关于数据可视化的简单python问题 - 腾讯云开发者社区

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关于内存问题的简单测试

想研究一个东西：如果在使用python计算矩阵运算的时候(比如A和B两个矩阵)，我将A和B计算的结果存在B矩阵中，是不是就不需要分配新的内存。这个问题对大佬们来说可能很简单，但困扰了我很久。...将矩阵A和B运算的结果放在B里面，运算结束后确实不需要分配新的内存(如果数据精度、数组大小都一致的话)。...但如果是循环计算的话，比如一个格点一个格点计算的话，那暂时内存会很小，也就是一个数据的大小罢了，这样不容易出现unable xxxGiB的报错。但速度比向量化操作慢很多。...c[i] = a[i] + b[i] return a if __name__ == "__main__": test() • result 第二组将a,b两个数组相加的结果存放在原有数据...B里面，运算结束后确实不需要分配新的内存(如果数据精度、数组大小都一致的话)。

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简单记录关于DBbridge迁移bigint类型数据变为负数的问题

truncation: Out of range value for column 'checksum' at row 1，手动在目标库中drop proxy_classes_analysis表，然后用DBbridge的手动补正功能去掉...checksum 的 unsigned 限制后重新建表：图片建表完成后重新迁移，迁移完成后对比id为3892的记录迁移前后 checksum 的变化：图片图片可以发现源端checksum：9638865235174554611...迁移后变为checksum：-8807878838534997005，盲猜是因为数据类型超出范围导致变为负数。...写一段JAVA程序验证一下：图片果然是因为将bigint类型的数据赋值给了long类型，导致了数据溢出，建议DBbridge后期能修复一下这个问题。

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python 关于高级特性的问题

Python 中的接口如何实现? 　　7. Python 中的反射了解么? 　　8. metaclass 作用?以及应用场景? 　　...9. hasattr()、getattr()、setattr() 的用法　　10. 请列举你知道的 Python 的魔法方法及用途。　　11. 如何知道一个 Python 对象的类型? 　　...Python 的传参是传值还是传址? 　　13. Python 中的元类 (metaclass) 使用举例　　14....7.Python 中的反射了解么? 　　答：Python 的反射机制设定较为简单，一共有四个关键函数分别是 getattr、hasattr、setattr、delattr。　　...Python 的魔法方法及用途。

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Python---数据可视化请教个问题

各位大神： Python---数据可视化请教个问题： make_subplots 中的specs 设置，我想第一行实现主图横跨两列，第二行绘制一个饼图。

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关于数据结构的简单认识

数据结构概述数据结构基本概念数据结构指的是计算机存储数据和组织数据的方式，存储数据和组织数据的目的是为了后期对数据的再次利用，所以存储的数据一般是具有一个或者多个特定关系的集合，利用不同的数据结构可以提高数据的访问效率...什么是算法广义上讲算法是研究数据之间的逻辑关系，然后选择某种方案来存储数据，并在此基础上对数据进行处理，其实更加直白的说：算法指的是计算或者解决问题的步骤。...思考一个问题：如果把下面的一个随机数列中的数值按照从小到大顺序进行排列?具体步骤是什么?? 给定随机数列：[5, 2, 9, 1, 3]，将其按从小到大排序。...思考一个问题：到底什么样的数据结构和算法是合适的?怎么去评定选择的数据结构和算法是否合适?...问题：在数组中查找特定元素时间复杂度：O(n) - 最坏情况需要检查所有元素 #include int linear_search(int arr[], int n, int

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Python可视化问题

说一说我目前做的一些东西吧。最近要求将我自己之前做的Python程序打包成exe，做一个可视化界面，经过一些接触，发现Python这东西做页面真的丑，而且也没有现成的模板。...不管说是Tkiner还是说别的原生库，做出来的界面都巨丑。看了一下别人的推荐，还是建议前后端分开，界面用前端做就行，Python解决后端交互的问题。...用于平时一些简单的任务还是可以的。...这里简单列举几点：1.修改明暗主题：useCustomTheme = True，True就是默认的暗色主题，False就是亮色主题，当然也有其他的改法，比如直接修改主题文件themeFile = "themes...4.打包编译程序：执行python setup.py build，记得缺哪些包要安装。Pyside6使用是免费的，而PyQT在商用方面使用有限制，所以最终采用的Pyside6绘制。

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关于Python可视化Dash工具

Dash是基于Flask的Python可视化工具，严格说来由三个部分组成，首先是Flask提供了标准web环境，再次是plotly这个图表可视化工具，最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。...本人也陆续试过pyechart，但就集成性和可视化而言，与dash还是有一定差距。...，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。...plotly.express附带了一些用于演示、教育和测试目的的内置数据集。这些数据以CSV格式存储在包的目录下，以pandas类型获取到数据，方便进行图表功能测试。...22、treemap：树状图树状图将层次数据表示为嵌套的矩形扇区。 23、sunburst：圆环图圆环图将层次数据表示为在同心环的多个级别上布置的扇区。

