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- 利用python实现小提琴图的代码
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importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载seaborn内置的鸢尾花数据集iris=sns.load_dataset("iris")#设置绘图风格,可选,这里使用默认风格#sns.set_style("whitegrid")#绘制小提琴图,以'species'为分类依据,绘制'sepal_length'特征的小提琴图#可以根据实际需求更改x和
- 【数据序列化协议】Protocol Buffers
茉菇
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一、为什么需要序列化?数据跨平台/语言交互:不同编程语言(如Java、Python、Go)的数据结构不兼容,序列化提供统一的数据表示。例如:Java的HashMap和Python的dict需转换为通用格式(如JSON、Protobuf)才能通信。网络传输优化:原始内存中的对象包含指针、元数据等冗余信息,无法直接传输。序列化后数据体积更小,减少带宽占用,提升传输效率。持久化存储:将对象转换为字节流或
- pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图
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小提琴图类似于箱形图,除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框,如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样,小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。事实上,虽然箱形图仅显示平均值/中位数和四分位数范围等汇总统计量,但小提琴图显示了数据的完整分布。importmatplotlib.p
- pythonmatplotlib绘图小提琴_python 箱线图和小提琴图
奥利奥东
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。箱形图绘制须使用常用的统计量,能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异。箱形图的绘制主要包含六个数据节点,需要先将数据从大到小进行排列,然后分别计算出它的上边缘,上四分位数,中位数,
- python绘图之回归拟合图
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回归拟合图在数据分析中具有重要作用,它不仅可以帮助我们理解变量之间的关系,还可以评估模型的拟合效果、进行预测和推断、发现异常值,以及用于模型比较和结果展示。importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#创建一个示例数据集#假设我们有一些鱼的重量和高度数据data={'Weight':[100,150,200,250,3
- python绘图之密集散点图
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密集散点图主要目的是生成一个可视化图表,展示insurance数据集中bmi(身体质量指数)和charges(医疗费用)之间的关系,并通过不同的维度对数据进行分组和区分,以便更清晰地观察数据的分布和特征。importseabornassns#导入Seaborn,用于绘图importmatplotlib.pyplotasplt#导入Matplotlib,用于显示图表importpandasaspd#
- Python的几种实现
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Python自身作为一门编程语言,它有多种实现。这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言,但是彼此之间,特别是与CPython之间还是有些差别的。下面分别列出几个主要的实现。1.CPython:这是Python的官方版本,使用C语言实现,使用最为广泛,新的语言特性一般也最先出现在这里。CPython实现会将源文件(py文件)转换成字
- Python--函数进阶(上)
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1.参数深入理解1.1参数传递的内存机制Python中参数传递的是内存地址(引用传递),而非值拷贝。这意味着:可变对象(列表、字典)在函数内修改会影响外部变量。不可变对象(数字、字符串)在函数内重新赋值会创建新对象。defmodify_list(lst):lst.append(4)#修改原列表my_list=[1,2,3]modify_list(my_list)print(my_list)#输出:
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94.二叉树的中序遍历-力扣(LeetCode)方法1:递归实现#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution:definorderTraversa
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在Python项目中,requirements.txt文件通常用于列出项目依赖的库及其版本号。这样可以方便地在其他环境中安装相同的依赖。以下是生成requirements.txt文件的几种方法:方法1:使用pipfreeze如果你已经在虚拟环境或全局环境中安装了所有需要的依赖包,可以直接使用以下命令生成requirements.txt:bash代码解读复制代码pipfreeze>requireme
