模型出错了，请稍后重试~
相信很多读者学习Python就是希望作出各种酷炫的可视化图表，当然你一定会听说过Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh这五大工具，本文就将通过真实绘图来深度评测这五个Python数据可视化的库，看看到底这几种工具各有什么优缺点，在制作图表时该如何选择。
上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因，其中数据处理部分使用了numpy和pandas，可视化部分使用的是Bokeh和Plotly，效果非常赞，链接如下：
我相信大家已经阅读了不少有关“机器学习”、“数据科学家”、“数据可视化”等话题的文章。有些人将数据科学称为 21 世纪最性感的工作。 Anaconda 的《2020 年数据科学状况报告》指出，21% 的时间用于数据可视化。使用工具或库来帮助我们完成讲故事的流程很重要。
导读：本文通过一个项目案例，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右，属于纯干货分享，强烈推荐大家认真读完并收藏！
本文通过一个项目案例，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右，属于纯干货分享，强烈推荐大家阅读后续内容。
python中的bokeh包也是作图神器，现在了解到了如何作散点图和柱形图，先记录一波。
导读：柱状图是当前应用最广泛的图表之一，你几乎每天都可以在电子产品上看到它。它有哪些分类？可以展示哪些数据关系？怎样用Python绘制？本文带你逐一了解。
柱状图是当前应用最广泛的图表之一，你几乎每天都可以在电子产品上看到它。它有哪些分类？可以展示哪些数据关系？怎样用Python绘制？本文带你逐一了解。
目录 前言 bokeh简介及胡扯 bokeh-scala基本代码 我的封装 总结 一、前言 最近在使用spark集群以及geotrellis框架（相关文章见http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html）进行分布式空间地理系统设计（暂且夸大称之为地理信息系统），虽说是空间地理信息系统但是也少不了数据可视化方面的操作，所以就想寻找一款支持大数据的可视化框架，网上查阅半天发现bokeh不错（其实是老板直接指明方向说用这款），恰好bokeh也有sc
在这一系列文章中，我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图，来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh（读作 “BOE-kay”）。
导读：数据分析时经常用到的折线图，你真的懂了吗？可以用来呈现哪些数据关系？在数据分析过程中可以解决哪些问题？怎样用Python绘制折线图？本文逐一为你解答。
问题的原因：源的一个字段类型为char(1)，其中有些值为空字符串，导数据时不能自动转换成smallint类型 解决方法：将char类型强转为smallint类型之后再导入数据。CAST(xx AS smallint) xx
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制面积图
数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表。本文将介绍如何使用这两个库进行数据可视化，并提供一些实用的代码示例和解析。
散列表的英文叫“Hash Table”，我们平时也叫它“哈希表”或者“Hash 表”、
在数据科学和机器学习领域，数据可视化是理解数据、发现模式和进行数据交互的重要方式之一。Bokeh 是一个强大的 Python 可视化库，它提供了丰富的功能，使得在浏览器中呈现交互式图表和大规模数据集变得轻而易举。本文将介绍如何使用 Bokeh 实现大规模数据可视化的最佳实践，以及一些实用的代码示例。
今天在对数据库进行插入操作的时候，提示我说“将截断字符串或二进制数据。 语句已终止。”。 后来进行了资料的查找，发现导致问题出现的主要原因是因为，你插入的值的长度超出了某列允许的最大长度。 例如，某列
执行完毕后，数据保存到当前目录下的bili_history_XXX-XX-XX.xlsx文件
Bokeh 是一个用于创建交互式和动态数据可视化的强大工具，它可以帮助你在 Python 中展示数据的变化趋势、模式和关联性。本文将介绍如何使用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化，并提供代码示例以供参考。
由于Excel 2003在单元格和行数上有限制，在报表导出到Excel中，如遇单元格数据过多或行数过多会出现异常。对用户的使用造成很大的困挠。
Word 这种文本编辑器你平时应该经常用吧，那你有没有留意过它的拼写检查功能呢？一旦我们在 Word 里输入一个错误的英文单词，它就会用标红的方式提示“拼写错误”。Word 的这个单词拼写检查功能，虽然很小但却非常实用。你有没有想过，这个功能是如何实现的呢？
HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对（Entry）分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap的主干
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
最近很多同学在数据库编程这一块遇到了很多的问题，各种问题都有，但却苦于不知道怎么解决这些问题，以至于编程效率非常低。今天我就来总结一下在数据库编程时经常遇到的问题以及解决方案吧。 首先我们先回顾一下用Java操作数据库的步骤： （2）3+1： 三个单词：Connection，Statement，ResultSet；一条sql语句 Connection用于建立与数据库的连接。格式 为： Connection connection = Driver Manager.getConnection( jdbc:m
时间序列（Time series）是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法，也称简单外延法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。
为了方便对主要关心信息地查看，用户希望TABLE CONTROL左边的一列或者几列在屏幕上固定。针对用户这样子的需求， 我们首先会想到类似与屏幕编辑/可见等字段属性设置，但是此方法行不通。
pd.set_option('display.max_columns', None)
散列函数相关的应用非常广，例如webpack打包时在文件名中添加的哈希值，将给定信息转换为固定位数字符串的加密信息等都是散列的实际应用，感兴趣的读者可以自行搜索加密，摘要算法相关关键词进行学习。
在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
水平分表分的是行记录，而垂直分表，分的是列字段，它就像用一把刀，垂直的将一个表切成多张表一样。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
一般来说,我很想知道使用前缀索引时是否有任何警告.不考虑性能,如果任何查询必须以不同方式编写,或者客户端是否必须执行额外逻辑,则更多.