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Python|关于简单插入排序的奥秘

前言相信大家在生活中经常会遇到排序的问题，比如，如果你是超市工作人员，看到货架上的货品被顾客弄乱了，你一定会重新给货品排序，基本上是按从小到大、从矮到高的顺序摆放。...在计算机里面的排序则是为了让数据更加具有结构性，方便计算机对其处理。而小编今天想要分享的是：简单插入排序。...问题描述把下面的打乱顺序的数，按照从小到大的顺序进行排列【1，3,5,22,4,11,55,66,40,7】解决方案插入排序，核心内容就是插入，即将一个个元素插入到序列中，最后得到自己想要的有序序列...所以最后的排序是【1,3,4,5,7,11,22,40,55,66】结语简单插入排序是一种很基础的算法，因为只用了两个简单变量，所以空间复杂度为O(1)，与序列大小无关。...但是如果数据过多，我觉得这个算法就显得很麻烦，最坏的情况下，其复杂度为 ? ,这就是它的局限性。那么我们可不可以对它进行变形使之变得更简单点呢？当然有啦，那就是小编下次想讲的二分法查找。

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4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

本文转自公众号机器之心热力图、二维密度图、蜘蛛网图和树状图，这些可视化方法你都用过吗？数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。...读者可能阅读过我之前的文章「5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code」，我通过那篇文章向大家介绍了 5 种基础的数据可视化方法：散点图...这些都是简单而强大的可视化方法，通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中，我们将看到另外 4 个数据可视化方法！...颜色是如此直观，因此它为我们提供了一种非常简单的数据解释方式。 ? 现在让我们来看看实现代码。...，相对于一维版本，其优点是能够看到关于两个变量的概率分布。

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4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。...读者可能阅读过我之前的文章「5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code」，我通过那篇文章向大家介绍了 5 种基础的数据可视化方法：散点图...这些都是简单而强大的可视化方法，通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中，我们将看到另外 4 个数据可视化方法！...颜色是如此直观，因此它为我们提供了一种非常简单的数据解释方式。 ? 现在让我们来看看实现代码。...，相对于一维版本，其优点是能够看到关于两个变量的概率分布。

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Python可视化分析笔记（数据源准备和简单可视化）

可视化是数据分析的重要一环，也是python比较擅长的工作，本笔记系列尽可能采用统一的数据源和基于matplotlib原生版本进行可视化。...数据源是从国家统计局网站上下载的2000年-2017年的全国各省、直辖市、自治区的GDP数据和人口统计数据，2018年的数据尚未公布，不过网上已公布，可作为后续机器学习预测的比对目标；数据源采用csv格式...本笔记是基于pandas进行数据读取的，因此也简单的总结了一下pandas的一些常规操作，比如文件读取、数据显示、数据分布、数据列名的展示，数据的分组和统计，数据的排序，行列数据的汇总，以及行列的转换。...其次本文简单演示了一下如何展示行数据和列数据，以及如何展示多列数据。本系列的最终目标是通过GDP和人口统计数据集来演示matplotlib的各种主要图表。...----dataframe行列转换--------------------------- df2=df.stack() print(df2) #-------------------dataframe简单画图

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关于Python的主(main)函数问题

初次接触Python的人会很不习惯Python没有main主函数。...这里简单的介绍一下，在Python中使用main函数的方法 #hello.py def foo(): str="function" print(str); if __name...在Cmd中运行结果 C:\work\python\divepy>python hello.py main function 在Python Shell中运行结果 >>> import...__name__ 'hello' >>> 可以发现这个内置属性__name__自动的发生了变化。...这是由于当你以单个文件运行时，__name__便是__main__ 当你以模块导入使用时，这个属性便是这个模块的名字。

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关于 python ImportError: No module named 的问题

然后又在 cygwin 下安装时同样的问题，这下 cygwin 源码编译也不行了，因为会调用很多 linux 特有的类库。虽然最后解决了 import 的问题，但是又报了其它错。...python -c"import sys;print '当前的python是:'+sys.prefix;print '\n'.join(sys.path)" 为解决这个问题，可以有以下方法：将自己做的...; print get_python_lib()" 但是这样做会导致一个问题，即各类模块都放到此文件夹的话，会导致乱的问题，这一点是显而易见的。 ...注意，也不创建子文件夹，再将自己的模块放到子文件夹解决问题，这会导致使用import 语句时错误。...关于与python相关的环境变量有那些，请参考： http://docs.python.org/using/cmdline.html 在页面上找到PYTHONPATH 以下是该环境变量的描述： PYTHONPATH

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关于python中显存回收的问题

技术背景笔者在执行一个Jax的任务中，又发现了一个奇怪的问题，就是明明只分配了很小的矩阵空间，但是在多次的任务执行之后，显存突然就爆了。...然后在网上找到了一些类似的问题，比如参考链接中的1、2、3、4，都是在一些操作后发现未释放显存，这里提供一个实例问题和处理的思路，如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言。...，这个python的进程占用了101MB的空间。...的程序中已然找不到这个对象，但是在显存中的数据并未被消除。...解决思路暂时还不清楚这个问题发生的机制，在一些特定场景下出现僵尸进程的问题似乎跟我复现的这个场景也有所不同。

