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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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R語言數(shù)據(jù)可視化之?dāng)?shù)據(jù)分布圖(直方圖、密度曲線、箱線圖、等高線、2D 密度圖 )

R語言數(shù)據(jù)可視化之?dāng)?shù)據(jù)分布圖(直方圖、密度曲線、箱線圖、等高線、2D密度圖)
2016-05-05
R語言數(shù)據(jù)可視化之?dāng)?shù)據(jù)分布圖(直方圖、密度曲線、箱線圖、等高線、2D密度圖) 數(shù)據(jù)分布圖簡介 中醫(yī)上講看病四診法為：望聞問切。而數(shù)據(jù)分析師分析數(shù)據(jù)的過程也有點(diǎn)相似，我們需要望：看看數(shù)據(jù)長什么樣;聞： ...

如何使用seaborn繪制好看的直方圖和 密度圖 ？

如何使用seaborn繪制好看的直方圖和密度圖？
2020-07-15
seaborn是一款常用的python可視化庫，基于matplotlib，相比matplotlib，seaborn繪制的多數(shù)圖表都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，如分布、關(guān)系、統(tǒng)計(jì)、回歸等，今天小編跟大家分享的是如何使用seaborn繪制直方圖和密度圖。 Sea ...

用什么畫SNP標(biāo)記染色體分布 密度圖 ？

用什么畫SNP標(biāo)記染色體分布密度圖？
2020-04-22
想畫SNP標(biāo)記在不同的染色體的分布密度，但是不知道用什么軟件畫出來的？說不定在論壇發(fā)個(gè)貼就能解決你的困擾哦~ 這不，有網(wǎng)友發(fā)個(gè)貼提問，就有碼農(nóng)分享自己的代碼了。小編把代碼也貼出來給大家瞄 ...
如何通過數(shù)據(jù)分析了解人口分布和特征？
2024-03-27
隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的迅猛發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，通過數(shù)據(jù)分析可以為我們提供深入了解人口分布和特征的新途徑。人口分布和特征是社會研究中的重要方面，了解人口的數(shù)量、結(jié)構(gòu)、分布以及相關(guān)特征對于制定政策、規(guī)劃城市 ...

什么是異常值，如何檢測和處理它們？

什么是異常值，如何檢測和處理它們？
2024-01-08
異常值（Outliers）指在數(shù)據(jù)集中與其他觀測值明顯不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。它們可能是由于測量或記錄錯(cuò)誤、設(shè)備故障、樣本偏差或罕見事件等原因引起的。異常值可以對數(shù)據(jù)分析和建模產(chǎn)生負(fù)面影響，因此檢測和處理異常值是數(shù)據(jù) ...
如何將大量數(shù)據(jù)以可視化的方式呈現(xiàn)？
2023-10-24
在當(dāng)今數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)扮演著至關(guān)重要的角色。然而，海量的數(shù)據(jù)本身可能顯得枯燥乏味，難以理解和分析。為了更好地理解和揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的趨勢和模式，數(shù)據(jù)可視化成為一種強(qiáng)大的工具。本文將介紹如何以可視化的方 ...
如何識別和處理數(shù)據(jù)集中的異常值？
2023-08-25
異常值在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中是一個(gè)常見而重要的問題。它們可能會對模型的準(zhǔn)確性和性能產(chǎn)生負(fù)面影響，因此必須及時(shí)識別和處理。本文將介紹如何有效地識別和處理數(shù)據(jù)集中的異常值，并為讀者提供一些實(shí)用的方法 ...
如何選擇正確的統(tǒng)計(jì)分析方法？
2023-07-06
選擇正確的統(tǒng)計(jì)分析方法對于研究和決策具有重要意義。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要考慮以下幾個(gè)關(guān)鍵因素來確定適合的統(tǒng)計(jì)分析方法。 第一，明確研究目的。首先需要明確研究的目標(biāo)是什么，以及你希望從數(shù)據(jù)中得出什么樣 ...
常見的數(shù)據(jù)可視化工具有哪些？
2023-06-30
數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)中不可或缺的一部分，它可以幫助人們快速地理解和解釋大量數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長，越來越多的數(shù)據(jù)可視化工具被開發(fā)出來，以滿足不同行業(yè)和領(lǐng)域的需求。本文將介紹常見的數(shù)據(jù)可視 ...
如何使用統(tǒng)計(jì)方法分析數(shù)據(jù)？
2023-06-20
分析數(shù)據(jù)的目的是為了得出有意義的結(jié)論和洞察，而統(tǒng)計(jì)方法是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的有效工具之一。在本文中，我將介紹如何使用統(tǒng)計(jì)方法分析數(shù)據(jù)，并提供一些常用的技術(shù)和步驟。 第一步：對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析 描述性統(tǒng)計(jì) ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

