在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是seaborn库中分类图的一种,作用是使用条形显示每个分箱器中的观察计数.接下来,对seaborn中的countplot方法进行详细的一个讲解,希望可以帮助到刚入门的同行. 导入seaborn库 import seaborn as sns 使用countplot sns.countplot() cou

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp

二.分类图 1. 分类散点图 (1)散点图striplot(kind='strip') 方法1: seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwa

Visualization of seaborn  seaborn[1]是一个建立在matplot之上,可用于制作丰富和非常具有吸引力统计图形的Python库.Seaborn库旨在将可视化作为探索和理解数据的核心部分,有助于帮人们更近距离了解所研究的数据集.无论是在kaggle官网各项算法比赛中,还是互联网公司的实际业务数据挖掘场景中,都有它的身影.    在本次介绍的这个项目中,我们将利用seaborn库对数据集进行分析,分别展示不同类型的统计图形. 首先,我们将导入可视化所需的所有必要包,我

一.散点图stripplot( ) 与swarmplot() 1.分类散点图stripplot( ) 用法stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,jitter=True, dodge=False, orient=None,   color=None, palette=None,size=5, edgecolor="gray", linewidth=0, ax=None, **kw

1.开始 在网站上传图片过程,经常用到缩略图功能.这里我自己写了一个图片处理的Image类,能生成缩略图,并且可以添加水印图. 2.如何生成缩略图 生成缩略图,关键的是如何计算缩放比率. 这里,我根据图片等比缩放,宽高的几种常见变化,得出一个算缩放比率算法是,使用新图(即缩略图)的宽高,分别除以原图的宽高,看哪个值大,就取它作为缩放比率: 缩放比率  = Max( { 新图高度  / 原图高度 ,  新图宽度  / 原图宽度 } ) 也就是: If ( (新图高度  / 原图高度)  >  (新

注:本文操作基于CentOS 系统 准备工作 用wget从https://sourceware.org/systemtap/ftp/releases/下载最新版的systemtap.tar.gz压缩包,然后解压../configure; make; make install 安装到目标主机:执行命令 stap -ve 'probe begin { log("hello systemtap!") exit() }' 如果提示pass 5: run completed ... 就表示安装成

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

--绘图与滤镜全面解析 概述 在iOS中可以很容易的开发出绚丽的界面效果,一方面得益于成功系统的设计,另一方面得益于它强大的开发框架.今天我们将围绕iOS中两大图形.图像绘图框架进行介绍:Quartz 2D绘制2D图形和Core Image中强大的滤镜功能. Quartz 2D 基本图形绘制 视图刷新 其他图形上下文 Core Image Quartz 2D 在iOS中常用的绘图框架就是Quartz 2D,Quartz 2D是Core Graphics框架的一部分,是一个强大的二维图像绘制引擎.

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,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(IE8/9/10/11,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. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 收缩前 图形化演示: 不仅仅可以收缩日记文件,数据库文件也是可以收缩的,只不过日记收缩比较明显点(为什么这么大?这么浪费?===>你还记得你建库时候的filegrowth了吗) 效果立竿见影 补充:(如果你感觉日记还是很大就用这种方法) 先改成简单 重复上面收缩步骤,完成后再改成完整 命令行演示: use [master] go --alter database [BigValues]

1.会冒泡到兄弟元素么? $(function(){ $("#a").click(function(){alert("a")}) $("#b").click(function(){alert("b")}) $("#c1").click(function(){alert("c1")}) $("#c2").click(function(){alert("c2&q

因为工作需要要将五六十张逐帧图拼成雪碧图,网上想找到一件制作工具半天没有找到,就自己用canvas写了一个. 写成之后就再没有什么机会使用了,因此希望有人使用的时候如果遇到bug了能及时反馈给我. 最近用vue2 + webpack重新构建了下,代码量挺简洁的,逻辑也很简单,适合新手看看,顺便求几个star 项目名称: FrameSpriteMaker 简称 FSM github项目地址:https://github.com/pspgbhu/FrameSpriteMaker-vue

1.Twproject Gantt甘特图介绍 Twproject Gantt 是一款基于 jQuery 开发的甘特图组件,也可以创建其它图表,例如任务树(Task Trees).内置编辑.缩放和 CSS 皮肤等功能.更重要的是,它是免费开源的. 官网地址是:https://gantt.twproject.com/ 源码可以从github下载: 2.扩展功能一:code自动层级编码,满足wbs编码要求 工作分解结构 (WBS) 代码是项目的识别您的分级显示结构中的每个任务的唯一位置的字母数字代码.

此Demo是采用VS自带的Chart图表控件,制作实时动态显示的折线图,和波形图. 涉及到知识如下: Chart 控件,功能强大,可以绘制柱状图,折线图,波形图,饼状图,大大简化了对图的开发与定制. Chart控件的相关概念: ChartArea,表示图表区域,一个Chart可以绘制多个ChartArea,重叠在一起. Series ,表示数据序列,每个ChartArea可以有多个数据线.即,Series属于ChartArea. AxisX,AxisY,表示主坐标轴,每一个ChartArea都有

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

Koala是一款简单而实用的jQuery焦点图幻灯片插件,焦点图不仅可以在播放图片的时候让图片有淡入淡出的动画效果,而且图片可以自动播放.该jQuery焦点图的每一张图片都可以设置文字描述,并浮动在图片之上.由于其简单的配置,这款jQuery焦点图可以很方便地与你的网站相结合. 使用方法 引入核心文件 <link href="css/jqcool.css" rel="stylesheet" type="text/css" /><

单点登录是我比较喜欢的一个技术解决方案,一方面他能够提高产品使用的便利性,另一方面他分离了各个应用都需要的登录服务,对性能以及工作量都有好处.自从上次研究过JWT如何应用于会话管理,加之以前的项目中也一直在使用CAS这个比较流行的单点登录框架,所以就一直在琢磨如何能够把JWT跟单点登录结合起来一起使用,尽量能把两种技术的优势都集成到项目中来.本文介绍我从CAS思考得出的SSO的实现方案. 前言 其实CAS这个方案很好,非常强大,它最新的版本已经集成JWT了,所以要是不想自己开发单点登录的服务的话

原文地址 序列图主要用于展示对象之间交互的顺序. 序列图将交互关系表示为一个二维图.纵向是时间轴,时间沿竖线向下延伸.横向轴代表了在协作中各独立对象的类元角色.类元角色用生命线表示.当对象存在时,角色用一条虚线表示,当对象的过程处于激活状态时,生命线是一个双道线. 消息用从一个对象的生命线到另一个对象生命线的箭头表示.箭头以时间顺序在图中从上到下排列. 序列图中涉及的元素: 1. 生命线: 生命线名称可带下划线.当使用下划线时,意味着序列图中的生命线代表一个类的特定实例. 2. 同步消息 发送人

学习这个东西挺奇怪的,时间一长就容易忘记,或者记不清楚.今天看到一些UML图的关系,发现有些出入了,索性就写下来,以后再忘记的时候过来看看. 在UML的类图中,常见的有以下几种关系: 继承(Generalization),  实现(Realization), 关联(Association),  依赖(Dependency) 1.继承(Generalization)[继承关系]:表示一般与特殊的关系, 它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为. 例如:老虎是动物的一种, 即有老虎的特性也有动物的共