时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。但是在处理超长的时间轴时有一个问题。尽管使用数据可视化工具可以很容易地将长时间序列数据拟合到绘图区域中，但结果可能会很混乱。让我们比较一下下面的两个示例。上图显示了2021年的每日温度数据上图像显示了1990-2021年的每日温度数据虽然我们可以在第一张
探索时间轴可视化神器：TimeVis项目地址:https://gitcode.com/daattali/timevisTimeVis 是一个强大的、交互式的时间线和事件视觉化工具，基于Web技术构建，为用户提供了一种直观的方式来展示历史事件、项目里程碑或者任何基于时间的数据。它是由开发者 David Attali 创建并维护的一个开源项目，旨在简化时间序列数据的可视化过程。技术分析TimeVis
>>> import time >>> time.asctime() 'Fri Jan 4 11:17:20 2019' >>> time.asctime((2018, 9, 30, 9, 44, 31, 6, 273, 0)) 'Sun Sep 30 09:44:31 2018' >>> time.asctime(time.localtime(1538271871.226226)) 'S...
转载
2019-01-04 11:19:00
59阅读
2评论
时间管理及复盘分析的work flow（高效、量化、可视化）前言正文一、投入时间分析1. 当日频率图2. 近7天的分布图3. 近30天每天的投入时长4. 近30天的各类任务投入比例5. 近7天各类任务的详细投入情况6. 任务投入与预测时间对比7. 近1年的有效投入情况二、摄入信息分析1. 当天的质量信息摄入比例2. 当天的质量信息摄入时长3. 近30天的信息摄入总体情况三、收获分析1. 近一年各
安装CrateDB设置CrateDB以在本地计算机上运行相对简单。首先，运行以下命令： $ bash -c“$（curl -L https://try.crate.io/）” 这样做将下载 CrateDB并从tarball运行它。有关更永久地安装CrateDB或对Windows执行此操作的信息，请按照这些一步安装指南进行操作。上述命令运行完毕后，CrateDB 管理界面应自动打
翻译
2023-06-04 10:11:57
252阅读
# 时间序列数据可视化
## 引言
数据可视化是数据科学中非常重要的一环，可以帮助我们更好地理解和解释数据。时间序列数据是其中一种常见的数据类型，它描述了随着时间变化的数据点的集合。通过对时间序列数据进行可视化，我们可以发现趋势、周期性和异常等信息，从而做出更准确的预测和决策。
本文将介绍时间序列数据可视化的基本概念和常见方法，并提供代码示例来说明如何使用Python进行时间序列数据的可视化。
原创
2023-08-21 04:44:41
281阅读
数据可视化（Data Visualization）起源于18世纪。William Playfair在出版的书籍The Commercial and Political Atlas中第一次使用了柱状图和折线图，当时是为了表示国家的进出口量，今天柱状图和折线图依然在使用。19世纪初，他出版了Statistical Breviary一
转载
2023-08-13 18:13:11
105阅读
import eeimport geemap# geemap.update_package()天气数据可视化Map = geemap.Map()collect
原创
2022-05-24 19:42:45
339阅读
1. 领域概念（Domain Concept）1.1 时间特性（Time Characteristics）时间在不同领域都有着不同的含义和分类，我们这里借鉴《Visual Methods for Analyzing Time-Oriented Data》[1] 中对面向数据可视化的时间的总结。1.1.1 线性时间（Linear Time）和循环时间（Cyclic Time）现在、过去和将来，是人们
1. 时间序列的不同分类时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。时间序列根据研究的依据不同，可有不同的分类。1. 按研究对象的多少划分，有一元时间序列和多元时间序列。2. 按时间的连续性将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。3. 按序列的统计特性划分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率分布
转载
2023-06-19 14:10:10
179阅读
var time = "/Date(1279270720000+0800)/"; var tme1 = ChangeDateFormat(time); alert(tme1);JS方法为： function ChangeDateFormat(cellval) { var date = new Date(parseInt(cellval.replace("/Date(", "").replace(")/", ""), 10)); var month = date.getMonth() + 1 &l
转载
2013-03-29 14:45:00
113阅读
2评论
# 如何实现 MySQL 序列化时间
## 引言
MySQL 是一款常用的关系型数据库管理系统，它提供了丰富的功能和强大的性能。在实际开发中，我们经常需要对时间类型进行序列化和反序列化操作，以便在应用程序和数据库之间进行数据交互。本文将引导一位刚入行的小白如何实现 MySQL 序列化时间。
## 总览流程
下面的表格展示了整个流程的步骤：
```mermaid
journey
title
原创
2023-08-29 10:00:21
104阅读
处理数据时我们总会遇到令人头疼的时间序列，一方面我们遇到看着是时间又不是时间格式的数据需要我们将其转化为时间格式。另一方面就是这次讨论的时间序列缺失的问题。
补齐时间序列 Table of Contents 时间索引缺失如何补齐? 需要补齐的时间序列不是索引? 处理数据时我们总会遇到令人头疼的时间序列，一方面我们遇到看着是时间又不是时间格式的
我们说时间序列可以被预测，主要基于以下事实：我们可以部分掌握影响该时间序列的因素的变化情况。换句话说，
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame# 引入 创建时间序列from datetime import datetimet1 = datetime(2009, 10, 20)t1datetime.datetime(2009, 10, 20, 0, 0)# 列表创建时间序列...
原创
2022-02-14 14:27:51
103阅读
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame# 引入 创建时间序列from datetime import datetimet1 = datetime(2009, 10, 20)t1datetime.datetime(2009, 10, 20, 0, 0)# 列表创建时间序列...
原创
2021-08-26 10:02:19
165阅读
序列化运行时使用一个称为 serialVersionUID 的版本号与每个可序列化类相关联，该序列号在反序列化过程中用于验证序列化对象的发送者和接收者是否为该对象加载了与序列化兼容的类。如果接收者加载的该对象的类的 serialVersionUID 与对应的发送者的类的版本号不同，则反序列化将会导致 InvalidClassException
转载
2023-08-31 16:02:08
43阅读
最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。这里从数据库中导出的监测设备数据离线预警日志，需求是找出各监测对象设备掉线最长持续多久并确定其离线时长。 图1：案例数据
以上某监测对象数据显示：最长离线天数从5月7日-5月10日持续4天。程序每天定时检测一次数据在线情况，很明显只有数据掉线才会向数据库中插入日志，时间并不连续，因此，本文分享一种思路来统计时间序列连续时
Auto-TS 是 AutoML 的一部分，它将自动化机器学习管道的一些组件。这自动化库有助于非专家训练基本的机器学习模型，而无需在该领域有太多知识。在本文中，小编和你一起学习如何使用 Auto-TS 库自动执行时间序列预测模型。什么是自动 TS？它是一个开源 Python 库，主要用于自动化时间序列预测。它将使用一行代码自动训练多个时间序列模型，这将帮助我们为我们的问题陈述选择最好的模型。在 p
转载
2022-07-29 07:45:03
417阅读
关于json反序列化的几个问题。场景json作为一种可读性很强的格式，现在是广泛使用的。这里罗列两个我需要对json字符串进行反序列化的场景：日志/数据库存储了接口的入参数据，希望通过反序列化来反查问题。远程调用传过来的数据为json串，需要反序列化后使用。而集团内使用得最多的就是FastJson了，这里分享几个我遇到的关于json反序列化的问题。问题▐ getter与set
