[파이썬 튜토리얼] 폭포형 차트 그리기
Waterfall 차트는 원래 McKinsey Consulting Company에서 만든 차트 유형으로, 폭포처럼 보인다고 하여 Waterfall Plot이라고 합니다. 이러한 종류의 차트는 절대값과 상대값의 조합을 사용하며, 여러 특정 값 간의 정량적 관계를 표현하는 데 가장 적합합니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 이 그래프를 그리는 방법을 간략하게 소개합니다.
명령어는 다음과 같습니다
1)导入程序包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter 2)导入及清理数据 def money(x, pos): return "${:,.0f}".format(x) formatter = FuncFormatter(money) index = ['sales','returns','credit fees','rebates','late charges','shipping'] data = {'amount': [350000,-30000,-7500,-25000,95000,-7000]} trans = pd.DataFrame(data=data,index=index) blank = trans.amount.cumsum().shift(1).fillna(0) total = trans.sum().amount trans.loc["net"]= total blank.loc["net"] = total step = blank.reset_index(drop=True).repeat(3).shift(-1) step[1::3] = np.nan blank.loc["net"] = 0 3)绘制图像 my_plot = trans.plot(kind='bar', stacked=True, bottom=blank,legend=None, figsize=(10, 5), title="2014 Sales Waterfall") my_plot.plot(step.index, step.values,'k') my_plot.set_xlabel("Transaction Types") my_plot.yaxis.set_major_formatter(formatter) y_height = trans.amount.cumsum().shift(1).fillna(0) max = trans.max() neg_offset = max / 25 pos_offset = max / 50 plot_offset = int(max / 15) loop = 0 for index, row in trans.iterrows(): if row['amount'] == total: y = y_height[loop] else: y = y_height[loop] + row['amount'] if row['amount'] > 0: y += pos_offset else: y -= neg_offset my_plot.annotate("{:,.0f}".format(row['amount']),(loop,y),ha="center") loop+=1 my_plot.set_ylim(0,blank.max()+int(plot_offset)) my_plot.set_xticklabels(trans.index,rotation=0) my_plot.get_figure().savefig("waterfall.png",dpi=200,bbox_inches='tight')
출력은 다음과 같습니다
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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch 모델을 효율적으로 교육하려면 단계가 필요 하며이 기사는 자세한 가이드를 제공합니다. 1. 환경 준비 : 파이썬 및 종속성 설치 : CentOS 시스템은 일반적으로 파이썬을 사전 설치하지만 버전은 더 오래 될 수 있습니다. YUM 또는 DNF를 사용하여 Python 3 및 Upgrade Pip : Sudoyumupdatepython3 (또는 SudodnfupdatePython3), PIP3INSTALL-UPGRADEPIP를 설치하는 것이 좋습니다. CUDA 및 CUDNN (GPU 가속도) : NVIDIAGPU를 사용하는 경우 Cudatool을 설치해야합니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소
