原文链接:一文搞懂 Prometheus 的直方图 Prometheus 中提供了四种指标类型(参考:Prometheus 的指标类型),其中直方图(Histogram)和摘要(Summary)是最复杂和难以理解的,这篇文章就是为了帮助大家加深对这 histogram 类型指标的理解. 1. 什么是 Histogram? 根据上篇文档,Histogram 会在一段时间范围内对数据进行采样(通常是请求持续时间或响应大小等),并将其计入可配置的存储桶(bucket)中.但这句话还是不太好理解,下面通

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

R语言数据分析系列六 -- by comaple.zhang 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候怎样下手分析,数据分析的第一步.探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标.经常使用的例如以下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差.极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每一个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根.用来衡量一个数据集的

基本回归 回归(Regression):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_regression 主要步骤:数据部分 获取数据(Get the data) 清洗数据(Clean the data) 划分训练集和测试集(Split the data into train and test) 检查数据(Inspect the data) 分离标签(Split features from labels) 规范化数据(Normalize th

过程质量管理,成果质量的管理 戴明理论:PDCA,戴明环 朱兰理论:质量规划,质量控制,质量改进,朱兰三部曲 克鲁斯比理论:零缺陷,质量免费 石川理论:质量圈,因果图,质量管理七大工具:核对表,帕累托图,因果图,趋势图,直方图,散点图,控制图 六西格玛管理:6个标准差,1个68 :2个95:3个97: 能力成熟度模型:CMMI 1初始级,2可重复级,3可定义级,4已管理级,5优化级 组织级项目管理成熟度模型:OPM3 项目质量:项目管理和项目产品 产品质量:专门针对产品类型 精确与准确:精确:离

解剖 Elasticsearch 集群 - 之一 本篇文章是一系列涵盖 Elasticsearch 底层架构和原型示例的其中一篇.在本篇文章中,我们会讨论底层的存储模型以及 CRUD(创建.读取.更新和删除)操作在 Elasticsearch 中是如何工作的. 全文搜索(Full-text search) 例如,找到与搜索词最为相关的维基百科文章. 聚合(Aggregations) 例如,对搜索词在广告网络中进行直方图可视化展示. 空间地理位置 API(Geospatial API) 例如,拼车

DBSCAN方法及应用 1.DBSCAN密度聚类简介 DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法: 1.聚类的时候不需要预先指定簇的个数 2.最终的簇的个数不确定DBSCAN算法将数据点分为三类: 1.核心点:在半径Eps内含有超过MinPts数目的点. 2.边界点:在半径Eps内点的数量小于MinPts,但是落在核心点的邻域内的点. 3.噪音点:既不是核心点也不是边界点的点. 如下图所示:图中黄色的点为边界点,因为在半径Eps内,它领域内的点不超过MinPts个,我们这里设置的MinPts为5

ElasticSearch 2 (31) - 信息聚合系列之时间处理 摘要 如果说搜索是 Elasticsearch 里最受欢迎的功能,那么按时间创建直方图一定排在第二位.为什么需要使用时间直方图? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 如果说搜索是 Elasticsearch 里最受欢迎的功能,那么按时间创建直方图一定排在第二位.为什么需要使用时间直方图? 假设我们的数据都有时间戳,无论我们的数据是 Apache 日志事件,或是股票交易日期,还是棒球

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换.灰度非线性变换.图像阈值化处理.图像均衡化处理等知识,并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 .同一时候文章比較具体基础,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文档切割窗体显示图片  

数据收集技术: 1.头脑风暴:收集关于项目方法的创意和解决方案.2.焦点小组:召集预定的相关方和主题专家,了解他们对所讨论的产品服务或成果的期望和态度.主持人引导大家互动式讨论.3.访谈:通过与相关方直接面谈,来获取信息的正式或非正式的方法.4.标杆对照:将实际与计划的产品过程和实践,与其他可比组织的实践进行比较,以便识别最佳实践.5.问卷调查:设计一系列书面问题,向众多受访者快速收集信息.地理位置分散,受众多样化,适合开展统计分析的调查.也可用来收集客户满意度.6.检查表:又称计数表,用于合理

