matplotlib简介Python扩展库matplotlib依赖于扩展库numpy和标准库tkinter，可以绘制多种形式的图形，包括折线图、散点图、饼状图、柱状图、雷达图等，图形质量可以达到出版要求。matplotlib不仅在数据可视化领域有重要的应用，也常用于科学计算可视化。Python扩展库matplotlib包括pylab、pyplot等绘图模块以及大量用于字体、颜色、图例等图形元素的
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2023-11-22 22:05:48
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Matplotlib画图（折线图、散点图、柱状图、直方图、饼状图）Matplotlib可分容器层、辅助显示层、图像层去理解，不同的层专门做不同的操作与图像控制，成体系理解有助于找到图像问题，更加灵活绘制、修改图片。常用命令命令解释plt.figure(figsize=(20,5),dpi=100)创建画布，figsize指定长宽，dpi指定清晰度plt.plot([x1,x2],[y1,y2],c
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2023-08-09 19:49:59
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# Python中海量数据匹配
在实际的数据处理中，有时我们需要对海量数据进行匹配，以提取出我们需要的信息或者进行其他操作。在Python中，我们可以利用一些高效的方法来处理海量数据匹配的问题，比如使用哈希表、排序等算法。
## 哈希表
在海量数据匹配中，哈希表是一种非常常用的数据结构。通过将数据映射到哈希表中，我们可以快速查找到需要的信息。下面我们以一个简单的例子来说明如何使用哈希表进行海
原创
2024-07-09 05:46:58
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目录海量数据的存储海量数据的计算大数据处理的主要应用场景前言：大数据技术诞生之初，就是为了解决海量数据的存储和计算问题。大数据起源于Google。Google是当时世界上（尽管目前也是）最大的搜索引擎公司，由于互联网时代的到来，Google积累了海量的用户，海量用户意味着海量的数据，谷歌需要将这些数据保存下来，传统的保存数据的方式已经满足不了Google的需求了。首先我们需要了解，海量数据的存储面
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2024-04-03 15:12:46
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在大数据处理的诸多环节当中，存储是尤其关键的一环，只有实现了稳固的数据存储，才能为后续的大数据分析、数据可视化等环节提供稳定的地支持，可见大数据存储的重要性。今天我们就来详细聊聊大数据存储技术。进入大数据的学习，我们对于分布式理论都不陌生，正是分布式架构的出现，才使得基于廉价的PC硬件来实施大规模数据处理成为可能。而分布式架构当中，分布式存储和分布式计算，可以说是核心的环节。
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2023-11-14 09:56:35
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实况数据是气象学科发展的最基础数据，也是模式数据产生的源头。如果没有实况数据，计算机在运算“模式数据”时就少了初始值，即使是回归到没有计算机的人工预报时代，少了实况数据也无法进行天气预报。有人说，在“大数据时代”这个概念出现前，最名副其实的大数据应该数气象数据。气象数据一贯以庞杂众多数据量大而著称，但无论气象数据多么复杂，总体可以分为两类：一类数据被称为“实况数据”，一类被称为“模式数据”。简单来
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2024-07-01 17:05:47
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文章目录笔记主页绘图默认参数设置1 绘图1.1 曲线图绘制双Y轴图绘制多个子图1.2 散点图1.3 箱型图2 颜色2.1 默认颜色2.2 颜色库2.3 三维图背景改成白色3 坐标轴和图例3.1 显示右上刻度线，刻度线朝内3.2 图例设置3.3 使用Latex语法3.4 设置坐标轴范围，设置刻度4 保存图片5 常见问题5.1 无法显示中文5.2 不显示负号6 一些代码供查询 笔记主页文章后续在个人
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2023-07-04 23:11:45
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大数据量时,索引无法全部载入内存由于索引无法一次性载入内存,
原创
2021-07-15 10:37:04
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模式一：分而治之/Hash映射 + Hash统计 + 堆/快排/归并
原创
2023-02-01 10:25:13
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大数据的定义：维基百科 给出的定义：
数据规模巨大到无法通过人工在合理的时间内达到截取，管理，处理并整理成为人类所解读的信
息。
麦肯锡全球研究所 给出的定义：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面都大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据 集合。
高德纳(Gartner)研究机构 给出的定义：
"大数据"是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海
