大概有这样的需求。 在搜索资源，或者查找解决棘手bug的方法的时候，会经历很长时间来回不断地翻阅一些网站，有的问题甚至半年后还需要重新来过。...市面上的Chrome网站黑名单不少，比如有 UblackList，这个网站只能解决在搜索过程中不被检索到的黑名单。而且如果是想屏蔽某一个具体的网页，而不是整个网站，则需要单独加到黑名单。...看到有其他Chrome插件能直接导出导入数据，但是我在Chrome的extends里确实没看到文件。有大佬知道Chrome插件的数据保存在哪里的可以方便告知一下。...baidu.com 然后运行发现是能正常运行的 现在的问题就是如何利用快捷键来实现把Chrome的地址栏添加到文件夹里面了。...一些思考 待解决 目前是利用了alfred来解决写入文件的问题。后续需要摒弃到alfred这个软件。 解决完上面这条后，仍然需要利用快捷键来实现对地址栏的添加 如果解决完了上面这2个问题。
然后我最近在写一个需求的时候，躺了一个大坑 需求概要 我的需求大概是这样的：我写了一个任务，每天晚上去执行。会把当前时间三天以前的数据都拿出来处理，然后这个x天的变量是我随意可变可传的。...但是某一天我手动触发任务的时候，传值100的时候，问题出现了 贴出我的时间计算代码： //往前推算x天 int dayCount = 10; Long...其实，这个就是考验一个程序员的JDK基本功了，然后我就猜测，有没有可能是后面的计算值是int值，然后计算出来的结果超过了int的最大值，产生了溢出呢？...); //2147483647 奇怪把，100天的时间戳，超出了Integer的最大值，所以产生了溢出。...基础知识：java的默认类型为int、double等，使用的时候一定需要引起注意 如何解决？ 解决办法其实很简单，重点在于分析找原因的过程。
线上500万数据查询时间在37秒，作者将问题解决了，我看到了更大的坑 文章目录 总结 一、问题背景 二、看执行计划 三、优化 四、你以为这就结束了吗 五、后续（还未解决） 六、最终解决方案 总结 最近看到一篇文章...我先帮大家总结一下解决方案。 另外，看完这篇文章，我觉得虽然问题解决了。但是这个强制索引的解决方案并不是很好。...我就说一说在这个案例中用强制索引在公司团队开发中未来可能会遇到的问题： 系统有很多时候是根据系统信息来决定用哪个索引，一般系统是以最优化方式。...现在强制用时间，但是下次筛选时间条件一变化，大概率又出问题 当查询条件 end_time > and end_time 这个区间的数据量达到总表数据量一定比例，强制走索引也会很慢。...那就是sqlyog的问题了，现在也不清楚sqlyog是不是做什么优化了，这个慢查询的问题还在解决中（我觉得问题可能是出在mysql自身的参数上吧）。
这个工具可能不够人性化，但是有以下几点好处。 我认为，从概念上来说，R更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。...完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。你建立了正确的数据集，可解决当前的问题。这样做看似无关紧要，但实际上大受裨益。 借助R，就可以对其他数据集轻松重复相同的操作。...事实上，大多数时候，你在线提问时，人们都是直接贴出准确的代码，来解决你的问题。 R中的项目组织更简单。在Excel中，我要准备一系列表格，可能还要准备多个工作簿，然后适当命名，而且各文件名不得重复。...说句实话，Excel的图表非常出色，简单易懂。但R的效果更好。我觉得这是R最实用的功能之一。借助ggplot2，你可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。...在你熟悉了如何用ggplot2创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。ggplot2还能制作更多类型的图表。你能用Excel创建散点图矩阵吗？用R就能轻松创建这种矩阵，CDF plot也是如此。
这个工具可能不够人性化，但是有以下几点好处。 我认为，从概念上来说，R更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。...完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。你建立了正确的数据集，可解决当前的问题。这样做看似无关紧要，但实际上大受裨益。...事实上，大多数时候，你在线提问时，人们都是直接贴出准确的代码，来解决你的问题。 R中的项目组织更简单。...说句实话，Excel的图表非常出色，简单易懂。但R的效果更好。我觉得这是R最实用的功能之一。借助ggplot2，你可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。...在你熟悉了如何用ggplot2创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。ggplot2还能制作更多类型的图表。你能用Excel创建散点图矩阵吗？用R就能轻松创建这种矩阵，CDFplot也是如此。