前言 转载请声明,转自[https://www.cnblogs.com/andy-songwei/p/10979161.html],谢谢! 尽管Android系统提供了不少控件,但是有很多酷炫效果仍然是系统原生控件无法实现的.好在Android允许自定义控件,来弥补原生控件的不足.但是在很多初学者看来,自定义View似乎很难掌握.其中有很大一部分原因是我们平时看到的自定义View使用中,有多种形式,有的寥寥数笔,有的逻辑很复杂,有的直接继承View或ViewGroup,有的却直接继承系统的原生控

LBP算子特点 LBP(Local Binary Pattern),即局部二值模式,属于一种图像预处理算法,具有光照不变性和旋转不变性. 我目前做的项目是人脸表情识别,采用这种算法可以减少光照和人脸旋转对表情分类结果的影响,提升识别算法的鲁棒性(还没有完全的实践确认). LBP的发展过程 八邻域LBP 取一个像素点的周围8个邻域点,根据邻域点和中心像素点之间的相对大小关系,将高于中心像素点的邻域点取为1,低于中心像素点的邻域点取为0,并将其全部连接成一个8位二进制数,将此二进制数作为中心像素点的

目录 在一张画布中绘制多个图表 加图表元素 气泡图 组合图 直方图 雷达图 树状图 箱形图 玫瑰图 在一张画布中绘制多个图表 Matplotlib模块在绘制图表时,默认先建立一张画布,然后在画布中显示绘制的图表. 如果想要在一张画布中绘制多个图表,可以使用subplot()函数将画布划分为几个区域,然后在各个区域中分别绘制不同的图表. subplot()函数的参数为3个整型数字: 第1个数字代表将整张画布划分为几行: 第2个数字代表将整张画布划分为几列: 第3个数字代表要在第几个区域中绘制图表,

R 语言实战(第二版) part 2 基本方法 -------------第6章 基本图形------------------ #1.条形图 #一般是类别型(离散)变量 library(vcd) help(Arthritis) #类风湿性关节炎新疗法研究结果 head(Arthritis) count <- table(Arthritis$Improved) barplot(count,main="simple bar plot",xlab = "improvement

本文地址:https://www.ebpf.top/post/bumblebee 1. 前言 不久前,Solo.io 公司在官网博客宣布了开源了一个名称为 BumbleBee 的新项目.该项目专注于简化构建 eBPF 工具的门槛和优化使用体验,通过将 eBPF 程序打包成 OCI 镜像,带来了与使用 Docker 一致的体验的构建.分发和运行 eBPF 程序. BumbleBee 目的是让我们专注于编写 eBPF 代码,其负责自动生成与 eBPF 程序相关的用户空间的代码功能,包括加载 eBPF

设置时间过滤器 时间过滤器按照指定的时间段展示搜索结果.设置了 index contains time-based events 和 time-field 的索引模式可以使用时间过滤器. 时间过滤器默认的时间段为最近15分钟.您可以使用页面顶部的 Time Picker 来调整时间段和刷新频率. 通过 Time Picker 设置时间过滤器: 1.点击 Kibana 工具栏中的 Time Picker time picker . 2.可以通过点击一个时间段设置快速过滤. 3.可以基于当前时间来设

直接上代码: from matplotlib import pyplot as plt # 参数依次为list,抬头,X轴标签,Y轴标签,XY轴的范围 def draw_hist(myList,Title,Xlabel,Ylabel,Xmin,Xmax,Ymin,Ymax): plt.hist(myList,100) plt.xlabel(Xlabel) plt.xlim(Xmin,Xmax) plt.ylabel(Ylabel) plt.ylim(Ymin,Ymax) plt.title(Ti

在开始之前搭建演示环境: USE master GO SET NOCOUNT ON --创建表结构 IF OBJECT_ID(N'ClassA', N'U') IS NOT NULL DROP TABLE ClassA ), CreateDate DATETIME) CREATE INDEX IDX_CreateDate ON ClassA(CreateDate) GO --插入测试数据 DECLARE @ID INT BEGIN INSERT INTO ClassA VALUES(@ID, '

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

直方图用于描写叙述概率分布,D3 提供了直方图的布局 Histogram 用于转换数据. 假设有数组 a = [10, 11, 11.5, 12.5, 13, 15, 19, 20 ],如今把10~20的数值范围分为5段,即: 10~12, 12~14, 14~16, 16~18, 18~20 那么数组 a 的各数值都落在这几段区域的哪一部分呢?经过计算,能够知道,这5段分别具有的元素个数为: 3, 2, 1, 0 , 2 将这个用图形展示出来的,就是直方图.好了,開始制作吧~ 1. 数据 首先