小麦是中国最重要的口粮之一，小麦的播种面积及其产量直接关系到国家粮食安全和社会稳定。同时，小麦播种面积是开展小麦长势监测和估产工作的重要环节。随着遥感技术的发展，其为快速、准确提取小麦播种空间分布提供了有效手段。本文利用ENVI深度学习图像分类工具，从39/43景10米分辨率的哨兵2卫星影像上提取河南省2018~2019年度、2019~2020年度冬小麦的播种面积。1 &nb
在 07 课时，我介绍了案例 1：PyEcharts 实时数据监控指标卡的设计和使用。接下来，我们进入案例 2：历史数据变化趋势图设计。该案例在整个数据可视化分析构成模型中的位置如下图所示： 图 1：章节内容定位 上图中，橙色部分是我们本节将要进行介绍的内容：历史数据变化趋势图。实时监控数据指标卡用于呈现业务和发现业务问题，一旦发现指标异常，就需要引入多个不同的维度，对问题进行分析和判断。时间维度
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2024-01-14 15:15:20
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做调节效应模型的时候，经检验发现调节效应显著，下一步要做的是简单斜率检验（simple slope test）。这是众人皆知的问题。让我们先回到交互效应检验这个话题，然后再引入简单效应检验这个话题，与大家共同探讨。方差分析是回归分析的特例，交互效应显著后，下一步就是做简单效应检验（simple effect test），因此简单效应检验就是简单斜率检验的特例。交互效应是这么定义的：在一个变量的不同
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2023-12-24 11:30:07
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# Python 中的 Slope 函数详解
在数据分析与统计学中，我们往往需要了解变量之间的关系。尤其是当我们进行线性回归分析时，斜率（slope）是一个非常重要的概念，它反映了自变量与因变量之间的关系强弱与方向。本文将介绍 Python 中的斜率函数，包括其基本用法和实际应用，同时我们还将用图表化的方式帮助理解这一概念。
## 什么是斜率？
在一条线性方程 \( y = mx + b \
原创
2024-10-09 04:17:09
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CF原教程：[Tutorial] Slope Trick - Codeforces 目前做的题都是与$|x-k|\(有关，转移时主要关注最低点，用堆上的每个元素代表一次斜率\)+1$，但是具体最低点多高不太好搞。 据说有的毒瘤题得拿splay维护。。感觉自己不太行 因为网上题解我有很多都看不懂所以就 ...
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2021-07-15 19:41:00
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排序算法是《数据结构和算法》中非常基础的算法，但却占据着十分重要的位置，几乎可以说是我们在日常编程代码中使用最频繁的基础算法。本文对常见的十大经典排序算法进行了详细的知识点梳理，从排序思路、动图演示、代码实现、复杂度分析、算法优化等多个方面分别对不同的排序算法进行讲解，内容详实，一篇文章几乎囊括了排序算法所有必知必会的知识点，夸张点说，算得上是 “史上最全” 排序算法讲解。1.排序算法的分析和评价
## Python中的数学趋势分析
在数据分析和预测中，趋势分析是一种常用的方法。通过分析数据的趋势，可以帮助我们预测未来的走势和做出相应的决策。在Python中，我们可以利用一些数学库来进行趋势分析，比如numpy和matplotlib库。
### numpy库的使用
numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了许多数学函数和工具，可以方便地进行数据处理和分析。我们可以使用
原创
2024-07-01 03:28:20
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SimpleAdapter,跟名字一样,一个简单的适配器,既为简单,就只是被设计来做简单的应用的,比如静态数据的绑定,不过仍然有自定义的空间,比如说在每一个ListItem中加一个按钮并添加响应事件.首先还是先看一下SimpleAdapter的定义吧,直接翻译下SDK doc 吧:这是一个简单的适配器，可以将静态数据映射到XML文件中定义好的视图。你可以指定由Map组成的List(比如ArrayL
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2024-07-30 23:28:20
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上两篇我们讲了数据分析方法中最基础的对比思维和细分思维，不少同学都私信问我：为什么自己在做对比分析的时候，只能做现有问题的原因分析和对比差异，得到的数据结果很难为下一步的工作决策做辅助，不知道是哪里出了问题？我们在进行对比分析的时候，往往会忽略一个重要的分析方法——趋势分析。这时候还会有同学说，自己也经常做数据趋势图，并没有忽略。其实，单纯的数据趋势图是根本没有任何价值的，趋势分
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2024-07-04 15:55:53
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# 理解和实现 Java Slope 的完整指南
在软件开发中，实现“Java Slope”是一个常见的任务，通常涉及到数学计算和可视化。今天，我们将逐步了解如何实现这个过程。本文将带领你从准备工作到代码实现，逐步深入。
## 1. 流程概述
首先，让我们看看实现 Java Slope 的主要步骤。这会帮助你理清思路，知道接下来应该做什么。
| 步骤 | 描述
3.2 分析特征间的关系3.2.1 绘制散点图 scatter()例子1：绘制2000-2017年各季度国民生产总值散点图例子2：使用不同颜色不同形状的点，绘制2000-2017年各产业各季度国民生产总值散点图3.2.2 绘制折线图 plot()例子1：绘制2000-2017年各季度国民生产总值折线图例子2：使用不同颜色不同形状的点，绘制2000-2017年各产业各季度国民生产总值折线图3.2.