在mysql中的group_concat函数默认支持的最大字符数为1024。 当你使用group_concat函数时，超出第1024字符的字符会全部丢失。
由于它的内存空间非连续，因此查找某个元素时只能从头到尾遍历，时间复杂度为 O(n)。那么能不能提高链表的查找效率呢？
更新：上一篇文章《python 数据可视化利器》中，我写了 bokeh、pyecharts 的用法，但是有一个挺强大的库 plotly 没写，主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用，说来也奇怪，硬是找不到如何本地使用（就是本地输出 html 文件），所以不敢写出来。现在已经找到方法了，这里我就在原文的基础上增加了 plotly 的部分教程。
摘要 现有的启发式搜索算法不能在找到完整的解决方案之前采取行动，所以它们不适用于实时应用。因此我们提出了一种极大极小前向搜索（minimax lookahead search）的特殊情况来处理这一问题，还提出了一种能显著提升该算法的效率的类似于 α-β 剪枝的算法。此外，我们还提出了一种名为 Real-Time-A* 的新算法，该算法能用在动作必须被确实执行而不仅仅是模拟时来进行搜索。最后，我们检查了计算和执行成本之间的权衡的性质。 1.简介 启发式搜索是人工智能领域一个基础的问题解决方法。对于大多数AI问
1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错 解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？ 需求
作者简介： 刘伟 云和恩墨开源解决方案事业部首席架构师 多年一线互联网企业DBA经历，对MySQL、NoSQL，PostgreSQL等各类开源数据库均有涉猎，负责开发管理过数千实例规模数据库项目，并带
Client写入 -> 存入MemStore，一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile，直至增长到一定阈值 -> 触发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile，同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后，逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后（默认10G），触发Split操作，把当前Region Split成2个Region，Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上
最近我参与实施的两个项目中，一个页面交互复杂，而另一个相对传统，两个项目相比之下凸显出了页面布局样式的时间占比不可忽视，使用了弹性布局代码量精简了不少。
哈希表：也叫做散列表。是根据关键字和值（Key-Value）直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过关键字 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，然后把键值对映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数（散列函数），用于存放记录的数组叫做 哈希表（散列表）。哈希表的关键思想是使用哈希函数，将键 key 和值 value 映射到对应表的某个区块中。可以将算法思想分为两个部分：
例如：在City-State-Zip列创建了三列复合索引，那么仅对State列限定条件不能使用这个索引，因为State不是索引的主列。
hbase的内部使用KeyValue的形式存在，其key是有rowkey:family:column:logTime，value是其存储的内容。
通常定义变量（或对象），编译器在编译时可以根据该变量（或对象）的类型知道所需内存空间的大小，从而系统在适当的时候事先为他们分配确定的存储空间。这种内存分配称为静态存储分配； 这种内存分配的方法存在比较严重的缺陷。
一种安全的保存方法是，先利用给密码加盐的方式增加额外信息，再使用散列（hash）函数计算出散列值后保存。但是我们也经常看到直接保存明文密码的做法，而这样的做法具有导致密码泄露的风险。 注释；salt是由服务器随机生成的一个字符串，但是要保证长度足够长，并且是真正随机生成的。然后把它和密码字符串相连接（前后都行）生成散列值。当两个用户使用了同一个密码时，由于随机生成的salt值不同，对应的散列值也将不同。这样一来，很大程度上减少了密码特征，攻击者也就很难利用自己手中的密码特征库进行破解。
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