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堆排序:
堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
1)最大堆(最小堆)调整：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于(大于)父节点
2)创建最大堆(小堆)：将堆中的所有数据重新排序
3)堆排序：移除位在第一个数据的根节点，并做最大堆(小堆)调整的递归运算
问题1:当堆顶元素改变时，如何重建堆?
首先将完全二叉树
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2024-06-14 21:48:16
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作者|黄伟呢来源|数据分析与统计学之美简介瀑布图，由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型，因为形似瀑布流水，所以被大家称之为瀑布图(Waterfall Plot)，在企业经营分析、财务分析中使用较多，用以表示企业成本的构成、变化等情况。瀑布图本质：堆积柱形图的绘制。瀑布图的绘图原理那么，如何用Python绘制这样一个瀑布图呢？很多人不知道如何绘制瀑布图，是由于对瀑布图的绘图原理，不够清楚。因此，这里先来
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2023-06-15 01:17:38
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作者：云朵君写在前面瀑布图是一种二维图表，专门用于了解随着时间或多个步骤或变量的增量正负变化的影响。瀑布图也称为浮砖图、飞砖图。今天我们一起了解瀑布图的重要性，以及如何使用不同的绘图库（如 Matplotlib、Plotly）绘制瀑布图。瀑布图瀑布图经常用于财务分析，以了解多种因素对特定对象的正面和负面影响。该图表可以显示基于时间或基于类别的效果。基
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2024-06-27 20:43:55
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柱形图是最常用的图表之一通过简单的八个步骤，我们就可以设计出一个非常好看的柱形图，如下图。 第一步：点击 插入 - 图表 - 簇状柱形图第二步：将准备好的作图数据放入源数据区域，第一列是标签字段（柱形图的名字），第二列是第一种类柱子的数值区域（第一种柱形图的高度），第三列则是第二种类柱形图的数值区域（第二种柱形图的高度），以此类推，可以放很多种类的柱形图。数据源中，每个种类的第一行是这
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2023-11-14 09:41:13
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介绍对于绘制某些类型的数据来说，瀑布图是一种十分有用的工具。不足为奇的是，我们可以使用Pandas和matplotlib创建一个可重复的瀑布图。在往下进行之前，我想先告诉大家我指代的是哪种类型的图表。我将建立一个维基百科文章中描述的2D瀑布图。这种图表的一个典型的用处是显示开始值和结束值之间起“桥梁”作用的+和-的值。因为这个原因，财务人员有时会将其称为一个桥梁。跟我之前所采用的其他例子相似，这种
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2024-02-06 15:17:01
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在本篇博文中，我将详细介绍如何在Java中制作堆叠柱状图的过程。这将涵盖问题的背景、出现的错误现象、根因分析、解决方案及验证测试等环节，让大家在实现堆叠柱状图的过程中能更加得心应手。
### 问题背景
在数据可视化中，堆叠柱状图是一种常见的图表类型，它将不同类别的数值堆叠于同一柱子上，便于观察各个类别的对比和总量。堆叠柱状图广泛应用于商业分析、市场研究等领域。以下是堆叠柱状图的数学模型描述：
一、简介SuperMap iClient for JavaScript提供了热点图（HeatMapLayer），用于渲染数据衰减趋势、颜色渐变的效果。原理：在客户端直接渲染的栅格图，热点图的渲染需要三大要素：1、热点数据，热点数据需要点数据，每一个热点数据需要有地理位置以及权重值 （能够明显的表现某位置某事件发生频率或事物分布密度等，如可以为温度的高低、人口密集度等等）；2、热点衰减渐变填充色集合
# 利用Python制作遮罩图：解决实际问题
在数据分析和视觉化领域，遮罩图（masking）是一种强有力的工具。它可以帮助我们从复杂数据中提取关键特征。在本篇文章中，我们将通过一个实际的例子，介绍如何在Python中制作遮罩图。
## 一、问题背景
在图像处理和分析中，遮罩通常用于突出特定区域，抑或对图像的某部分进行处理。例如，在医学图像中，我们可能需要突出显示某个特定器官，或者在卫星图像
# Python轨迹图的制作
## 引言
Python是一种非常流行的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫等领域。其中，数据分析是Python的一个重要应用之一，而轨迹图是数据分析中常用的可视化工具之一。本文将介绍如何使用Python制作轨迹图，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 什么是轨迹图
轨迹图是一种可视化工具，用于展示某个物体或个体在空间或时间上的运动轨迹。在数据分析
原创
2023-08-25 17:16:55
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# 使用Python绘制Cpk图的方案
Cpk（过程能力指数）是衡量一个生产过程能否满足规格要求的重要指标。绘制Cpk图有助于分析生产过程的稳定性和能力。本文将介绍如何使用Python绘制Cpk图，并为一个具体案例提供代码示例。我们将遵循以下步骤：
- 数据收集与准备
- 数据分析
- Cpk计算
- 可视化处理
- 结果分析与结论
## 流程图
以下是绘制Cpk图的基本流程图：
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## Python热图的制作方法
