的例子建议从 文件名后带 basic 的文件看起,看到例子后你会发现,highcharts使用起来时非常简单的,我们要做的仅仅是把数据组织好,让在页面onload时把数据设置到 组件(Highcharts.Chart)中即可.

还是先来简单的了解一下Echart是什么吧? ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力

1. 使用 pandas 中的函数,下载上证综指过去一段时间的数据,进行数据探索. 上证综指,全称是上海证券综合指数,是以上证所挂牌上市的全部股票为计算范围,以发行量为权数的加权综合股价指数.这一指数自1991年7月15日起开始实时发布,基日定为1990年12月19日,基日指数定为100点. 以上证综指等为核心的上证指数体系,科学表征上海证券市场层次丰富.行业广泛.品种拓展的市场结构和变化特征,便于市场参与者的多维度分析,增强样本企业知名度,引导市场资金的合理配置. 因为上综指包括全部上海证券交

注:下面内容摘自echarts官网,原文地址:http://echarts.baidu.com/doc/doc.html#%E9%80%89%E9%A1%B9 option 图表选项,包含图表实例任何可配置选项: 公共选项 , 组件选项 , 数据选项 名称 描述 {color} backgroundColor 全图默认背景,(详见backgroundColor),支持rgba,默认为无,透明 {Array} color 数值系列的颜色列表,(详见color),可配数组,eg:['#87cefa'

数据规整化:合并.清理.过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级.灵活的.高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式! 本篇博客主要介绍: 合并数据集:.merge()..concat()等方法,类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作. 合并数据集 1) merge 函数 merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=Fal

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状图

ECharts知识点总结: 在应用过程中总会遇到一些难以理解的概念和属性,这里就总结了一下比較难的知识点,方便理解概念.进而更好的掌握ECharts. (1)1.  一个完整的option包括什么?能够归纳为几类? 下图中颜色已经区分出了三类各自是:公共选项 . 组件选项 , 数据选项 名称 描写叙述 {color}backgroundColor 全图默认背景,(详见backgroundColor).默觉得无.透明 {Array} color 数值系列的颜色列表.(详见color).可配数组.e

option 图表选项,包含图表实例任何可配置选项: 公共选项 , 组件选项 , 数据选项 名称 描述 {color}backgroundColor 全图默认背景,(详见backgroundColor),支持rgba,默认为无,透明 (尝试过了) {Array} color 数值系列的颜色列表,(详见color),可配数组,eg:['#87cefa', 'rgba(123,123,123,0.5)','...'],当系列数量个数比颜色列表长度大时将循环选取 {boolean}renderAsIm

Consider a call to the plot function:下面是对绘图函数plot的调用: var plot = $.plot(placeholder, data, options) The placeholder is a jQuery object or DOM element or jQuery expressionthat the plot will be put into. This placeholder needs to have itswidth and heig

  简介 之前参与过114对话系统的项目,中间搁置很久,现在把之前做过的内容整理一下,一是为自己回顾,二是也希望分享自己看的内容,中间也遇到一些问题,如果您可以提一些建议将不胜感激. 114查询主要分为4个任务,该对话系统希望通过构建神经网络学习模型,以实现将传统的需要接线员回复用户问题的方式,转换为可以实现机器自动回复用户问题的智能对话.由于拿到的是114电话录音数据,并没有标记好的文本,加上语音中有当地方言.特定字母数字在现有商用转录识别效果差等问题,所以需要自己实现语音识别的模块,以便后期

第五部分 性能调优与架构篇 本篇将为读者介绍性能调优的一些背景知识和理论,然后介绍一些工具的运用,最后介绍从应用程序到操作系统.到数据库.到存储各个环节的优化. 性能调优是一个高度专业的领域,它需要一定的方法论做指导,我们需要有一定的背景知识和方法论做引导,才能提出正确的问题,正确的问题往往意味着有解决问题的可能性,这也是我们在处理各种事务的时候最难知道的.提出正确的问题是一种能力,也是可以训练出来的.本篇将花大量篇幅叙述各种调优方法,并分享笔者从业多年来的一些经验和意识,目的是和大家沟通有无,