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2023-12-16 14:47:28
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1.staticmethod 静态方法class Foo:
def __init__(self):
pass
def sa(x):#此处参数无self，就是个普通方法
print(x)
spam=staticmethod(spam) #把spam函数做成静态方法
Foo.sa()#类可以直接调用
f=Foo()#也可以实例化调用
f.sa()
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2023-09-17 20:17:23
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代码分享方法介绍：Sen 斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性示例：1984-2018NDVI年最大值趋势分析注意：在对NDVI进行趋势分析时，绝对值0.1以下的NDVI值需要去除代码1：MKTrend(代码2会用)function MKResult = MKTrend(X,Alpha)
%tic
% 时间序列数据的Mann
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2023-11-23 12:55:32
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作者| 诸葛君你知道哪些做数据分析的图表？柱状图、饼状图、折线图、散点图，数据分析图表有很多，用excel就可以生成，但是本文我想告诉你的是，通过这些图表该怎么做分析？常见的6种数据分析图表及应用方式：1.柱状图：用于做比较 柱状图是最基础的一种图表，通过柱子来表现数据的高度，进而比较不同数据之间的差异，一眼可以看到数据量的大小对比，一般来说，柱状图的横轴是
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2023-08-09 12:25:12
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一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法：1. 数据趋势分析趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪
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2023-11-01 20:52:47
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Slope One 算法
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2023-04-28 01:39:47
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# 日K趋势分析 Python 实现
## 简介
在股票市场中，趋势分析是一种常用的技术分析方法。日K线图是一种常用的股票交易图表，用于描述一个股票在一天内的开盘价、最高价、最低价和收盘价。通过对日K线图的分析，可以帮助我们判断股票的趋势，并作出相应的投资决策。
在本文中，我们将介绍使用 Python 实现日K趋势分析的方法，并教会刚入行的小白如何进行实现。
## 整体流程
下面是一个展示
原创
2023-07-16 16:06:15
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# 用Python分析成绩趋势
在现代教育环境中，数据分析正在成为一种重要的工具。通过对学生成绩的分析，教育工作者可以更好地理解学生的学习情况，从而制定更有效的教学方案。本文将介绍如何使用Python分析学生成绩趋势，并提供相应的代码示例。
## 数据准备
在开始之前，我们需要一些样本数据。假设我们有一个CSV文件，名为`grades.csv`，其内容如下：
```csv
姓名,数学,英语
原创
2024-09-21 07:57:37
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文章目录1 封面2 摘要3 研究背景4 平台介绍4.1 平台框架4.2 平台整体架构5 平台关键技术5.1 技术一：数据质量控制5.2 缺失数据——插补方法5.2.1 基于ARIMA与SVM组合预测单向插补模型5.2.2 基于Adaboost组合预测的多向插值模型5.3 异常数据——检测5.3 技术二：多重情景仿真技术注意：技术三杂糅在技术二中，是河道淹没可视化6 平台集成与应用7 结语 写在前
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2024-07-08 06:31:04
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文献来源: Ari Levine and Lasse Heje Pedersen. Which Trendis Your Friend? AQR-2016推荐原因：CTA主要依靠趋势进行交易，投资者通常依赖经验或者统计性的滤波器来过滤行情并识别趋势。价格趋势的两个重要统计指标是时间序列动量和移动平均交叉。我们从经验和理论上展示了这些趋势指标紧密相连。事实上，这两类
