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如何利用 Seaborn 实现高级统计图表

本文分享自华为云社区《使用 Seaborn 实现高级统计图表从箱线图到多变量关系探索》 ,作者:柠檬味拥抱。 在数据科学和数据可视化领域,Seaborn 是一个备受欢迎的 Python 可视化库。它建立在 Matplotlib 的基础之上,提供了更简洁、更美观的图形界面,同时也具备了一些高级统计图表的功能。本文将介绍如何利用 Seaborn 实现一些高级统计图表,并提供相应的代码示例。 安装 Seaborn 首先,确保你已经安装了 Seaborn。你可以使用 pip 进行安装: pip install seaborn 导入必要的库 在开始之前,我们需要导入 Seaborn 以及其他一些常用的数据处理和可视化库: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd 箱线图(Box Plot) 箱线图是一种常用的统计图表,用于显示数据的分布情况。Seaborn 提供了简单易用的接口来绘制箱线图。 # 生成随机数据 np.random.seed(0) ...

盘点 AutoMQ 深度使用的阿里云云原生技术

作者|周新宇,AutoMQ 联合创始人 & CTO 导读 AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构,通过和阿里云合作,深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩ESS以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。 引领消息和流存储走向云原生时代,助力客户实现云端业务能力提升是包括阿里云、Auto MQ等在内的每一家云服务提供商的使命。随着服务的不断深入,我们也发现,很多产品突然宣称自己是云原生的,实际上对云计算能力的应用并没有发生本质的变化。也有产品支持部署到 Kubernetes 后就认为自己达到了云原生的阶段。我们认为真正的云原生产品是要能够深度把云计算原生的能力、弹性的能力和规模化的优势充分利用起来,在成本和效率上都要有数量级的优势。 今天,这篇文章,主要是立足于阿里云,盘点 AutoMQ 深度使用的云原生技术,以及分别用这些技术解决什么样的实际问题。 01 对象存储 OSS 海量的数据正在往云端聚集,对象存储已经成为了大数据和数据...

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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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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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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。