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漫谈数据分布可视化分析

作者 | FesianXu 导读 在实际工作中,我们经常会遇到一堆数据,对数据的有效分析至为关键,而数据的分布就是一种非常重要的数据属性,需要通过合适的可视化手段进行分析。本文参考[1],基于seaborn库介绍一些常用的数据分布可视化方法。 全文8720字,预计阅读时间22分钟 数据的分布,我们可以理解为是“数据的形状”。一个“完美”的数据分布,会将数据所有可能的数据点都囊括其中,因此数据的分布表征了不同数据之间的本质区别。然而现实生活的数据不可能对所有可能的数据点都进行遍历(因为通常会有无限个数据点),因此我们通常都是在某个采样的子集中,尝试对数据本原的分布进行分析。常见的数据分布可视化方法有以下几种: 1.直方图(Histogram) 2.条件直方图(Conditional Histogram) 3.核密度估计图(Kernel Density Estimation,KDE) 4.累积分布函数图(Empirical Cumulative Distribution Function, ECDF) 5.箱型图(boxplot) 6.提琴图(violin plot) 7.二元直方图(bi...

百亿美金的设计,深度剖析 GitLab 的 Postgres 数据库 schema

原文链接 这篇文章写于 2022 年,前一年 GitLab 刚好完成 IPO。目前 GitLab 市值超过 100 亿美金,它的所有收入都来源于同名产品 GitLab,而这篇文章就是全面分析 GitLab 这个产品的数据库 schema。 我花了一些时间研究 GitLab 的 Postgres schema。GitLab 是 Github 的一个替代品。你可以自部署 GitLab,因为它是一个开源的 DevOps 平台。 我之所以要了解 Gitlab 这样的大项目的 schema,是为了与我正在设计的 schema 进行比较,并从他们的 schema 定义中学到一些最佳实践。我确实从中受益良多。 我清楚的知道,最佳实践取决于具体情况,不能盲目应用。 GitLab 的数据库 schema 文件 structure.sql [1] 包含超过 34000 行代码。GitLab 本质上是一个集成式的 Ruby on Rails 应用。虽然通常我们会用 schema.rb 文件来管理数据库的版本迁移,但 GitLab 团队在他们的问题追踪系统中的一个讨论 [2] 说明了他们选择 structur...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

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