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目录引言一、准备工作1.1技术选型1.2环境配置二、爬取热门歌手歌曲播放量数据2.1获取排行榜页面2.2解析HTML内容2.3数据存储三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析3.3数据可视化四、总结与展望引言在数字音乐时代,音乐平台的排行榜和歌曲播放量数据对于音乐爱好者、歌手以及音乐产业从业者来说具有重要的参考价值。通过分析这些数据,可以了解当前的音乐趋势、歌手的受欢迎程度以及用户的音乐偏
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deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测一、三帧差法原理三帧差法是一种改进的帧差法,通过比较连续的三帧图像来检测运动目标。具体来说,它首先计算前两帧图像之间的差值,再计算后两帧图像之间的差值,最后将这两个差值图像进行“与”运算,以确定运动目标的变化部分。这种方法能够更好地消除“双影”现象,提高目标检测的准确性。二、实现步骤读取视频帧:使用OpenCV库读取视频序列中的连续三帧图像
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- C/C++ 指针对齐样式:对齐方式
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几乎所有的编码风格问题都是主观意见和个人品味的问题。制表符v.空格,Allmanv.K&R,运算符填充v.无;无论你站在哪个位置,你几乎可以肯定你选择的风格都有一系列的理由,你可以保证其他阵营也是如此。一些语言,如Python,甚至定义了大量的标准样式约定(PEP-8)。C和C++没有这样的官方统一标准。因此,这些语言中存在无数的样式约定排列。看看AStyle的文档有多大!没关系!每个开发人员、项
- Python部署工控安全风险评估系统
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1.工控安全基础理论1.1风险评估概念风险定义:风险=事件发生的可能性×事件的影响影响分析(ImpactAnalysis):评估特定事件(如设备故障、网络攻击)对工控系统的关键资产(设备、数据、流程)的破坏程度,通常从以下维度分析:机密性(Confidentiality):数据是否被泄露。完整性(Integrity):数据或设备是否被篡改。可用性(Availability):系统是否能够正常运行。
- 【python】三帧差法实现运动目标检测
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#python计算机视觉python运动目标检测OD
三帧差法是一种常用的运动目标检测方法,它通过比较连续三帧图像之间的差异来检测运动物体。这种方法尤其适用于背景变化较小的场景。目录1方案2实践①代码②效果图1方案具体步骤如下:①读取视频流:使用cv2.VideoCapture()读取视频文件。②灰度化:将彩色图像转换为灰度图,简化后续计算。③帧间差分:计算连续三帧之间的差分,absdiff函数计算两个灰度图像的绝对差值。然后,将两帧差相加。④阈值处
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- Python 潮流周刊#90:uv 一周岁了,优缺点分析(摘要)
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本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。分享了12篇文章,12个开源项目以下是本期摘要:文章&教程①Python3.14的尾调用解释器(及其它更新)②UV一周年:优点、缺点以及是否迁移?③创建Django的MongoDB数据库后端④Py
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1.项目详情 用python写一个大数据安全项目(使用tk,页面布局使用盒子模型,页面中各个按钮,主题要美观,按扭间的距离不要太进),需要连接数据库连接名是root(数据库名为bigdata_security,数据库密码是123456。查询数据库中的student表(包括id,name,sex,school,height,weight这些字段))。包括管理员和学生两个功能。2.代码详
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目录1.安装pip2.为不同的Python版本安装`pip3.安装python库1.安装pip一般情况下,Ubuntu系统默认提供Python3,但可能没有安装`pip`。可以通过以下命令安装`pip`sudoaptupdatesudoaptinstallpython3-pip安装完成后,可以通过以下命令确认`pip`是否安装成功:pip3--version输出版本号就说明安装成功2.为不同的Py
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文章目录一、题目题目描述样例1二、代码参考C语言思路C语言代码C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码JS语言思路JS代码作者:KJ.JK个人博客首页:KJ.JK专栏介绍:本专栏更新每年华为OD机试的高频手撕代码题,每个题目都会使用五种语言进行解答(C&C++&Java&Python&JS),思路分析都非常详细,争取实现最低的时间复杂度和高通过率,每
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创建自己的ftp类myftp.py废话不多说,前方上代码!!!#!/usr/bin/python#coding:utf-8#author:zhj#info:数据传输平台importftplib,socket,os,sysclassMyFtp(object):def__init__(self,host,port,name,passwd):self.host=hostself.port=portsel
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&
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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