Apache Axis

plt.axis('equal')# 调整显示的横纵轴比例 这句不要，图示显示是变形的，纵横比例失调。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np rotAngle = np.pi/6# 旋转角度 shiftX = 1 # x 轴平移量 shiftY = 2 # y 轴平移量 t = np.arange(0,2*np.pi,0.4) x = np.cos(t) y = np.sin(t) plt.plot(x,y)# 绘制椭圆 t = np.arange(0,2*np.pi,0.01) x = np.cos(t)*3 y = np.sin(t)*2 plt.plot(x,y)# 绘制椭圆 # 平移 xxx = x + shiftX yyy = y + shiftY plt.plot(xxx,yyy) # 旋转 xx = np.cos(rotAngle)*x - np.sin(rotAngle)*y yy = np.sin(rotAngle)*x + np.cos(rotAngle)*y plt.plot(xx,yy) # 旋转+平移 #(一定是先旋转在平移，因为这里的旋转是根据旋转矩阵来实现表达的，而旋转矩阵是针对原点旋转的) xxxx = np.cos(rotAngle)*x - np.sin(rotAngle)*y

系列文章 1、如何用 Python 读取数据？ 2、 如何用 Python 清洗数据？ 0. 序言 本文将继续用扑克牌作为示例，学习一些操作数据的方法，主要包括对数据进行「增、删、改、查」。 首先，我们创建一个空白的数据框。 import numpy as np import pandas as pd # 创建一个空白数据框 df = pd.DataFrame() 1. 如何增加数据？ 当我们给数据框中不存在的列赋值时，会自动增加一个新的列，比如说，要在空白数据框中增加一列「编号」，其中包含两行数字，使用下面的代码即可实现。 # 增加两行一列 df['编号'] = [1, 2] df 如果要在指定的位置插入列，那么可以使用 insert() 函数，例如： # 增加一列 df.insert(1, '牌面', ['A', 2]) df 用类似的方法，可以把新增的列插到中间的位置。 # 中间再增加一列 df.insert(1, '花色', ['黑桃♠', '红心♥']) df 为了演示增加行的方法，我们首先创建一个新的数据框，其中包含一张扑克牌，我们使用 append() 函数把这张新牌增加到数据框中去。 # 定义一张新牌 poker1 = pd.DataFrame( {'花色': ['红心♥'], '牌面': [3]} ) # 增加一行 df2 = df.append( poker1,

LiveCharts 提示框（DataTooltip）百分比一直为0.00%解决办法 问题描述： 在使用LiveCharts 开源图标库的时候，使用CartesianChart类图表，当Series为LineSeries（多个对象）类型时，DataTooltip数据提示框会提示每个点对应的百分比，但一直为0.00%； 代码如下： <lvc:CartesianChart x:Name="lvc_day" Height="310" > <lvc:CartesianChart.Series> <lvc:LineSeries Values="3000,2700,2950,2800,2600,2800,2900,2950,3000,3100,3300,3000" ScalesYAt="0" PointGeometrySize="0" StrokeThickness="2" Stroke="#FF00F0FF" DataLabels="False" Title="35岁以下" LineSmoothness="1"> <lvc:LineSeries.Fill> <LinearGradientBrush StartPoint="0.5,1" EndPoint="0.5,0" Opacity="0.2"> <GradientStop Color="#9900F0FF" Offset="0.5"/>

事情是这样子的。 在一个夜深人静的晚上，我接到了某证券行业大佬的问题——关于编程。 波哥，睡了吗？ 内心OS: 作为一个金融大佬，怎么会这么晚还找我问编程的问题？ 后来知道，原来他们公司内部组织了一个比赛——利率预测。 原来是这，这还不简单嘛，不就是一个线性回归模型吗。和人工智能领域的 Hello world 级别的房价预测模型不是一样的嘛。我给他一顿解释，巴拉巴拉。。。 “what， 你说的我好想有点明白了？但是怎么做我还是不知道~” 金融大佬说。 --- 这里是分割线 --- 导入 paddlepaddle 和数据处理包 #加载[飞桨](https://www.oschina.net/action/visit/ad?id=1185 "飞桨")、Numpy和相关类库 import [paddle](https://www.oschina.net/action/visit/ad?id=1185 "paddle") import [paddle](https://www.oschina.net/action/visit/ad?id=1185 "paddle").fluid as fluid import [paddle](https://www.oschina.net/action/visit/ad?id=1185 "paddle").fluid.dygraph as dygraph

tooltip: {//自定义tip show: true, trigger: 'axis', show: true, //default true showDelay: 0,//显示延时，添加显示延时可以避免频繁切换 hideDelay: 50,//隐藏延时 transitionDuration: 0,//动画变换时长 backgroundColor: 'rgba(0,0,0,0.7)',//背景颜色（此时为默认色） borderRadius: 8,//边框圆角 padding: 10, // [5, 10, 15, 20] 内边距 position: function (p) { // 位置回调 // console.log && console.log(p); return [p[0] + 10, p[1] - 10]; }, formatter: function (params, ticket, callback) { // console.log(params); var tip = "上报时间" + ' : ' + params[0].name + "<br/>"; for (var i = 0, l = params.length; i < l; i++) { if(params[i].seriesName=='温度'){ tip += '<br/>' + '

