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  • 作比较的句子大全简短-对比的句子什么什么重要-什么什么做比较的句子
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    2021-01-14 04:05:53

    对比是修辞方法,就是把两种不同事物或者同一事物的两个不同方面放在一起相互比较的一种辞格。

    对比的句子你能举出两个这样的例子吗?这样写有什幺好

    鳕鱼一次产卵竟达千万粒,真正能变成幼鱼的卵可能还不到1%。

    列数字:准确,有科学根据 打比方:天上的星星像一颗颗宝石。

    作比较:春天的雨细腻柔媚,夏天的雨粗犷热烈。

    举例子:晕能预示天气。

    比如,在新疆地区,出现晕就代表将要下雨。

    (根据大的范围列举相应的例子 举列子 为了给混噩的世人敲响警钟,联合国在大力推行全球生物多样性保护行动的同时,特地将1997年"六 五"世界环境日的主题定为"为了地球的生命" 打比方 有修剪得像宝塔那样的松柏,没有阅兵式似的道旁树,因为依据中国画的审美观点,这是不足取的。

    作比较 大自然对人类的影响远比海洋对人类的影响深远. 列数字 不是巧合.作为地球上生命之源的水,97%也蕴藏在蔚蓝色的大海里.其余不组3%的淡水又有接近2/3冻结在南极洲和格陵兰的冰层中.

    有哪些是举例子 列数字 作比较 打比方的句子

    对比是修辞方法,就是把两种不同事物或者同一事物的两个不同方面放在一起相互比较的一种辞格。

    例如: 虚心使人进步,骄傲使人落后 有缺点的战士终竟是战士,完美的苍蝇也终竟不过是苍蝇青年是朝阳,老年是夕阳政之所兴,在顺民心;政之所废,在逆民心。

    《管子.牧民篇》亲贤臣,远小人,此先汉所以兴隆也;亲小人,远贤臣,此后汉所以倾颓也。

    《出师表》诸葛亮

    含有对比手法的句子

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    横空纵时

        横向比较是指在同类事物或同一历史时期进行的比较;纵向多指从历史的角度比较。按比较的时间上看,比较可能分为两种情况:阶段性总结,对于这种情况,大家很容易就进行横向和纵向比较。

        对学生而言,会看看其他同学的学习情况,自己排在班级的哪个位置(横向比较);会看看自己的学习是不是进步了,原计划学好C++的目标是不是实现了(纵向比较)。

        对于企业而言,横向对比就是从物质,精神上去比较;而纵向对比是从时间空间上去比较。横向对比是自己和别人比,纵向对比是自己和自己以前比横向一般指宽度范围、比较的广度;纵向一般指深度、比较的层次深度或时间跨度。

    总结:横空纵时

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    任何事物都有对立面,站在不同的角度去分析问题,不仅是数据分析的方法,也是各行各业都会用到的思维模式。

    今天就来聊一下对比分析。

    01

    时间上的对比

    1

    纵比

    同一空间条件下,对不同时期数据的比较。

    如下图2018年1月到8月全国的订单数量柱状图,可以看出1月的订单量最高,8月最低。

     

    2018年1~8月全国订单数量柱状图

    2

    同比


    同比是同时期内进行比较,比如2019年7月与2018年7月的某项数据进行对比是同比。

     

    3

    环比

    环比是与前一个统计期内进行比较,如2019年7月与2019年6月的某项数据进行对比是环比。

     

    Ø  如广东省2018年6月的订单数量为5400单,2019年6月订单量为4788单,2019年7月的订单量为5277单,那么我们可以这样描述:

    2019年7月,广东省订单数量为5277单,环比上月增长了10.2%,同比去年降低了2.3%。

    4

    与特定时期的对比

     

    当前时期与特定时期的对比,如与历史最好水平或与某一关键的时期进行对比。


    下图是从推广活动开始前和开始后各季度的平均销售额进行对比的条形图。

     活动前后各季度平均销售额对比条形图

     

    02

    空间上的对比

    1

    横比

    同一时间条件下,对不同空间数据的比较。

    如下图2018年7月各省的订单数量柱状图,反映的是不同省份间同一时期的比较。

    7月各省订单数量柱状图

     

    2

    横比与同地域、同部门对比

    这里指的是同一统计期内,与同地区、部门间的比较。

    下图是世界各国面积排名的柱状图。空间上的对比总是基于一个基础,那就是他们都是同一级别的。这时候如果让国家和洲去对比,就不能够了。

    世界各国面积排名TOP10(图源见水印)

     

    03

    与标准对比

    1

    与目标值对比

    还可将数据与目标值进行对比,从而发现差异,进行改正。

    要与目标值进行对比,必不可少的就是目标值线。

    Excel里怎样才能在图表区加上目标值线呢?

