原创 關於對比型數據與分佈型數據的圖表可視化

對比型數據 對比型數據:對比兩組或兩組以上數據的差異 常用圖表及其視覺通道: 高度差異:柱形圖 寬度差異:條形圖 面積差異:面積圖/氣泡圖 字號差異:單詞雲圖 形狀差異:雷達圖/星狀圖 柱狀圖 分類 柱狀圖可大概分爲單一柱狀圖,重

原创 可視化讀書筆記(一)

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原创 提升可視化效果的經驗總結

我們一般根據數據可視化的目的,數據關係和數據特徵,去選擇合適的圖表類型。當我們確定了要使用哪些圖表進行數據可視化後,就進入可視化作品的設計階段。從大方向上來說,影響數據可視化最終效果的因素,可以分爲兩個層面:非數據層面 和 數據層

原创 關於區間型,關係型和地理型數據的圖表可視化

區間型數據 一般分爲兩種情況,第一類,是比例型數據,一般以XX率的形式出現,用來指示某項指標的達成情況,例如達成率,完成率等;第二類,是數值型數據,會根據具體業務的進行區間段劃分,並和一些定性指標進行對應,例如颱風預警級別的劃分,

原创 關於時序數據與比例數據的圖表可視化

什麼是時序數據 時序數據,是指任何隨着時間而變化的數據。而根據數據是否連續可以分爲離散型時間數據和連續型時間數據。 離散型時間數據:是來源於具體的時間點或者時間段,而且時間數據的可能取值是有限的; 連續型時間數據:事實上連續型時間

原创 常用圖表對比

常用圖表對比 柱狀圖VS條形圖 同: 數據的結構相同,都是由“一個分類字段”+“一個連續數值字段”構成的。 當數據記錄數不大,不令圖表看起來過於密集的情況下(一般情況下,數據條數大於12條時,不適合使用柱狀圖),兩種圖表類型可互

原创 python-中文分詞詞頻統計

  本文主要內容是進行一次中文詞頻統計。涉及內容包括多種模式下的分詞比較和分詞詞性功能展示。   本次使用的是python的jieba庫。該庫可在命令提示符下,直接輸入pip install jieba進行安裝。   Jieba庫常用的分

原创 雲計算、大數據、人工智能的關係

本文轉載自https://blog.csdn.net/qq_41842579/article/details/88659937 對一個大數據公司,積累了大量的數據,也會使用一些人工智能的算法提供一些服務。對於一個人工智能公司,也不可

原创 Backpropagation-反向傳播算法

 算法通過神經網絡往輸入端方向傳遞信息,計算對應參數造成損失的梯度,是以誤差爲主導,根據損失函數梯度指明的方向,不斷前進,從而不斷減少誤差,達到局部最優的算法。   本文主要詳細闡述BP算法的迭代計算過程,並不包含各公式定理的證明,旨在展

原创 Agglomerative Hierarchical Clustering-聚合層次聚類

目錄   算法描述 簇間距離 數據比較 聚合層次聚類的問題 Question 學習來源 算法描述   聚合層次聚類是一種自下而上的算法,首先將每個樣本都視爲一個簇,然後開始按一定規則,將相似度高的簇進行合併,最後所有樣本都形成一個簇或達到

原创 C++運算符優先級總結

大家上網搜就可以搜到,下面是我製作的C++運算符優先級圖 當優先級相同時按結合性的順序進行結合。 運算符可能看起來會很多,但其實常用的不多,而且很多都是“重複”的,大家可以這樣記: 算術運算符>關係運算符>按位>邏輯>賦值運算符,這樣

原创 MySQL-python模塊的基本使用

首先是導入該模塊: >>>importMySQLdb 然後是創建與數據庫的連接: >>>conn= MySQLdb.connect('localhost','root','passwd') (在這條命令裏,localhost是指連接本地的

原创 MySQL-python的安裝

首先是輸入命令(還是要注意可能需要權限就加sudo): ~$wget-O setuptools-0.6c8.tar.gz http://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setupt

原创 按位運算的運用實例

  按位運算有按位與(&),按位或(|)和按位異或(^)。   按位運算都是先將變量轉變爲二進制,然後按相應規則進行運算。按位與,同爲1才爲1;按位或,同爲0才爲0;按位異或,不相同即爲1。如果覺得難記,不妨這樣想,0爲flase,1爲t

原创 多態性(二)——動態多態性之虛函數

  1.虛函數的作用   C++中的虛函數是用於解決動態多態性的問題。所謂虛函數(virtual function),就是在基類聲明函數是虛擬的,並不是實際存在的函數,然後在派生類中才正式定義此函數。 那麼虛函數有何作用呢?我們先來看看這