热图（Heatmap）是一种常见的数据可视化方式，用于展示数据的分布情况和相对密度。在Python中，我们可以使用一些库来制作热图，如matplotlib和seaborn。本文将介绍利用这两个库制作热图的方法。
### 1. matplotlib制作热图
matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，可以用于绘制各种类型的图表，包括热图。
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原创
2023-08-10 18:25:56
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变量表示各最小项的2^n（n-变量数）个小格，排列呈矩形。小格按“循环码” 排列，保证最小项间“几何相邻”与“逻辑相邻性”的统一。（几何相邻有“内相邻” “外相邻”和“中心对称”） 归纳起来，卡诺图化简的原则是：☆ 在覆盖函数中的所有最小项的前提下，卡诺圈的个数达到最少。☆ 在满足合并规律的前提下卡诺圈应尽可能大。☆ 根据合并的需要，每个最小项可以被多个卡诺圈包围。 
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2023-07-17 12:39:42
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流程图的种类也有很多，我们会根据不同的事件绘制不同的流程图，现在绘制流程图使用软件都可以很快速的操作成功，并且在绘制的过程中我们可以很快速的进行操作，操作简单，使用便利，具体要怎样绘制功能流程图呢？下面是绘制小课堂，为大家进行详细解答。1.在迅捷画图在线网站中选择页面中的流程图进行点击使用，也可以在绘制之前对整个页面进行浏览，保证绘制工作的快速进行。2.之后会转入另一个页面中，里面详细的介绍了ht
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2024-05-27 15:21:47
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堆排序 快速排序 快速排序一般选择序列的两头位置，分别记为low和high，第一遍排序将low指针对应的值作为一个key值，试图将大于key值的放在它的右边，小于key值的放在左边。具体实现是以key为标准，将high指针依次向左移动，直到找到一个high对应的值小于key值为止，将此时high指针对应的值和key值互换；然后以此时key值对应的指针
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2024-09-29 19:31:07
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作图要点：/.style定义元素属性风格；\tkzDefLine和\tkzInterLL 计算两直线交点；\tkzDefMidPoint定义中点 今天我们来作一个立体几何图形：正方体中取一个正六边形截面并填充颜色，如上图。 作图分析这个图的正方体有8个顶点，加上六边形的6个顶点，共有14个顶点。如果每个点都通过给出具体坐标来定义，显然很麻烦，因为涉及到一些计算。 幸运地是，tkz-euclide包
为了创建基因热图，首先需要明确一些背景信息。基因热图是一种常用的数据可视化方法，通常用于展示基因表达数据的变化。这种可视化可以帮助研究人员快速识别基因之间的关系，以及它们在不同条件下表现出的差异。
在基因表达分析中，假设有 $n$ 个基因和 $m$ 个样本，我们的目标是生成一个 $n \times m$ 的二维热图，每个单元格的颜色代表对应基因在对应样本中的表达量。这个过程涉及数据准备、标准化和
热力图（heatmap）可通过颜色深浅变化，优雅的展示数据的差异。详细介绍python seaborn绘制热图本文速览Matplotlib热图heatmapseaborn热图1seaborn热图2seaborn热图3本文您将了解到什么？1、matplotlib绘制热图2、seaborn绘制热图2.0 数据集准备2.1 seaborn绘制heatmap2.1.1 seaborn默认参数绘制hetma
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2024-01-25 21:45:02
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参考视频：为什么用 Matplotlib视频总时长两个多小时，可以整体看一遍，然后看这个就会很清楚 文章目录1. 基本用法1.1 基础作图1.2 figure图像1.3 设置坐标轴1.3.1 基本设置1.3.2 使用Latex公式1.3.3 设置坐标轴位置1.4 legend图例1.4.1 基础使用1.4.2 设置图例位置1.4.3 指定显示某几条线并设置新名称1.5 annotation 注解1
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2024-02-27 09:46:40
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前言作为小魔方的队友，我真的惊呆了，Excel竟能绘制这么好看的堆积柱形图和百分比堆积柱形图，很佩服小魔方的学习能力与创新能力。我的Excel水平感觉远远不如小魔方啊，佩服之极！很高兴能成为小魔方的队友！---张杰前天看到DP（Excel绘图发烧友）在本平台授权发布的华尔街日报面积图仿制图，刚好想起来一个半月前自己也曾做过这个案例。 当时我用了很复杂的数据组织，结合了面积图和柱
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2024-04-09 14:04:04
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# 定义热图的横纵坐标
xLabel = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
yLabel = ['1', '2', '3', '4', '5']
# 准备数据阶段，利用random生成二维数据（5*5）
data = []
for i in range(5):
temp = []
for j in rang
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2023-06-09 14:04:52
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