前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot…

从实战出发使用RedisShake进行Redis数据在线+离线模式迁移指南 RedisShake基本介绍 RedisShake是基于redis-port基础上进行改进的是一款开源的Redis迁移工具,支持Cluster集群的在线迁移与离线迁移(备份文件导入).数据可平滑迁移,当部署在其他云厂商Redis服务上的Cluster集群数据,由于SYNC.PSYNC命令被云厂商禁用,无法在线迁移时,可以选择离线迁移. RedisShake使用背景 RedisShake是一个用于在两个Redis实例之间同…

离线迁移 与在线迁移相比,离线迁移适宜于源实例与目标实例的网络无法连通的场景,或者源端实例部署在其他云厂商Redis服务中,无法实现在线迁移. 存在的问题 由于生产环境的各种原因,我们需要对现有服务器进行迁移,包括线上正在运行的redis集群环境 如何去做? 涉及到数据源变动,原有数据如何平滑迁移到新实例,从而可以实现无缝迁移? 方案汇总 save/bgsave导出RDB+Redis-Shake进行迁移 基于redis自身的RDB/AOF 备份机制,执行save\bgsave触发数据持久化 RD…

1.1 什么大数据 具体来说,大数据技术涉及到数据的创造,存储,获取和分析,大数据的主要特点有下面几个: 数据量大.一个典型的PC机载2000年前后其存储空间可能有10GB,今天facebook一天增加的数据量就将近有500TB:一架波音737的飞机绕美国飞行一周将会产生200TB的数据:移动互联网的发展,智能手机的普及,人们每时每刻都在产生数以万计的数据. 数据变化快.高速的股票交易市场,产生的数据以微秒计算:基础设施系统,实施系统每秒都产生大量变化的日志,每秒都处理大量的并发. 数据多样性.…

数据生成: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt func = np.poly1d(np.array([,,,])) func1 = func.deriv(m=) # 求一阶导数 func2 = func.deriv(m=) # 求二阶导数 x = np.linspace(-,,) y = func(x) y1 = func1(x) y2 = func2(x) '''正常绘图''' plt.plot(x,y,'ro',x,y1,'g…

说明:本文只是通过自己的已学知识对股票数据进行了一个简单的量化分析,只考虑了收盘情况,真实的量化交易中仅仅考虑收盘情况是不够的,还有很多的复杂因素,而且仅仅三年数据是不足以来指导真实的股票交易的,因此本文只是作为一个简单的python练手项目. 一.分析目的 利用预先设定的策略,通过对股票交易的历史数据进行回测,验证该策略是否能指导股票交易. 二.数据处理 1.数据集描述 数据集来源:https://www.nasdaq.com/symbol/baba/historical 数据集简介:此数据集…

排序: numpy.lexsort(): numpy.lexsort()是个排字典序函数,因为很有意思,感觉也蛮有用的,所以单独列出来讲一下: 强调一点,本函数只接受一个参数! import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array([50,40,30,20,10]) c = np.lexsort((a,b)) print(list(zip(a[c],b[c]))) [(5, 10), (4, 20), (3, 30), (2, 40)…

# 饼图的绘制# 导入第三方模块import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseziti = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') # 构造数据edu = [0.2515,…

tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架. 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构. 一.搭建图纸 首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in') ys= tf.placeholde…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:刘早起 开始使用 基本套路就是先创建一个你需要的空图层,然后使用.set_global_opts修改全局项再用.set_series_opts修改具体的相关配置就可以.当然最好的学习地址一定是官方文档,但是里面介绍的太过复杂了,这里仅以快速上手使用为目标进行几个例子来说明套路. 地图 pyecharts比较好的就是绘制地图,这里以2019-nCov项目中安徽省地图绘…