现在网络上人口金字塔较多的是用excel来实现(可参考链接),但是用spss的步骤又很不明确,于是乎,想着自己试试. 在 SPSS 软件中,绘制人口金字塔是 SPSS13.0 新增的一种图形, 因此只有在 SPSS13.0 及以上的版本才具备绘制人口金字塔的功能. 用 SPSS 绘制人口金字塔需要录入 3 个变量:年龄/年龄分组.性别.人口数,注意与 Excel 所需数据的区别,此处年龄的变量类型设置为了字符串型. 本人所用版本是SPSS 20.0 跟以往的版本绘图功能还是有点区别的. 主要分为

Tableau绘图一热图.日历图.人口金字塔.标靶图.凹凸图.帕累托图 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可 一.热图 例子:示例超市 可以通过更改颜色来改变颜色的显示情况 二.日历/日历图 数据源:示例超市 按要求修改日期的格式 三.人口金字塔/旋风图 数据源:绘图数据 由于数据源中含有85岁以上的人,不能之间判断.这里可将Age转换为字符串,然后创建计算字段,命名为 年龄=if [Age]='85+' THEN 85 ELSE INT([Age])

在变量视图 1,名称:必须以文字.字母.@ 这三类命名, 不能以数字.特殊字符.spss保留字等命名 2,类型:数字.逗号.点.字符串等,(字符数) 3,宽度 4,小数位数 5,标签:对名称进一步解释, 6,值,可添加值标签 7,缺失:无,离散缺失(3个),范围 8,列 9,对齐:左,中,右 10,测量:名义(不能比大小),标度(可度量),有序(数据固定有序) 11,角色:输入,目标,两者,无,分区,拆分

编辑 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包” (SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方 案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整.SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析

一,定义 图像金字塔:同一图像的不同分辨率的子图集合,其生成方式有向上取样和向下取样.向下取样是从G0采样形成分辨率较低的G1,G1再采样形成分辨率较低的G2......,就构成了一个金字塔.向下取样,是像素不断增加的过程. 二,过程 <1> 向下取样 <2>向上取样 三,实现代码 <1> 向下取样 <2>向上取样 四,向下取样与向上取样的可逆性研究 清晰度会损失:

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一.Postman概述 (1)工具介绍 Postman是一个接口测试工具,一款非常流行的API调试工具.在做接口测试的时候,Postman相当于一个客户端,它可以模拟用户发起的各类HTTP请求,将请求数据发送至服务端,获取对应的响应结果,从而验证响应中的结果数据是否和预期值相匹配:并确保开发人员能够及时处理接口中的bug,进而保证产品上线之后的稳定性和安全性. 软件功能非常强大,界面简洁明晰.操作方便快捷,设计得很人性化. (2)工具特点 简单易用的图形用户界面: 保存API请求的历史记录: 无

之前结合不同人的资料理解了sift的原理,这里通过opencv中的代码来加深对sift的实现的理解. 使得能够从原理性理解到源码级的理解.不过该博文还是大量基于<赵春江, opencv2.4.9 源码分析,SIFT http://blog.csdn.net/zhaocj>的. 在opencv3.0中,已经看不到sift.cpp源代码了,在2.4.10中还是有的:opencv\sources\modules\nonfree\src下面.可以看出这是一个非免费代码.使用需要付费的,毕竟sift是哥

关于如何选择Kmeans等聚类算法中的聚类中心个数,主要有以下方法(译自维基): 1. 最简单的方法:K≍sqrt(N/2) 2. 拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用BIC.DIC等决策:即使没有似然函数,如KMean,也可以搞一个假似然出来,例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方法(Jump法),计算一个di

目录 0. 前言 1. 博客一 2.. 博客二 0. 前言   这篇论文提出了一种新的特征融合方式来解决多尺度问题, 感觉挺有创新性的, 如果需要与其他网络进行拼接,还是需要再回到原文看一下细节.这里转了两篇比较好的博客作为备忘. 1. 博客一 这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享. 论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.031

Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔网络用于目标检测 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf 论文背景: 特征金字塔是用于检测不同尺寸物体的识别系统的基本组成部分.但是最近的深度学习目标检测方法避免了使用金字塔表示,部分原因在于它是计算和内存密集型的.Fast R-CNN和Faster R-CNN主张使用单一尺度计算特征,因为它提供了精确度与速度之间良好的折中,然而多尺度检测仍然表现更好

英文原文 中文译文 1. 计算机图像硬件 1.1 GPU(图像处理单元) 如今,计算机拥有用来专门做图像处理显示的GPU模块,拥有独立的图像处理储存(显存). 1.2 像素和画面 任何图像显示都是基于栅格的格式.一个栅格既是一张二维的像素直角坐标网.像素具有两个属性:颜色和位置.颜色通常使用RGB(红绿蓝)来表示,典 型的有用8位或者24位二进制位(真彩色)表示一种颜色.位置则用坐标(x,y)表示.原点(0,0)位于左上角,x轴指向右,y轴指向下.这与我们平常 熟知的2D笛卡尔坐标不同,它的y轴

Part 3: Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List, 结合进阶1.2内容构建图形 有效的图形是: 不扭曲事实 传递正确的信息 简洁优雅 美观是为了凸显信息 而不要盖过信息 不超载信息 1 相关性图 散点图 最常用 # install.packages("ggplot2") # load package and data options(scipen=999) # turn-off scientific notation lik

国外大神制作的一个很棒的matplotlib 可视化教程 参考:https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/ ♔一:关联 散点图 带边界的气泡图 散点图与最佳拟合线 与stripplot抖动 计数图 边缘直方图 边缘Boxplot 相关图 矩阵图 ♔二:偏差 发散酒吧 分歧的文本 分散点图 用标记分散棒棒糖图表 面积图 ♔三:排行 条形图 棒棒

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. 喜欢的朋友欢迎关注小编,除了分享技术文章之外还有很多福利,私信“资料”可以领取包括不限于Python实战演练.PDF电子文档.面试集锦.学习资料等. 柱状图 柱状图有效地传达了项目的排名顺序.但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息. # Prepare Data df_raw = pd.read_csv("https://github.com/s

超文本传输协议-HTTP/1.1(修订版) ---译者:孙超进本协议不限流传发布.版权声明Copyright (C) The Internet Society (1999). All Rights Reserved.摘要超文本传输协议(HTTP)是一种为分布式,协作式的,超媒体信息系统.它是一种通用的,无状态(stateless)的协议,除了应用于超文本传输外,它也可以应用于诸如名称服务器和分布对象管理系统之类的系统,这可以通过扩展它的请求方法,错误代码和消息头[47]来实现.HTTP的一个特性

今天在做实验的时候,按照实验步骤严格设置了参数,当运行节点的时候,一直提示:用于定义的观测值的字段的值无效,如下图 我把我的流文件发给同学,同学的机器上是可以运行的,但是我的不行,不知道什么原因,有知道的大佬能解释一下以及提供一下解决方法吗?

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型 一.有序多分类Logistic回归模型 有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic

生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分

我们在分析数据时,经常会碰到一种数据,它是由时间累积起来的,并按照时间顺序排列的一系列观测值,我们称为时间序列,它有点类似于重复测量数据,但是区别在于重复测量数据的时间点不会很多,而时间序列的时间点非常多,并且具有长期性.这种数据资料首先先后顺序不能改变,其次观测值之间不独立,因此普通的分析方法不再适用,需要专门的时间序列模型,这种时间序列分析关注的不再是变量间的关系,而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律. 时间序列模型根据分析思想不同可以分为传统时间序列模型和现代时间序列模型 1.传统时间