编程点滴

在数据可视化中，堆积条形图 擅长展示 “整体与构成” 的关系，但当每个柱子内的分段超过4个时，读者很难同时追踪各段的长度、位置与颜色映射， 误读概率显著上升。 更糟的是，若不同类别的总量差异很大，堆积

大家好！今天我们来聊聊Python里最 “平平无奇” 却又无处不在的print()函数。 作为Python开发者，我们几乎每天都在用它，但你真的了解它的所有玩法吗？ 其实很多时候，我们只用了它 10%

最近看到一篇介绍软件测试相关的文章，文章虽然比较早（2018年的），但是其中的观点依然适用。 在目前AI盛行的时候，软件测试也必然迎来它的变化。 我把文章中的要点整理了一下，这些测试的反模式涵盖了从测

想象一下，你正站在一个圆形广场的中心，周围均匀排列着12根高度不同的灯柱，这就是径向条形图带给我们的视觉体验。 在数据可视化领域，我们常常满足于传统的直角坐标系条形图，但当数据具有周期性或比较性时，径

棒棒糖图（Lollipop Chart）可以看作是条形图的一种“轻盈版”变体：它用一根从基准线延伸出来的“棒”，并在末端以一个“糖”（圆点）来表示数值，取代了传统的矩形条。 这种图表传达的信息与条形图

在日常工作中，你是否遇到过这种情况：你辛辛苦苦跑完数据，画了一张图表发给老板或客户，结果对方盯着看了半天，问了一句：“所以，你想表达什么？” 这就像讲笑话没人笑一样尴尬。图表的本质不是 “画图”，而是

想象一下，你走进一个挤满人的房间，朋友向你招手--你几乎立刻就能看到他。 这是因为“招手”这个动作在你的大脑进行深入思考之前，就已经被注意到了。 再比如当你走在熙熙攘攘的大街上，如果所有人穿的都是黑灰

在数据分析中，我们常说：“一张好的图表胜过千言万语。” 但很多时候，我们做出来的图表却是“千言万语堵在心口难开”。读者看了半天，抓不住重点。 这是为什么？ 因为人类的视觉感知遵循一套被称为 格式塔（G

很多刚入行的小伙伴问我：“我想预测下个月公司的销售额，或者预测一下明天的股价，该学什么？” 我的回答通常只有六个字：时间序列分析。 如果在数据分析的世界里有一种魔法能让你“预知未来”，那一定就是它。

在数据分析的江湖里，有一个绝对的核心技能，叫做回归分析（Regression Analysis）。 无论你是刚入行的新手，还是想要进阶的老手，掌握它，你就拥有了预测未来的“水晶球”。 很多初学者一听到

在数据分析的江湖里，我们经常会听到老板或业务方抛出这样的问题： “现在的年轻人越晚睡，买护肤品是不是越疯狂？” “我们APP的各种优惠券，真的能提升用户的留存率吗？” “天气越热，这只股票是不是跌得越

在数据分析的世界里， “距离” 不仅仅是地图上两点之间的路程。 距离 ，本质上是衡量两个事物 “相似度” 的尺子。 距离越近 = 相似度越高 距离越远 = 差异越大 如果你想做用户画像聚类、想做商品推

你是否经历过这样的场景： 同事发给你一个 Excel 表格，文件名叫 data_final_v2.xlsx。 你满怀期待地打开，结果发现： 表头是 cryptic 的英文缩写（如 c_amt, usr

很多刚入行甚至想入行数据分析的朋友，往往会陷入一个误区：以为数据分析就是不停地做报表、画饼图。 其实，数据分析的核心魅力在于 “推断”——即见微知著。 在现实生活中，我们很难获取“全量数据”（比如你不

数据分析时，我们经常需要从样本数据推断总体特征。 而抽样分布就是连接样本与总体的重要桥梁，如果你不理解它，就无法理解为什么我们可以通过调查几千人来预测全国的选举结果，也无法理解A/B测试背后的逻辑。

当你踏入数据分析的大门时，可能会被海量的数据淹没，感到无从下手。 想象一下，你想了解一座巨大森林里所有树木的平均高度，难道要一棵一棵地去测量吗？这显然不现实。 这时，“抽样” 这个强大的工具就该登场了

对于想要学习数据分析的同学，如果你问我："数据分析的第一步是什么？" 我的回答是："理解数据本身。" 数据是我们所有分析工作的起点，本文主要探讨如何辨别我们面对的是什么样的数据，包括它的分类方法和描述

你是否对数据分析这个行业充满好奇，但又不知从何下手？ 别担心，这篇文章将用最通俗易懂的语言，系统地介绍数据分析师需要具备哪些“基本功”， 并且结合实际生活中的例子和Python代码，为你铺平通往数据分

在人工智能（AI）辅助编程日益普及的今天，我们编码的方式正在经历一场前所未有的变革。 AI 工具如 QWenCoder，TreaCN等，能够帮助我们快速生成代码，极大地提升了开发效率。 然而，这也带来

最近在配置YOLO（You Only Look Once）进行物体检测和图像分割任务时，发现默认安装的情况下，YOLO使用的是CPU进行计算。 这对于需要处理大量图像或实时检测的任务来说，效率明显不足