这次是在上一篇的基础上增加的，所以导包这些啥的就跳过了研究了一下代码，发现主要的区别就在于增加data的时候，第二个参数传递的是一个数组，然后就变成了堆叠条形图。...最后的代码： XML布局文件： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?...layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:text="这是一个堆叠条形图..." android:layout_height="150dp" /> MainActivity，这里只把堆叠图的代码放出来了...); } duiDieChart.setFitBars(true); duiDieChart.invalidate(); } } 看着这篇文章来的：
比如说游戏AI中，可能要制定成百上千条游戏规则，这并不比标注大量数据来得容易； 部分场景下reward的效果不好。...我认为相同点在于都要收集人类的标注数据，不同点在于模仿学习最终是以强化学习的形式进行的；简单来说，模仿学习将强化学习的Environment替换成一个Reward Model，而这个RM是通过人类标注数据去训练得到的...看起来模仿学习很好地解决了Reward机制的问题，然而同样的，它也带来了如何收集高质量数据训练RM的问题。...所谓的语言模型的训练，其实就是让模型调整候选句对应的概率，使我们人类希望输出的候选句的概率尽可能大，而不希望输出的概率尽可能小。 那么这个语言模型和强化学习又有什么样的联系呢？...在下图InstructGPT给出的奖赏函数中，它的一部分确实是RM模型根据学到的人类偏好给出的打分，而另一部分则是参与了强化学习的ChatGPT和它的原始版本SFT的某种差距——这里我们不希望这种差距太大
TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储 等等...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...可以将其转化为图片的形式再显示出来，并打印其在TFRecord中对应的标签，下面是一个例子，接上面生成单个TFRecord文件代码，在F:\testdata\show路径下显示解码后的图片，名称中包含标签...将多个TFRecord类型数据集显示为图片 与读取多个文件相比，只需要加入两行代码而已： data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords
首先想知道多数据集和未使用的数据集影响运算不，我们需要先了解设计器是怎么运算的，皕杰报表的brt文件在服务端是由servlet解析的，其报表生成的运算顺序是：变量参数运算-->数据集取数及运算-->报表运算及扩展...，前面的步骤未走完，是不会往下进行运算的。无论报表里是否用到了这个数据集，报表工具都要先完成数据集的取数和运算再进行报表运算，因而，如果数据集发生卡滞，整个报表就不能运算了。...皕杰报表中影响数据集取数的因素主要包括，数据库的JDBC驱动不匹配，取数据的sql不正确或不够优化，数据量太大占用内存过多。...1、数据库的JDBC驱动是由数据库厂家配套的，不仅与数据库的版本相关，还与jdk的版本相关，JDBC驱动不匹配就不能从数据库正常取数了。...如皕杰报表6.0的运行环境是JDK1.8，如JDBC驱动不支持JDK1.8就不能正常取数。2、取数据的sql可放到数据库客户端上先行运行测试，以确保取数sql正确。
专注R语言在生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load(...alpha = cal_year == 2020), width = 0.5, fill = "white" )+ # 第一层条形的标签...labs(title = "突出显示个别条形的重叠条形图")+ # 主题细节调整...theme(plot.title = element_markdown(), axis.text.x = element_blank() ) 本文用到了很多之前学过的R...包和技巧： ggplot2修改坐标轴详细介绍 超详细教程：修改ggplot2图例 让你的ggplot2主题支持markdown和css 让你的ggplot2支持markdown语法
今天跟大家讲解excel在制作条形图时的顺序调整问题 不知道大家发现了没有 excel在制作条形图时有一个bug 默认的图表数据系列顺序总是与原数据系列顺序相反 无论你是否对原数据进行排序 以下两个条形图是分别根据排序过的和未排序的源数据做出的默认条形图...仔细观察你会发现 软件默认输出的图表数据系列顺序总是与原数据顺序相反 这是excel在制作条形图中一直存在的一个bug 根据我们的阅读习惯 大多数人的阅读视线都是自上而下移动 我们制作条形图更多的是为了对一组数据的大小进行对比...那么或许有小伙伴会说 这还不简单 既然软件默认输出数据系列与原数据相反 为了得到自上而下降序排列的数据 只要将原数据升序排列不就行了 确实这不失为一种解决办法 但是是一种最笨的办法 如果你还记得之前23...那么或许还能省些时间 但是如果要手动一个个复制粘贴的将原数据升序排列 那么…… 后果很严重，得累到手残，如果数据特别多的话 小魔方必须要来拯救你了 其实很简单 excel虽然默认的条形图顺序与原数据系列顺序相反...但是在格式设置里面提供了反转顺序的选项 只需要勾选一个复选框便可以反转条形图数据系列顺序 达到我们想要的展示效果 具体操作步骤如下： 选中当前图表 在顶部菜单选择图表工具——当前所选内容 下拉框中选择垂直类别轴