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2023-11-07 08:09:26
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1、集合set集合是无序的，不重复的，主要作用：去重，把一个列表变成集合，就可以自动去重关系测试，测试两组数据的交集，差集，并集等关系操作例子如下：1 list_1 = [1,4,5,7,3,6,7,9]
2 list_1=set(list_1)
3
4 list_2 = set([2,6,0,66,22,8,4])
5
6 print(list_1,list_2)
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8 print(list_
## 如何实现 Python 海量数据去重
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现 Python 海量数据去重的方法。首先，我们需要明确整个流程，并为你提供每一步的代码示例。
### 流程
下面是实现 Python 海量数据去重的流程：
```mermaid
gantt
title Python 海量数据去重流程
dateFormat YYYY-MM-DD
原创
2024-05-24 05:51:10
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# Python处理Excel海量数据
## 1. 流程概述
处理Excel海量数据可以分为以下几个步骤：
1. 打开Excel文件
2. 读取数据
3. 处理数据
4. 写入数据
5. 关闭Excel文件
下面将详细介绍每一步的操作和代码示例。
```mermaid
journey
title Python处理Excel海量数据流程
section 打开Excel文件
原创
2023-11-09 12:42:24
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# 如何实现“Python海量数据匹配 Tubes”
## 1. 背景介绍
在处理海量数据的情况下，如何高效地进行匹配是一个非常关键的问题。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来解决这类问题。在本文中，我将教你如何使用Python来实现海量数据匹配 Tubes。
## 2. 流程步骤
下面我们将通过表格展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|----
原创
2024-06-27 06:21:42
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# 实现Python海量数据切片计算
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python海量数据切片计算。这项任务对于刚入行的小白可能有些困难，但只要跟着我的步骤一步步来，你一定能掌握这项技能。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化数据
初始化数据 --> 切片数据
切片数据 --> 计算
计算
原创
2024-04-21 05:36:59
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# Python导入数据绘图的简易指南
在数据科学和数据分析的领域，数据可视化是一个极其重要的环节。它能够帮助我们更直观地理解数据的分布与趋势。Python作为一种强大的编程语言，提供了很多库来实现数据的导入与绘图。本篇文章将重点介绍如何使用Python进行数据导入与简单绘图，并提供相关代码示例以帮助理解。
## 数据导入
在Python中，我们可以使用多种库来导入数据。常用的库包括 `pa
# 如何使用Python进行数据绘图
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python进行数据绘图感到困惑。不用担心，我会一步步教你如何实现这个功能。首先，我们需要了解整个流程，然后我会详细解释每一步需要做什么。
## 流程概述
以下是使用Python进行数据绘图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装绘图库 |
| 2 | 导入数据 |
|
原创
2024-07-18 11:47:36
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在研究流场时，常用观测、模型风洞测试和数值模拟方法进行研究。但时常遇到研究区气象站点分布稀疏，不能代表周边复杂地形的风场。风洞模拟需要对地形进行实景的微缩，但实际过程中可能更关心近地表边界层的风场。风洞模拟一方面费用较高，另一方面风洞模拟近地表风场难度较大。因此，数值模式成为缺资料地区风场模拟的最佳手段。中尺度模式WRF模式，可以利用大涡模拟方法进行高分辨率的模拟，但
我经常收到很多人的邮件，询问我步入数据可视化道路的各种问题。在我将自己的故事写了九遍之后，我想在博客上公开这个故事也许会更轻松一些。这样，我也能够叙述得更加详尽，甚至添加一些图片。从天文学家到数据科学家（我学习R的时候）再到自学而成的数据可视化设计师，这一过程中最大部分时间我都在做大量的数据可视化工作，我还花了很多业余时间学习网络语言和D3，阅读了最佳实践的相关书籍，参与线上数据可视化社区，并在各
# Python大量数据绘图实现流程
## 概述
在处理大量数据时，绘图是一种常见的方式来展示数据的统计特征和趋势。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种绘图工具和库，可以帮助开发者轻松实现大量数据的绘图功能。本文将介绍如何使用Python实现大量数据的绘图，包括流程和具体步骤。
## 流程概览
下面是实现大量数据绘图的整体流程，我们将通过一系列步骤来实现目标。
```merma
原创
2023-11-27 08:09:44
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