这个工具可能不够人性化，但是有以下几点好处。 我认为，从概念上来说，R 更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。...完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。你建立了正确的数据集，可解决当前的问题。这样做看似无关紧要，但实际上大受裨益。 借助 R，就可以对其他数据集轻松重复相同的操作。...事实上，大多数时候，你在线提问时，人们都是直接贴出准确的代码，来解决你的问题。 R 中的项目组织更简单。...说句实话，Excel 的图表非常出色，简单易懂。但 R 的效果更好。我觉得这是 R 最实用的功能之一。借助 ggplot2，你可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。...在你熟悉了如何用 ggplot2 创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。ggplot2 还能制作更多类型的图表。你能用 Excel 创建 散点图矩阵吗？
基本上每个研究的发表，都伴随着精美的图表，比如： ? 能制作这样图表的工具很多， 我比较喜欢ggplot2+AI， 当然，或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，不过，我做不到。...我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。 一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...for data analysis” 虽然这本书有对应的中文译本，但是时间上相对滞后，建议直接看这个在线实时更新版本。...://mp.weixin.qq.com/s/_Q16zDZgCr3XoO0r3wqRkw 如果我说，全部学完，需要一年的时间，不知道你还是否愿意入坑呢？
我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图， 当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。...不过，我做不到，我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...我在几年前《生信五周年》全国巡讲的活动重点推荐过《50个ggplot2现成图表》代码希望大家可以学习它！...: elegant graphics for data analysis” 虽然这本书有对应的中文译本，但是时间上相对滞后，建议直接看这个在线实时更新版本。
这个软件包的开发目的是处理所有反复出现的障碍，简化在所有图表中添加对象的工作流程。...我们还有很多类似的难题需要搞清楚：如何添加 BBC 标识，并且无论你想要导出的图表的纵横比如何，都能有合适的尺寸？如何将图表标题对齐到左上角？就是这类问题。...通过与视觉与数据新闻团队的设计师紧密合作，我们逐一解决了这一问题，将解决方案放入了易于重复使用的函数中。...我们的想法是，每当数据团队的成员解决一个特定问题时（比如在图中加入一条曲线箭头或突出显示条形图的一条），都能将代码加入到这个「食谱」中，从而节省你和同事下一次的时间。 ?...在创建图表时，团队成员可以求助这个「食谱」，寻找答案和解决方案——比如如何绘制特定类型的图表（如 dumbbell chart）或如何在你的图中加入文本注释。
能制作这样图表的工具很多， 我比较喜欢ggplot2+AI， 当然，或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，不过，我做不到。...我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。 一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...for data analysis” 虽然这本书有对应的中文译本，但是时间上相对滞后，建议直接看这个在线实时更新版本。...://mp.weixin.qq.com/s/_Q16zDZgCr3XoO0r3wqRkw 如果我说，全部学完，需要一年的时间，不知道你还是否愿意入坑呢？
这个工具可能不够人性化，但是有以下几点好处。 ? Excel界面 我认为，从概念上来说，R更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。...完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。你建立了正确的数据集，可解决当前的问题。这样做看似无关紧要，但实际上大受裨益。 借助R，就可以对其他数据集轻松重复相同的操作。...事实上，大多数时候，你在线提问时，人们都是直接贴出准确的代码，来解决你的问题。 R中的项目组织更简单。在Excel中，我要准备一系列表格，可能还要准备多个工作簿，然后适当命名，而且各文件名不得重复。...说句实话，Excel的图表非常出色，简单易懂。但R的效果更好。我觉得这是R最实用的功能之一。借助ggplot2，你可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。...在你熟悉了如何用ggplot2创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。ggplot2还能制作更多类型的图表。你能用Excel创建散点图矩阵吗？用R就能轻松创建这种矩阵，CDFplot也是如此。