柱状图 堆叠柱状图： # 自带数据集 medals_long（长表数据） long_df = px.data.medals_long() long_df.head() ?...堆叠柱状图-长表 # 自带数据集 medals_long（宽表数据） wide_df = px.data.medals_wide() wide_df.head() ?...数据点着色 2. 条形图 条形图其实就是柱状图转个90度，横着显示呗。所以，本质上是一样的，唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同。...# 在plotly绘图中，条形图与柱状图唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...) fig.update_traces( texttemplate='%{text:.2f}', # 数据点显示值的格式 textposition='top center', # 数据点显示的位置
这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分，例如各省份的数据合在一起组成全国数据。 有以下几种图表类型，展示数据的组成： 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. ...y轴起始为0，可以显示各柱状的数值。 2）条形图 条形图基本上是水平的柱形图，可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。...设计条形图的最佳做法： 图表中使用对比色，高亮特殊有意义的数据。 使用垂直标签，提高数据可读性。 X轴起始为0，可以显示各柱状的数值。...数据线不超过4条，以免产生混乱。 使用正确的高度，使线条占据y轴高度的2/3左右。 4）双轴图 双轴图可用于显示双Y轴的数据。这种图形由三个数据集组成，两个Y轴数据，一个X轴数据。...6）堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同的数据集，并显示每个被比较的数据集的组成。 设计堆叠条形图的最佳做法： 最适用于说明部分和整体的关系。 使用对比色，会使对比更加清晰。
创建数据集 通过 List 展示数据集 用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹 给 List 中的 item 添加 id 标识，用于定位 通过 scrollTo 滚动到指定的位置...标识为随时间推移而变化的视图值提供了一个坚固的锚，它应该是稳定且唯一的。...当仅通过 ForEach 来指定显示标识时，List 会对这些视图的显示进行优化，仅在需要显示时才会对其进行实例化。...如果在正式开发中面对需要在 List 中使用大量数据的情况，我们或许可以考虑下述的几种解决思路（ 以数据采用 Core Data 存储为例 ）： 数据分页 将数据分割成若干页面是处理大数据集的常用方法，...升降序切换 对数据进行降序显示且仅允许使用者手工滚动列表。系统中的邮件、备忘录等应用均采用此种方式。
前提是绘图数据已做了统计汇总）； position：用于设置条形图的摆放位置，默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图...函数中； na.rm：bool类型的参数，在剔除绘图数据中的缺失值时，是否不返回警告信息，默认为FALSE； show.legend：bool类型的参数，是否显示条形图的图例信息，默认为NA，即表示显示图例...；如果设置为FALSE，则不显示任何图例；如果设置为TRUE，则显示图例； inherit.aes：bool类型的参数，绘图时是否延用ggplot函数中的数据和轴属性，默认为TRUE；根据作者的经验，如果...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...双离散单数值的百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量的百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill
单变量可视化， 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中... 直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...散点图最适合使用相对较小的数据集以及具有大量唯一值的变量。 有几种方法可以处理过度绘图。...堆叠图（Stacked plots） 展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是...： 通过透视表找到每种葡萄酒中，不同评分的数量 ： 从上面的数据中看出，行列分别表示一个类别变量（评分，葡萄酒类别），行列交叉点表示计数，这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时，仍然非常有效
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据来自“温哥华开放数据目录”。它于2017年7月18日提取，包含2003年1月1日至2017年7月13日的530,652条记录。...原始数据集包含UTM区域10中的坐标（X和Y列）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...每个线集对应于一个维度/数据集，其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。每条线的宽度和流程路径，均由类别总数的比例份数所决定。每条流程路径都可以用不同颜色代表，以显示和比较不同类别之间的分布。...图表从螺旋形的中心点开始往外发展。螺旋图十分多变，可使用条形、线条或数据点，沿着螺旋路径显示。 螺旋图很适合用来显示大型数据集，通常显示长时间段内的数据趋势，因此能有效显示周期性的模式。