作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 高级的Excel图表是为我们的读者创建有效和有影响力的演讲的好方法 在这里学习3个高级Excel图表，以给你的经理留下深刻印象，并与你的利益相关者建立融洽关系 介绍 当我第一次开始我的分析之旅时，我完全专注于分析数据和使用统计方法建立复杂的数据科学模型。 事实上，我知道很多新来的人都很喜欢这种接近事物的方法。我有一些消息要告诉你——这实际上不是一个好分析师的核心素质。 利益相关者无法理解我试图与他们沟通的内容。整个情节中有一个缺失的环节——讲故事。 我可以通过提高讲故事的技巧来提高自己的水平。为了向我们的管理团队传达这个故事，需要学习的一项关键技能是理解不同类型的图表。 通常，我们可以用一个简单的条形图或散点图来解释大多数事情，但它们并不总能满足需要。 没有一刀切的图表，这就是为什么要创建直观的可视化，我们必须了解不同类型的图表及其使用。 Excel是为我们的分析受众构建先进但有影响力的图表的完美工具。 在这篇文章中，我将讨论3个强大而重要的高级Excel图表，这些图表将使你在听众（甚至你的经理）面前成为一名专业人士。 目录 高级Excel图表1–迷你图 高级Excel图表2–甘特图 高级Excel图表3–温度计图表 高级Excel图表1–迷你图 我将从我最喜欢的图表类型之一，迷你图开始

目录 1.简介 2.实战演练 2.1 简单分组统计并聚合 2.2 分组-可迭代对象 2.3 其他轴上的分组 2.4 通过字典或者Series分组 2.5 通过函数分组 2.6 分组函数计算方法 2.7 多函数计算:agg() 1.简介 （1）根据某些条件将数据拆分成组 （2）对每个组独立应用函数 （3）将结果合并到一个数据结构中 Dataframe在行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。 df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) 2.实战演练 2.1 简单分组统计并聚合 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'科目' : ['语文', '语文', '语文', '数学','数学'], '姓名' : ['Jack', 'Lucy', 'Alice', 'Mark', 'Jhon'], '性别' : ['man', 'woman', 'woman', 'man', 'man'], '成绩' : [85, 90, 70, 60, 100]})

V-Net（2.5D卷积）网络训练 然后，在服务器中训练网络 2.5D网络程序 1 import keras 2 from keras.models import * 3 from keras.layers import Input, Conv3D, Deconvolution3D, Dropout, Concatenate 4 from keras.optimizers import * 5 from keras import layers 6 from keras import backend as K 7 8 from keras.callbacks import ModelCheckpoint 9 from fit_generator import get_path_list, get_train_batch 10 import matplotlib.pyplot as plt 11 12 train_batch_size = 1 13 epoch = 10 14 15 16 data_train_path = " ./vnet_3_1_input/train " 17 data_label_path = " ./vnet_3_1_input/label " 18 train_path_list, label_path_list, count = get_path_list

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 知识点 • 企业资产介绍 • 财务分析方法 • 企业资产数据爬取 • 企业资产数据展示 企业资产介绍 企业的资产包括流动资产、固定资产、无形资产、股东权益等等，本次给大家介绍企业资产的数据爬取与分析。 财务分析方法 首先，给大家介绍财务分析常用的方法。 • 趋势分析法 通过对比两期或连续数期财务报告中的相同指标，确定其增减变动的方向、数额和幅度。 • 比较分析法 具体运用主要有重要财务指标的比较、会计报表的比较和会计报表项目构成的比较三种方式。 • 比率分析法 利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果。 • 因素分析法 确定几个相互联系的因素对分析对象综合财务指标或经济指标的影响程度。 Python 企业资产财务数据爬取 1. 模块引入 import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 分别引入了财务模块、可视化模块与计算科学模块。 2. 参数定义 #请求财务数据接口 stock_basics = ts.get_stock_basics() #按照特定的‘scode’企业代码获取财务数据 stock__basics = stock_basics

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息，并将爬取的数据已csv各式存入文件，然后对csv文件相关字段的数据进行清洗，并对数据可视化展示，包括柱状图展示、直方图展示、词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析，其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等。。。。。 一、爬取和分析相关依赖包 Python版本： Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas：数据分析并保存为csv文件 matplotlib：绘图 pyecharts：绘图 statsmodels：统计建模 wordcloud、scipy、jieba：生成中文词云 pylab：设置画图能显示中文 在以上安装或使用过程中可能读者会遇到安装或导入失败等问题自行百度，选择依赖包的合适版本 二、分析网页结构 通过Chrome搜索'python工程师'，然后右键点击检查或者F12,,使用检查功能查看网页源代码, 当我们点击下一页观察浏览器的搜索栏的url并没有改变 ，这是因为拉勾网做了反爬虫机制, 职位信息并不在源代码里,而是保存在JSON的文件里,因此我们直接下载JSON,并使用字典方法直接读取数据.即可拿到我们想要的python职位相关的信息， 待爬取的python工程师职位信息如下： 为了能爬到我们想要的数据