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') } 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語言繪圖基礎(chǔ) | 直方圖和散點(diǎn)圖怎么畫？: 2020-10-21; 作者：丁點(diǎn)helper 來源：丁點(diǎn)幫你前面2篇R語言相關(guān)的文章以泰坦尼克號的數(shù)據(jù)為例，介紹了描述性統(tǒng)計(jì)中用到的計(jì)算操作，以及柱形圖的繪制操作。今天我們繼續(xù)聊聊如何在R中繪制直方圖和散點(diǎn)圖。繪制直方 ...

Python數(shù)據(jù)可視化：Matplotlib 直方圖、箱線圖、條形圖、熱圖、折線圖、散點(diǎn)圖。。。: 2017-10-26; Python數(shù)據(jù)可視化：Matplotlib 直方圖、箱線圖、條形圖、熱圖、折線圖、散點(diǎn)圖。。。使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)的可視化是數(shù)據(jù)分析結(jié)果最好的展示方式，這里從Analytic Vidhya中找到的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn) ...

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： ...

數(shù)字圖像處理中的灰度直方圖是是什么？: 2020-07-20; 直方圖你一定知道，那么灰度直方圖呢?你了解嗎?灰度直方圖，顧名思義，就是先統(tǒng)計(jì)出來一幅圖像中每一個像素出現(xiàn)的次數(shù)，之后再把每一個像素出現(xiàn)的次數(shù)除以總的像素個數(shù)，得到的結(jié)果就是這個像素的出現(xiàn)頻率，最后再 ...

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 ...

手把手教你用直方圖、餅圖和條形圖做數(shù)據(jù)分析（Python代碼）: 2020-06-24; 導(dǎo)讀：對數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量分析以后，接下來可通過繪制圖表、計(jì)算某些特征量等手段進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征分析。作者：張良均譚立云劉名軍江建明來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）內(nèi)容摘編自《Python數(shù)據(jù) ...

python可視化：matplotlib繪制直方圖進(jìn)階篇: 2020-06-03; 在上篇文章中介紹了matplotlib繪制直方圖的前五個參數(shù)，實(shí)際上直方圖一共有十幾個參數(shù)，剩下的參數(shù)利用這篇文章解釋清楚，讓大家能夠?qū)⑷绾卫L制直方圖理解的透透的。 bottom參數(shù) 這個參數(shù)的含義也很直觀，底 ...

你了解matplotlib嗎？直方圖基礎(chǔ)篇！: 2020-06-03; 首先按照慣例先來認(rèn)識下直方圖是誰，以下是從維基百科搬運(yùn)過來的直方圖的定義：在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，直方圖（英語：Histogram）是一種對數(shù)據(jù)分布情況的圖形表示，是一種二維統(tǒng)計(jì)圖表，它的兩個坐標(biāo)分別是統(tǒng)計(jì)樣本和該 ...

Excel-直方圖（頻率分布）分析: 2017-10-25; Excel-直方圖（頻率分布）分析直方圖又稱頻率分布圖，是一種顯示數(shù)據(jù)分布情況的柱形圖，即不同數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率。通過這些高度不同的柱形，可以直觀、快速地觀察數(shù)據(jù)的分散程度和中心趨勢，從而分析流程滿足客戶 ...

如何在Excel里實(shí)現(xiàn)一張圖顯示多系列直方圖: 2016-08-13; 如何在Excel里實(shí)現(xiàn)一張圖顯示多系列直方圖我們在分析的時候，經(jīng)常需要設(shè)計(jì)模擬器，特別是在結(jié)合分析和離散選擇模型中，通過模擬分析市場份額進(jìn)行測算！當(dāng)然，有時候我們特別希望根據(jù)不同的選擇顯示不同的數(shù)據(jù) ...

用Excel做數(shù)據(jù)分析—直方圖: 2015-12-16; 用Excel做數(shù)據(jù)分析—直方圖使用Excel自帶的數(shù)據(jù)分析功能可以完成很多專業(yè)軟件才有的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析，這其中包括：直方圖、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差、各種概率分布、抽樣與動態(tài)模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性 ...