要么用时间去换技能，要么花钱买时间，让别人教你技能，但是两种方法最终结果如何，都是取决于自己的，倘若你连如何安装包、如何加载包、如何更新包这种连百度都知道的东西，都不愿意自己去解决，那么何时才能度过瓶颈期...学习习惯很重要，是否具备自我驱动力，不依靠外力去自助主解决问题，在某种程度上可能决定着你在这门技能上能达到的高度。...我的担忧是对的，确实有很多几乎零基础或者基础很薄弱的小伙伴儿，可能ggplot2函数都没记全，甚至R语言基础都没有看过一个遍，就开始各种复制黏贴，开始跑代码，然后各种问题百出。...还是善意的提醒一下，写这些东西仅仅是我的个人兴趣，我是在用这些图表来不断尝试突破现状，挑战自己的新高度，因为之前个人已经有过将近1年的高强度练习，早已过了瓶颈期。...可是对于初学者而言，那些高难度图表的代码对你技能的提升几乎毫无价值，你需要的是按照ggplot2的基础强化学习，融会贯通其体系和理念。
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器，可是ggplot2纵然所向披靡，唯独无法呈现动态效果！...今天只涉及ggplot结合plotly而动态化图表的功能，暂不涉及plotly的独有作图函数。（主要是自己也正摸索中，找个合适的时间再跟大家分享）。...这个包因为是辅助ggplot2开发的，所以需要ggplot2包同时加载协同工作。...包下载及加载： devtools::install_github("ropensci/plotly") library("plotly") library(ggplot2) 这里我将使用ggplot2的内置数据集...尽管ggplot的作者在图表背后针对默认的图表主题及背景做了深度美化，但是没有动态效果这一点儿着实让人感觉有点儿美中不足： 我所说的动态效果是指：当鼠标悬浮到任何一个数据点，立马会有弹出文本框显示该数据点的具体指标信息
······，后面推文的可视化绘制，我还是首选Matplotlib进行绘制，但偶尔也会采用 ggplot2 进行绘制，其目的就是一个：绘制精美的数据可视化作品 ? ? ） 02....数据处理 本期推文所采用的数据主要关于历代罗马皇帝(Roman Emperors)的死因的描述，时间跨度较长，正好可以采用 类似于时间变化的图表进行可视化展示。数据形式主要如下(部分)： ?...由于Matplotlib无法像ggplot2的拓展包ggrepel那样解决文本的重贴问题，这里设置了text_y 用于均匀绘制y轴位置： text_y = np.linspace(data['reign_start...（6）字体设置 Matplotlib 用于字体设置的方法还是比较简单的，这里解释下是因为我在字体设置时遇到的问题，由于采用的字体为 cinzel (字体格式为Cinzel-Regular.otf)，也已添加到电脑系统字体中...文件的字体修改方式，方法没试，不知道行不行，希望有此问题的解决方法，望告知，感谢 ?
可以让你更快地从数据可视化的想法变成实际的图表。 不经可以为你处理大量数据预处理，而且还省掉了晦涩的ggplot2细节和图表样式。...生成的图形是ggplot对象，可以使用任何ggplot2包中的函数进一步定制。...而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。 为何会有这个书籍学习社群？...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。 猜你喜欢 ggpubr!...完美解决Matplotlib绘图中、英文字体混显问题.. MATLAB绘图不好看？！不是，你是还没发现这几个工具包吧.. 不是，这个地理数据工具这么强的吗？数据处理、可视化它都行..
之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。必须要用 render_to_file 选项，然后在 web 浏览器中打开文件，才能看见我刚刚构建的东西。
人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...▲用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。必须要用 render_to_file 选项，然后在 web 浏览器中打开文件，才能看见我刚刚构建的东西。
这个话题，其实很早就应该写一写了。 因为这个主题在数据可视化中的地位差不多相当于当今哲学至于社会科学的地位。...所以这个问题话题很棘手，所以长久以来我一直在回避这个问题，想着等自己对数据可视化的理解更为深入、全面之后，再做决断。...看的我实在好气啊，就借这个机会跟大家聊一聊关于图表的“简单”与“复杂”吧。...（对于数据可视化而言，我也是个没有摸着门道、正在苦苦寻觅的前行者）。 当然，好的图表、坏的图表、简单的图表、复杂的图表，这些原则还是应该加以区分，至少不能在大方向上与数据可视化的理念背道而驰。...所以我们的现在要解决的问题是，在制作日常使用的图表过程中，首先不能犯基于视觉可视化呈现理念上的错误（因为这是会降低人类大脑和视觉接受信息的效率等）。
人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...在我看过的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。必须要用 render_to_file 选项，然后在 web 浏览器中打开文件，才能看见我刚刚构建的东西。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
