当我们需要观察比较2个变量间的关系时,散点图是我们首选图表。可当数据量非常大,数据点又比较集中在某个区间中,图表没法看,密密麻麻的怎么看? 怎么办?这时候就得看密度图了什么是密度图? 所谓的密度图 (Density Plot) 就是数据的分布稠密情况,它常用于显示数据在连续时间段内的分布状况。严格来说,它是由直方图演变而来,类似于把直方图进行了填充。一般是使用平滑曲线来绘制
Python散点图数据可视化的重要工具数据可视化是数据分析中非常重要的一环。Python作为一种强大的编程语言,有着很多用于数据可视化的库,比如matplotlib和seaborn。其中,matplotlib是Python最受欢迎的数据可视化库之一,可以绘制各种类型的图表。在本篇文章中,我们将重点讨论Python散点图的制作方法和使用。散点图是什么?散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。
注:关于本篇博客使用的数据 cnboo1.xlsx我放在我的码云,需要的请移步 :cnboo1.xlsx 文章目录一、整理数据二、修改点的样式三、呈现半透明的状态四、点呈现多彩的颜色五、让点的大小不一六、侧边呈现颜色卡七、改变集中性 一、整理数据import pandas as pd cnbodf=pd.read_excel('cnboo1.xlsx') cnbodfsort=cnbodf.so
转载 2023-10-16 15:54:22
0阅读
海量的数据处理问题,这是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面:一、 数据量过大,数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据,那么大不了每条逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,在海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题。尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某
问题:card 表的 card_number 字段忘记加唯一约束,造成大量数据重复,需要去重。1 测试数据准备创建表16CREATE TABLE `card` ( `card_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', `card_number` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '卡号', `othe
# Python数据量大如何查看 ## 引言 在使用Python进行数据处理和分析时,我们常常会面临处理大量数据的情况。这些数据可能来自于各种来源,如数据库、日志文件、API等。在处理大数据量时,我们需要能够高效地查看数据,以便快速定位问题和进行分析。本文将介绍一些方法和工具,帮助我们在Python中处理大数据量。 ## 问题描述 假设我们有一个包含100万条数据的日志文件,我们想要查询其
原创 2023-08-23 04:37:58
225阅读
# 如何在Python中处理大数据量不print ## 简介 作为一名经验丰富的开发者,你需要教会一位刚入行的小白如何在Python中处理大数据量不print的问题。在本文中,我将为你详细讲解整个流程,并提供每一步所需的代码和解释。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A(开始) --> B(导入模块) B --> C(打开大文件) C -->
原创 2024-07-11 06:18:18
8阅读
# Python 读取 ClickHouse 数据量大:高效数据处理指南 在现代数据分析和处理的场景中,ClickHouse 是一个高性能的列式数据库,特别适用于分析大规模数据。然而,当使用 Python 读取ClickHouse中的大量数据时,可能会遇到性能瓶颈。本文将介绍如何高效地读取 ClickHouse 数据,并提供相应的代码示例。 ## 1. ClickHouse简介 ClickH
原创 8月前
82阅读
一、大数据概念1.大数据的定义:    指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新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的海量、高增长率和多样化的信息资产。补充:主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。  2.数据的单位:    bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。    1Byte = 8
# 实现"mysql in 数据量大"的方法 ## 1. 流程概述 在实现"mysql in 数据量大"时,一般需要先将需要查询的数据存储在一个文件中,然后通过MySQL的`LOAD DATA INFILE`命令将文件中的数据导入到数据库中,在使用`SELECT`语句查询数据。 以下是整个流程的步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 将需要查询的数据存储
原创 2024-07-02 04:18:41