用Excel做數(shù)據(jù)分析——直方圖_數(shù)據(jù)分析師: 2015-05-06; 用Excel做數(shù)據(jù)分析——直方圖_數(shù)據(jù)分析師使用Excel自帶的數(shù)據(jù)分析功能可以完成很多專業(yè)軟件才有的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析，這其中包括：直方圖、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差、各種概率分布、抽樣與動態(tài)模擬、總體均值判斷 ...

【CDA干貨】MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析：原理、影響因素與優(yōu)化: 2025-09-15; MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析：原理、影響因素與優(yōu)化在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中，EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具，而其中的rows列（估算的掃描行數(shù)）更是優(yōu)化器選擇執(zhí)行計(jì)劃的關(guān)鍵參考 —— 它直接影響優(yōu)化器對 “ ...

【CDA干貨】統(tǒng)計(jì)模型的核心目的：從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向: 2025-09-10; 統(tǒng)計(jì)模型的核心目的：從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具，并非簡單的 “公式堆砌”，而是圍繞特定目標(biāo)構(gòu)建的 “數(shù)據(jù) - 邏輯 - 結(jié)論” 轉(zhuǎn)化載體。在實(shí)際應(yīng)用中，相同的數(shù)據(jù)通過不同目的 ...

【CDA干貨】R 語言：數(shù)據(jù)科學(xué)與科研領(lǐng)域的核心工具及優(yōu)勢解析: 2025-09-08; R 語言：數(shù)據(jù)科學(xué)與科研領(lǐng)域的核心工具及優(yōu)勢解析一、引言在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代，無論是科研人員驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)假設(shè)（如前文中的 T 檢驗(yàn)分析）、數(shù)據(jù)分析師挖掘商業(yè)規(guī)律，還是學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)方法，都需要一款兼具 “專業(yè)性 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)探索與統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)踐與價值: 2025-08-27; CDA 數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)探索與統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)踐與價值? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行業(yè)的當(dāng)下，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心資產(chǎn)，而 CDA（Certified Data Analyst）數(shù)據(jù)分析師作為數(shù)據(jù)價值挖掘的核心角色，其掌握的數(shù)據(jù)探索與統(tǒng)計(jì)分 ...

描述性統(tǒng)計(jì)：CDA數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)核心與實(shí)踐應(yīng)用: 2025-08-22; 描述性統(tǒng)計(jì)：CDA數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)核心與實(shí)踐應(yīng)用一、描述性統(tǒng)計(jì)的定位：CDA 認(rèn)證的 “入門基石” 在 CDA（Certified Data Analyst）數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證體系中，描述性統(tǒng)計(jì)是貫穿初級到中級認(rèn)證的核心模塊，占比約 15%。 ...

【CDA干貨】偏態(tài)分布：揭開數(shù)據(jù)背后的非對稱真相，賦能精準(zhǔn)決策: 2025-08-19; 偏態(tài)分布：揭開數(shù)據(jù)背后的非對稱真相，賦能精準(zhǔn)決策在數(shù)據(jù)分析的世界里，“正態(tài)分布” 常被視為 “理想模型”—— 數(shù)據(jù)圍繞均值對稱分布，大多數(shù)數(shù)值集中在中間區(qū)間，兩端極端值極少。但現(xiàn)實(shí)中，我們遇到的更多數(shù)據(jù) ...

CDA 一級：數(shù)據(jù)分析入門的基石: 2025-08-12; CDA 一級：數(shù)據(jù)分析入門的基石? ? 在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，數(shù)據(jù)分析能力已成為職場中的一項(xiàng)重要技能。CDA（Certified Data Analyst）認(rèn)證作為國內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域認(rèn)證，為數(shù)據(jù)分析從業(yè)者提供了專業(yè)的能力評估和 ...

【CDA干貨】正態(tài)分布與偏態(tài)分布的核心區(qū)別解析: 2025-08-07; 正態(tài)分布與偏態(tài)分布的核心區(qū)別解析在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，數(shù)據(jù)的分布形態(tài)是理解數(shù)據(jù)特征、選擇分析方法的基礎(chǔ)。正態(tài)分布與偏態(tài)分布作為兩種最常見的分布類型，其差異直接影響著統(tǒng)計(jì)推斷的邏輯與結(jié)論的可靠性。本文將從定義、 ...

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