    右图红色为目标值线

     

    Step1:首先,在I列新增一列1~8月订单量的目标值。

     

     

    Step2:在绘图区右键【选择数据】——【添加】,系列名称为目标,系列值为刚新增的目标值一栏的数据值。

     

     Step3:这时得到的图不是我们理想中的样子,在绘图区右键【更改图表类型】,将平均值系列更改为折线图。

     

     Step4:添加一个数据标签,可再美化一下,大功告成,最后结果如图所示:

     

    2

    与业内平均水准对比

    进行现状调查、背景介绍的时候,会进行竞争对手或行业内水平的比较,从而分析处于行业内的什么阶段,下一步该做怎样的努力。

     

     Ø  需要注意的是,在做对比分析的时候,比较的数据的计量单位、计算方法需得一致,比较的对象也得具备可比性,否则就失去了对比的意义。

     

    比如像下面这种,单位未统一的对比就是错误的

    如下图所示,将广东的销量与山东的销量增长率进行对比,二者单位没有统一,这样对比显然是错误的。

     错误的销量对比图

     

    正确的对比是:

    将广东与山东的销量进行对比,或将二者的增长率进行对比,若非要在一张图上放销量和增长率,那也应只放一个地区的销量和增长率。

    正确做法1:销量间对比

    正确的销量对比图

     

    正确做法2:增长率间对比

     

     正确做法3:同一区的销量与增长率的展现

     

     知识不怕会,就怕用,对比分析乍一看固然简单,能用会用才是王道。

    任何疑问,欢迎加我个人微信号:data_cola 交流讨论

    提供入门级数据分析的学习路线规划,分享从Excel到统计学的干货。数据分析是一项技能,希望人人都能分析数据。

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    你真的了解对比度吗?对比度是数字图像中非常基本的概念,一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,即指一幅图像灰度反差的大小。直白的说就是:对比度大整体的色彩更鲜艳,对比度小色彩感更平淡。接下来我们用像素直方图的例子来形象的展示对比度大小在图像上的差异。

    1.整体实现代码
    from PIL import Image
    from PIL import ImageEnhance
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    def get_piexl_list(img):
        w, h = img.size[0], img.size[1]
        img_list = img.load()
        r_list = []
        g_list = []
        b_list = []
        for i_w in range(w):
            for j_h in range(h):
                r, g, b = img_list[i_w, j_h]
                r_list.append(r)
                g_list.append(g)
                b_list.append(b)
    
        r_list = np.asarray(r_list)
        g_list = np.asarray(g_list)
        b_list = np.asarray(b_list)
        return r_list,g_list,b_list
    
    def draw_mulit_pic(r_list,g_list,b_list):
        fig, ax = plt.subplots()
        ax = fig.add_subplot(311)
        ax2 = fig.add_subplot(312)
        ax3 = fig.add_subplot(313)
    
        ax.hist(r_list, bins=256, normed=True, color='yellow')
        ax2.hist(g_list, bins=256, normed=True, color='red')
        ax3.hist(b_list, bins=256, normed=True, color='blue')
    
        plt.show()
    
    def enhance_contrast(img):
        enh_con = ImageEnhance.Contrast(img)
        contrast = 1.5
        img_contrasted = enh_con.enhance(contrast)
        img_contrasted.show()
        return img_contrasted
    
    if __name__ == "__main__":
        img = Image.open('D:\\1.jpeg')
    
        # 原始图像直方图
        r_list,g_list,b_list = get_piexl_list(img)
        draw_mulit_pic(r_list, g_list, b_list)
    
        # 对比度增强
        img_contrasted = enhance_contrast(img)
    
        # 对比度增强后图像直方图
        r_list,g_list,b_list = get_piexl_list(img_contrasted)
        draw_mulit_pic(r_list, g_list, b_list)
    
    
    2.原始图像直方图
        img = Image.open('D:\\1.jpeg')
    
        # 原始图像直方图
        r_list,g_list,b_list = get_piexl_list(img)
        draw_mulit_pic(r_list, g_list, b_list)
    

    利用上述代码画出原始图像的像素直方图,从下图的直方图中可以观察到,直方图差异比较大,起伏比较大。
    原始图像直方图

    3.增强后图像直方图
        # 对比度增强
        img_contrasted = enhance_contrast(img)
    
        # 对比度增强后图像直方图
        r_list,g_list,b_list = get_piexl_list(img_contrasted)
        draw_mulit_pic(r_list, g_list, b_list)
    

    利用PIL库自带的对比度增强策略对图像进行增强,并重新将直方图画出来,从增强后的直方图可以看到,整体的像素分布会比较均匀。
    对比度增强后直方图

    4.对比度增强结果显示

    我乔神和奥胖仿佛做了美黑!

    展开全文
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空空如也

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