1，问题与思考：网购满意度与地区有关系 如果检验两个类别变量网购满意度，地区是否存在关系？ 如果存在，关系强度有多大？...拟合合优度检验使用的统计量： 2，具体案例分析 第一步：提出假设 Ho:满意度与地区独立 H1:满意度与地区不独立 第二步：计算期望频数和检验统计量： 要计算检验统计量，关键是计算期望频数，如果两个变量独立...，则两个变量各类别交叉项的概率可以依据独立时间的概率乘法公式求得。...，合计的出统计量的值。...： R实战模拟： 检验注意事项： 1，仅有两个单元格，单元格最小期望不应小于5 2，两个以上单元格，期望小于5的单元格不能超过20% 3，两个类别变量相关性强度的度量
还涉及分组依据的核心原理……》的时候，提到“分组依据”功能的核心原理，在此重复一下：分组的过程就是对同一类内容先分好，或者说挑出了每一组所包含的所有内容，然后再针对各类内容分别进行后续的聚合（计算）。...那么，就这个问题来说，如果通过分组来解，你会发现，其方法更简洁，而且效率会非常高。...具体如下： Step 01 分组 显然，通过分组操作，我们将得到每个类别及其所对应的内容（表），如下图所示： 这时，假如说，我们可以对各类别（省份）下的每个表直接添加索引列...，那么，不就可以得到各类别下的编号了吗？...接下来对数据进行展开即可，如下图所示： 结果如下图所示： 通过这个例子，你是否对分组依据的核心原理的理解又更加深入了？
C++静态存储方式 在上一节小林讲过，作用域从空间的角度来分析的，分为全局变量和局部变量，在这一节中，小林带着你学习变量的另一种属性，变量在内存中的存在期间，也就是存储期。 ...存储期可以分为静态存储期和动态存储期，静态存储方式是指在程序运行期间，系统对变量分配固定的存储空间；动态存储方式则是在程序运行期间，系统对变量动态地分配存储空间。 ...内存中的供用户使用的存储空间可以分为三部分： 程序区 静态存储区 动态存储区 全局变量全部存放在静态存储区中，在程序开始执行时给全局变量分配存储单元，程序执行完毕就释放这些空间,在程序执行过程中它们占据固定的存储单元...函数中的自动变量。 函数调用时的现场保护和返回地址。 动态存储在函数调用开始时分配动态存储空间，函数结束时释放这些空间。在程序执行过程中，这种分配和释放是动态的。...在C++中还有存储类别的属性，具体包含4种： 自动auto 静态static 寄存器registe 外部extern 根据变量的存储类别，可以知道变量的作用域和存储期。
这个存储空间可以分为三部分: 程序区 静态存储区：全局变量 动态存储区：函数的形参、函数中定义的变量、函数调用时的现场保护和返回地址等 变量和函数有两个属性: 数据类型和数据的存储类别。...存储类别指的是数据在内存中存储的方式。 存储方式分为两大类:静态存储类和动态存储类。...包含: 自动的( auto ) ; 静态的( static ) ; 寄存器的( register ) ; 外部的( extern )。 根据变量的存储类别，可以知道变量的作用域和生存期。...因此这类局部变量称为自动变量。 函数中的形参和在函数中定义的变量(包括在复合语句中定义的变量)，都属此类。 用关键字auto作存储类别的声明。...总结 1.从作用域角度分，有局部变量和全局变量。它们采用的存储类别如下: 局部变量包括: 自动变量、静态局部变量、寄存器变量。 全局变量包括: 静态外部变量、外部变量。
散点图 散点图可以直观展现原始点的分布和两个变量间的关系，并可以通过标记不同颜色，观察不同类别数据的关系，如下图： ?...通过对一些参数进行设置，如point size，我们可以观察三个变量间的关系，如下图： ? 线图 线图可以表示两个具有相关性的变量，一个变量随另一个变量变化的情况。...线图在这种情况下是完美的，因为它们快速地展现了这两个变量的协方差（百分比和时间）。 ? 直方图 直方图可以有效的展现数据点的分布情况。...条形图很容易根据各个条形观察出不同类别数据的差异，不同类别的数据很容易区分并且能设定不同的颜色。条形图分为三种：普通条形图，分组条形图，和堆积条形图。...分组条形图可用来比较多重分类变量，堆积条形图可用来反映某一变量上，不同类别的组成情况。三种条形图的样式可依次参见下图： ? ? ?