而且，当我们得到一个不完美的模型的时候，其中的数据集到底存在什么偏见？这些偏见是如何产生的？...3 标签在讲述故事 回顾一下，假设你是收集该数据集的负责成员，刚开始你做出关于与偏见相关的分类类别的决策，所有的形状实例到底怎么分？...想要避免这个问题的一个自然的解决方式是，收集更多的数据和更多的特征：如果我们有足够多的数据，知道它们足够多的细节，我们将可以避免做出不同的分类决策，从而产生唯一的偏见的影响因子。 不过，似乎并非这样。...一个很好的起点是反思数据所在的上下文，并且始终对数据保持好奇。 很难去判断一个数据集本身的价值——它们是客观的，普遍的，中立的吗——它可能只是反映一种你自己习惯的世界观。...所以理解你自己的世界观可以告诉你所谓客观数据的局限性。时刻问自己：你对这个世界做出了什么假设？什么是感觉像是常识？什么有些违背常理？重要的是，对于数据集不应该忘记考虑：谁收集的它？为什么会收集它？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 唯一索引是不允许表中任何两行具有相同索引值的索引。 当现有的数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许把新创建的唯一索引与表一起保存。...数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。主键索引数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。...在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。...在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的索引顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。 如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。...与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度，并会被划分成段...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。 热图 ?...也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」，用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集包含有关为孕妇提供服装的在线商店的点击流的信息。...数据来自2008年的五个月，其中包括产品类别，页面上照片的位置，IP地址的原产国和以美元表示的产品价格。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Mariusz ÅapczyÅ„ski, Cracow University of Economics, Poland, lapczynm '@' uek.krakow.pl 5....数据引用 Łapczyński M, Białowąs S.
图表类型 用法 Y轴（基准值）* 折线图 呈现少量数据的差异 任何数值 条形图 为了呈现数据中的较大变化，单个数据点与整体的占比情况以及呈现数据排名情况 零 面积图 总结数据集之间的关系，各个数据点占比情况...一般情况下都是0 条形图和饼图 条形图和饼图均可用于显示各个数据之间的比例关系，该比例表示的是单个数据与数据集的占比情况。...面积图 面积图有几种类型，包括堆叠面积图和重叠面积图： 堆叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此重叠 这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...，而重叠面积图是互相重叠的 不建议将重叠的面积图用于显示两个以上的数据类别，因为这样做会使数据模糊。...取而代之的是，使用堆叠面积图来比较一个时间维度内的多个数据类别（水平轴表示时间）。 ? 允许。 使用堆叠面积图表示多个数据，能够保持良好的可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。
有时我们使用SecureCRT软件连接到我们的Oracle目标主机,会发现有些回显信息显示为乱码,非常不方便操作。 本文将介绍最常见的两种乱码情况解决方法。...一、系统字符集显示乱码 1.1 echo $LANG 查看系统字符集 1.2 根据系统字符集,CRT设置对应的字符集编码 二、sqlplus 字符集乱码 2.1 echo $NLS_LANG 查看设置值...2.2 根据系统字符集,设置对应的NLS_LANG变量 一、系统字符集显示乱码 系统输入命令回显中文会显示乱码,表现如下: ``` # df -h 鏂囦欢绯荤粺 瀹归噺 宸茬敤...-> Appearance -> Character encoding 选择与系统对应的字符集编码。...With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options SQL> archive log list 数据库日志模式
堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...、Protovis、ZingChart、ZoomCharts 跨度图 也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」，用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。
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