畫圖不裝逼，和咸魚有什么區(qū)別，風(fēng)控中兩個(gè)看異常分布的圖

畫圖不裝逼，和咸魚有什么區(qū)別，風(fēng)控中兩個(gè)看異常分布的圖
2022-02-17
作者：小伍哥 來源：小伍哥聊風(fēng)控 今天放假了回家過年了，分享兩個(gè)看異常分布的圖，很好看，也很實(shí)用。不會用或者不會畫的，隨時(shí)私聊我。畢竟現(xiàn)在過年也沒啥事。 一、箱線圖 箱盒圖（也稱盒圖，箱 ...

做數(shù)據(jù)分析已經(jīng)會Excel了，還要學(xué)Python嗎？（CDA成長導(dǎo)師）

做數(shù)據(jù)分析已經(jīng)會Excel了，還要學(xué)Python嗎？（CDA成長導(dǎo)師）
2021-12-14
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 今天我給大家做一些關(guān)于我個(gè)人的分享，希望對大家的成長能夠有所幫助。 我叫張俊紅，目前在一家互聯(lián)網(wǎng)公司從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)的工作。在工作之余，我個(gè)人會寫一些公眾號文章，還會寫數(shù) ...

pandas數(shù)據(jù)可視化原來也這么厲害

pandas數(shù)據(jù)可視化原來也這么厲害
2020-11-26
作者：小伍哥  來源：AI入門學(xué)習(xí)（公眾號） 在python中，常見的數(shù)據(jù)可視化庫有3個(gè)： matplotlib：最常用的庫，可以算作可視化的必備技能庫，比較底層，api多,學(xué)起來不太容易。 seaborn：是建 ...

python隨機(jī)模塊22個(gè)函數(shù)詳解（下）

python隨機(jī)模塊22個(gè)函數(shù)詳解（下）
2020-10-28
作者：小伍哥 來源： AI入門學(xué)習(xí) 這篇文章繼續(xù)給大家介紹python中的隨機(jī)模塊，隨機(jī)數(shù)可以用于數(shù)學(xué)，游戲，安全等領(lǐng)域中，還經(jīng)常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。平時(shí)數(shù)據(jù)分析各 ...
SPSS時(shí)間序列：頻譜分析
2017-11-01
SPSS時(shí)間序列：頻譜分析 一、頻譜分析（分析-預(yù)測-頻譜分析）    “頻譜圖”過程用于標(biāo)識時(shí)間序列中的周期行為。它不需要分析一個(gè)時(shí)間點(diǎn)與下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的變異，只要按不同頻率 ...

R語言之?dāng)?shù)據(jù)管理

R語言之?dāng)?shù)據(jù)管理
2017-07-08
R語言之?dāng)?shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)挖掘最重要的一環(huán)就是如何管理你的數(shù)據(jù)，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)一般都不能直接用來進(jìn)行分析，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行增加衍生變量、數(shù)據(jù)分箱、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；對因子型變量進(jìn)行啞變量處理；數(shù)據(jù)抽樣和 ...
python繪圖：matplotlib和pandas的應(yīng)用
2017-07-01
python繪圖：matplotlib和pandas的應(yīng)用  在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，繪圖是必不可少的模式探索方式。用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，matplotlib和pandas是最常用到的兩個(gè)庫。 1、matplotlib庫的應(yīng)用 準(zhǔn)備工作如下：打開i ...

R語言數(shù)據(jù)可視化之五種數(shù)據(jù)分布圖制作

R語言數(shù)據(jù)可視化之五種數(shù)據(jù)分布圖制作
2017-05-07
R語言數(shù)據(jù)可視化之五種數(shù)據(jù)分布圖制作 1.數(shù)據(jù)分布圖簡介 中醫(yī)上講看病四診法為：望聞問切。而數(shù)據(jù)分析師分析數(shù)據(jù)的過程也有點(diǎn)相似，我們需要望：看看數(shù)據(jù)長什么樣;聞：仔細(xì)分析數(shù)據(jù)是否合理;問：針對前兩步 ...
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