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...如果分类比较多，必然每个分类的面积会比较小，这个时候很难比较两个类别 如果两个类别在饼图中彼此不相邻，很难进行比较 可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化 数据分析时，我们需要找到变量之间的相互关系...，比如一个变量的增加是否与另一个变量有关，数据可视化是找到两个变量的关系的最佳方法； 散点图 最简单的两个变量可视化图形是散点图，散点图中的一个点，可以表示两个变量 reviews[reviews['price...： 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
散点图 由于可以直接看到原始数据的分布，散点图对于展示两个变量之间的关系非常有用。你还可以通过用颜色将数据分组来观察不同组数据之间的关系，如下图所示。...当对类别数很少（的分类数据进行可视化时，条形图是最有效的。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。
散点图 由于可以直接看到原始数据的分布，散点图对于展示两个变量之间的关系非常有用。你还可以通过用颜色将数据分组来观察不同组数据之间的关系，如下图所示。...当对类别数很少（的分类数据进行可视化时，条形图是最有效的。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。
释义 是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。...——维基百科 作为人们最常用的图表之一，柱状图也衍生出多种多样的图表形式。例如，将多个并列的类别聚类、形成一组，再在组与组之间进行比较，这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。...请注意：【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异，例如在维基百科中，条形图等同于柱状图，认为柱状图为条形图的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...图片 图片 分组柱状图：由子类别来划分一组有几条柱子，形成分组柱状图。 图片 堆叠柱状图：由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。...注意纵轴的底端（最右侧）是从 34 开始的，而不是 0。这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。
Data d) { int tmp = d.m; d.m = d.n; d.n = tmp; } } class Data { int m; int n; } 原理图 类交换2个变量的值
它的优点是： 可以展示数据的分布和聚合情况 适合展示较大的数据集 通过反映数据在一个有序的因变量上的变化，来反映事物随类别而变化的趋势 下面我们介绍单一和分组的概念。...如果因变量的变化受两个或两个以上的自变量的影响，这样的数据我们怎么来呈现呢？这时候我们可以用分组变量来表示。...我们可以通过对性别进行分组，来保证在一个二维的平面直角坐标系中呈现具有多个自变量的情况的数据。 折线图 折线图用于显示随时间或某种有序的类别而变化的趋势。...比如下图表示从离散分布泊松分布中抽取一些随机数绘制的柱形图。 当图形中有两个分类变量、一个数值变量的时候，可以绘制分组柱形图，即分组柱形图可用于展示三维数据。...条形图 条形图使用的可视化元素是一维空间的长度信息。研究表明，条形图在比较不同类别时的效果要比柱形图差一些，这可能是基于人的视觉的一些特征。但总体上来讲，条形图和柱状图的差异不大。
交换两个变量的值 首先，来回顾一下C语言中交换两个数字的三种方法，最简单的方式也需要一个中间人来暂存其中某一个值。但是在python下，这个操作会异常的简单。..., 'b', 'c'] >>> b [1, 2, 3] >>> a = 1 >>> b = 2 >>> a,b = b,a >>> a 2 >>> b 1 元组赋值 a,b = b,a 这个表达式等号的左边不是元组...左侧只是简单的两个变量；等号的右边是一个元组，在赋值运算的时候，元组被分解，从而达到了赋值的效果。
轴与线之间的区域通常用颜色、纹理和图案填充来强调。通常一个面积图用于比较两个或两个以上的变量。 3.箭头图 箭头图可用作多个饼图的替代品。...4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据的图表，矩形条的长度与其表示的值成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴表示离散值。...直方图看起来像条形图，但将连续度量值分组到范围或数据桶中。 26.地平线图 地平线图是一种功能强大的工具，用于在一个类别内的多个项目之间比较一段时间内的数据。...颜色可用于突出显示层次分组或特定类别。 40.桑基图 桑基图，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。...散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。