27阅读
你从其它工作薄中复制了带有公式的表格,这样此表中的函数公式也许带了链接。你这样试试,同时打开要复制的工作薄及总帐工作薄,右键点击要复制的工作表标签---移动或复制工作表---选下拉里面总帐工作薄---备份前打上勾---确定。试试excel中数据太多上万条,打开的时候很卡,甚至死过去...一、如果含量有大量的公式,可以在工具--选项--重新计算 中调整为 手动计算。二、如果没有大量公式,仅是数据量大
百万级字段选择优化表字段 not null,因为 null 值很难查询优化且占用额外的索引空间,推荐默认数字 0。数据状态类型的字段,比如 status, type 等等,尽量不要定义负数,如 -1。因为这样可以加上 UNSIGNED,数值容量就会扩大一倍。可以的话用 TINYINT、SMALLINT 等代替 INT,尽量不使用 BIGINT,因为占的空间更小。字符串类型的字段会比数字类型占的空间
转载 2023-08-08 17:32:39
275阅读
简介项目中,请求时发送超大 json 数据外;响应时也有可能返回超大 json数据。上一篇实现了请求数据的 gzip 压缩。本篇通过 filter 实现对响应 json 数据的压缩。 先了解一下以下两个概念:请求头:Accept-Encoding : gzip告诉服务器,该浏览器支持 gzip 压缩响应头:Content-Encoding : gzip告诉浏览器,输出信息使用了 gzip 进行压缩
   老猫最近刚开始学习android,android中对于数据存储的方式有好几种,经过两天的学习,对于sqlite存储数据的性能和用法做一浅显的说明:      老猫从j2me开发一路走来,对于sqlite真是喜忧参半,囍的是在一个单机PDA环境下内嵌sqlite可以利用关系型数据库对数据进行操
转载 2024-05-09 22:06:05
155阅读
在上一节python学习_数据处理编程实例(二)的基础上数据发生了变化,文件中除了学生的成绩外,新增了学生姓名和出生年月的信息,因此将要成变成:分别根据姓名输出每个学生的无重复的前三个最好成绩和出生年月数据准备:分别建立四个文本文件james2.txt James Lee,2002-3-14,2-34,3:21,2.34,2.45,3.01,2:01,2:01,3:10,2-22
桃之夭夭,灼灼其华。 /1 前言/    CPA之家app推广平台是国内很大的推广平台。该网址的数据信息高达数万条,爬取该网址的信息进行数据的分析。/2 项目目标/    实现将获取到的QQ,导入excel模板,并生成独立的excel文档。/3 项目分析——反爬措施处理/   
实现大规模 Redis 数据的高性能操作 ## 引言 Redis 是一款开源的高性能键值数据库,它能够支持丰富的数据结构和功能,被广泛应用于缓存、消息队列、实时统计等领域。然而,当数据量达到一定规模时,为了保持良好的性能,我们需要采取一些策略和技巧。本文将介绍如何在 Redis 中处理大规模数据以获得高性能。 ## 整体流程 下面是在处理大规模 Redis 数据时的一般流程,我们将逐步展开每一
原创 2023-12-25 08:49:30
72阅读
SQL Server 索引结构及其使用(四)作者:freedk一、深入浅出理解索引结构二、改善SQL语句三、实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程聚集索引的重要性和如何选择聚集索引  在上一节的标题中,笔者写的是:实现小数据量和海量数据的通用分页显示存储过程。这是因为在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时,笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下,有如下现象:1、分页速度一
# MySQL数据量大切割的实现 ## 1. 流程概述 为了实现MySQL数据量大切割,我们需要按照以下步骤进行操作: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 定义切割条件 | | 2 | 创建新表 | | 3 | 将数据从源表中导入到新表 | | 4 | 验证新表的数据 | | 5 | 删除源表中切割出去的数据 | 下面我们将逐个步骤进行详细介绍。 ## 2.
原创 2023-11-10 04:11:12
181阅读
如何处理大数据量的MySQL like查询 在开发过程中,我们经常会遇到需要对数据库中的数据进行模糊查询的需求。MySQL提供了LIKE操作符来实现这个功能,但是当数据量较大时,LIKE查询可能会变得非常缓慢。在这篇文章中,我将向你介绍如何处理大数据量的MySQL like查询,并提供相应的代码示例。 整体流程 下面是处理大数据量的MySQL like查询的整体流程,我将用表格形式展示每个步
原创 2024-02-08 07:04:35
141阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5