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1行代码实现Python数据分析:图表美观清晰,自带对比功能丨开源

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 你是否也在朋友圈看过这样的小广告: 「你要悄悄学Python,然后惊艳所有人。」 现在,GitHub上一位博主告诉你:不用学,用sweetviz就行。 这是一个基于Python编写的数据分析软件,只要掌握3种函数用法,一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较。 我们以Titanic数据集为例,输入一行代码: 一个1080p的清晰网页界面就出现在了眼前。 不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据,每个栏目下还有众数、最大值、最小值等横向对比。 所有输入的数值、文本信息都会被自动检测,并进行数据分析、可视化和对比,最后帮你进行数据总结。 在这样的数据分析下,结果一目了然。 △ Titanic数据集部分功能细节展示 这样的效果,是基于3个主函数实现的。 3种函数用法 analyze()丨数据分析 数据分析函数中,有4个参数source,target_feat,feat_cfg和pairwise_analysis需要被设置。 source:以pandas中的DataFrame数据结构...

保护大数据安全成为制造业转型升级“必答题”

中央全面深化改革委员会第十四次会议提出,“以智能制造为主攻方向,加快工业互联网创新发展,加快制造业生产方式和企业形态的根本性变革。”接受中国经济时报记者采访的专家表示,大数据是智能制造与工业互联网的基础,基于业务驱动的工业大数据成为制造业实现从要素驱动向创新驱动转型的关键要素和重要手段。推动工业大数据发展需要加快数据获取、加强数据安全保护、深度挖掘数据价值。 工业大数据是实现智能制造的驱动力 国务院发展研究中心产业经济研究部研究室主任、研究员魏际刚对本报记者表示,大数据是工业企业发展的核心要素之一,企业通过工业大数据来提高资源配置效率,促进供需匹配与创新,减少浪费、降低成本、增加透明度、提高产品质量,提供更多个性化产品与服务,提高企业生产率和竞争力。大数据是智能制造与工业互联网的基础,“无数据不智能”“无数据难互联”。数据重塑制造方式,驱动着传统制造业向智能制造和工业互联网迭代升级。 中国电子信息产业发展研究院规划所研究总监黄玉洁对本报记者表示,工业大数据是实现智能制造的重要驱动力。从企业角度看,工业大数据能为优化企业生产与管理流程以及创新产品、服务、商业模式提供有效支撑,大幅提升企业...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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