我们刚刚讨论的所有这些也与第一个图表一致。 ? 用颜色分组的散点图 ? 第三个变量，国家大小通过彩色分组和大小编码散点图 现在来看代码。...直线图非常适合这种情况，因为它们基本上可以快速总结为两个变量(百分比和时间)的协方差。同样，我们也可以使用颜色编码分组。从我们的第一个图表开始，折线图就属于“超时”类别。 ?...如果我们有太多的类别，那么这些条形图会非常混乱，难以理解。它们非常适合分类数据，因为你可以很容易地通过条形图大小看到类别之间的差异。类别也很容易通过颜色编码来划分。...我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。
方法一： $a = $a^$b; $b = $b^$a; $a = $a^$b; 这就是位运算带给我们的奇妙之处！
php $a = 'hello'; $$a = 'world'; echo "$a ${$a}"; 以上代码的第二句，我们是用两个美元符号的变量，那么在这里这个变量是我们可变变量。...我以下从第一句开始详细解释： 我们第一句，定义了一个a变量，他的值是hello. 第二句我们是：（由于发现美元符号有特殊含义所以我就解释写在注释了。。。）...$$a = 'world'; //在这里我们的$$a就是可变变量；在这里$$a就表示$($a的值)，那么这是什么意思呢？在这里我们的$a的值是不是hello?...那么$$a,其中的$a是不是hello，如果把$a替换成hello那不就是$hello那么就表示$hello的值等于了world，这样懂了吧？那我们看下一句 第二句的解释我写在了注释里=。=。。。...最后一句我们输出了: echo "$a ${$a}"; 以上的： ${$a} 必学加花括号：{}如果不加则是会输出变量名，大家试一下就懂了，就会不正确，其实以上代码和以下这个代码是一样的： <?
这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果： ? 我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释： 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为您可以直接看到数据的原始分布。...直线图非常适合这种情况，因为它基本上可以快速总结两个变量(百分比和时间)的协方差。同样，我们也可以通过颜色编码来使用分组。 ?...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大的画面”，如果我们使用所有没有离散箱子的数据点，在可视化中可能会有很多噪音，使我们很难看到到底发生了什么。 ? 假设我们要比较数据中两个变量的分布。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?
除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上，这样就得到了热图来进行展示了。 ? 另外，对于多组别的数目的展示的话，如果是想要展示不同交集之间的数目可以使用venn图和upset图。 ?...堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?
在弹出的对话框中，我们可以选择要绘制的变量、数据分组方式和颜色等选项。通过直方图，我们可以了解数据的中心位置、离散程度和分布情况。散点图散点图可以帮助我们探索两个变量之间的关系。...在散点图中，每个点代表一个数据点，横轴和纵轴分别代表两个变量。通过散点图，我们可以了解两个变量之间的相关性和趋势。...在弹出的对话框中，我们可以选择要绘制的变量和分组方式。通过箱线图，我们可以了解不同组之间的差异和异常值情况。条形图条形图是一种常用的分类数据可视化方式，可以展示各类别之间的比较情况。...在SPSS中，我们可以选择"Graphs" -> "Legacy Dialogs" -> "Bar"来创建条形图。在弹出的对话框中，我们可以选择要绘制的变量和分组方式。...在弹出的对话框中，我们可以选择要绘制的变量和分组方式。通过饼图，我们可以了解各类别所占比例和相对大小。
借助第三方变量 //借助temp变量 public static void swap(int arr[],int i,int j) { int temp = arr[i]; arr[i]...arr[i] ^ arr[j]; //arr[i] = (arr[i] ^ arr[j]) ^ arr[i] = arr[j] } 三种方法推荐：异或运算 Ps: 随机快排时，用 异或运算 交换变量会异常
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
对象存储
腾讯会议
云直播