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关于python中pika模块的问题

工作中经常用到rabbitmq,而用的语言主要是python，所以也就经常会用到python中的pika模块，但是这个模块的使用，也给我带了很多问题，这里整理一下关于这个模块我在使用过程的改变历程已经中间碰到一些问题...，查到关于这个问题的连接有： https://stackoverflow.com/questions/49154404/pika-threaded-execution-gets-error-505-unexpected-frame...，这样当再次运行程序之后，就不会在出现之前的问题关于断开重连上面的代码虽然不会在出现之前的错误，但是这个程序非常脆弱，当rabbitmq服务重启或者断开之后，程序并不会有重连接的机制，所以我们需要为代码添加重连机制...队列的方式实现，这个时候你的queue中如果长时间没有数据，在一定时间之后来了数据需要发布出去，这个时候你发现，你的程序会提示连接被rabbitmq 服务端给断开了，但是毕竟你设置了重连机制，当然也可以重连...从上图我们可以删除最后服务端和客户端协商的结果就是580，这样当时间到了之后，如果没有数据往来，那么就会出现连接被服务端断开的情况了特别注意需要特别注意的是，经过我实际测试python的pika=

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关于python安装lxml插件的问题

文章只是介绍自己安装时从安装不上到安装后报错,再到安装成功的心路历程,并不代表广大欧皇也会会出现同类型的问题,也不是总结和汇总各种出问题的原因....直接进入正题,首先我这边是win环境,电脑上装的是python3.8和anaconda(python3.7),确认环境变量没有问题,环境变量配置的是python3.8,在控制台中直接pip install.../lxml/#files 进去以后竟然没找到关于python3.8的lxml安装文件,我滴乖乖,我安装的python版本太高了?...找不到etree这个东东,这又是为啥呀,又是一顿查,最后还是锁定了是anaconda这个玩意给我装的不完整,有的包有有的没有,只能卸载重装,重装以后终于编译成功了简单总结一下, 首先安装失败先看看自己的...python版本和安装包是否兼容,不兼容的话就别走这条路了,老老实实换python版本(一般是安装版本太新导致的), 然后确定python版本没有问题以后安装不成功,基本是你设置的问题,环境变量确定一下

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Python关于SSL验证问题

答：因为有一些用户在某些机器运行SDK或者自己拼包等发生了SSL验证的问题，为了解决大家的这个问题，总结本文。..._create_unverified_context print urllib2.urlopen("https://cvm.tencentcloudapi.com/").read() python3的话...---- requests部分解决方法1：通过 verify 指定证书，表示相信此证书；也可以用 verify=False，表示不验证服务器端的证书。 #!.../bin/env python import requests url = "https://cvm.tencentcloudapi.com" ret = requests.get(url, verify.../bin/env python import requests url = "https://cvm.tencentcloudapi.com" ret = requests.get(url) print

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关于exp statistics的问题和简单测试(82天)

在数据导出的时候，可能会碰到EXP-00091: Exporting questionable statistics.的问题，有时候会让人有点摸不到头脑，不知道该调整什么。...，就可能是设置的有问题。...重新设置，问题就解决了。...当然了，对于这个问题，提示导出的statistics信息有问题，来测试一下在有警告的情况下，导入是否有问题。我们换一个用户，看看统计信息是否能够导入。...可以看到，没有任何的警告，查看统计信息，发现已经导入了。尽管表里没有数据，但是由于统计信息的导入，显示数据条数还是600多万。

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Python简单高效的可视化神器——Seaborn

如何用python画图——带你入门matplotlib 如何用python画图--matplotlib实例与补充我们也在文章Python可视化工具概览中介绍了，seaborn其实是在matplotlib...seaborn对matplotlib和pandas的数据结构高度兼容，非常适合用于数据的可视化分析。seaborn官网：http://seaborn.pydata.org/ ?...sns.lmplot() 里的 x, y 分别代表横纵坐标的列名。hue= 代表按照 species，即花的类别分类显示，data= 即为数据集。...常用于相关系数矩阵的可视化，评估变量之间的相关性。...PairGrid and pairplot seaborn.PairGrid() 可以用来查看两个维度数据之间的关系。

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关于Segmentation fault (core dumped)几个简单问题

这通常都是指针错误引起的。但这不像编译错误一样会提示到文件一行，而是没有任何信息。一种办法是用gdb的step, 一步一步寻找。但要step一个上万行的代码让人难以想象。...另外需要注意的是，如果你的机器上跑很多的应用，你生成的core又不知道是哪个应用产生的，你可以通过下列命令进行查看：file core 几个问题： 1....什么是Core Dump：我们在开发（或使用）一个程序时，最怕的就是程序莫明其妙地当掉。虽然系统没事，但我们下次仍可能遇到相同的问题。...filename 添加主机名 %e - insert coredumping executable name into filename 添加命令名在Linux下要保证程序崩溃时生成 Coredump要注意这些问题...SIGFPE 建立CORE文件浮点异常 SIGIOT 建立CORE文件执行I/O自陷 SIGKILL 终止进程杀死进程 SIGPIPE 终止进程向一个没有读进程的管道写数据

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