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  • 叠图
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    2020-12-13 15:44:57

    堆叠图的实现基础是 Bar  只是多了几个 add_yaxis() 

    需要堆叠的时候需要加参数  stack=' '  字符串名字相同就会堆叠到一块 

    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis([1,2,3,4])
        .add_yaxis('A',[5,6,7,8],stack="stack1")
        .add_yaxis('B',[9,10,11,12],stack="stack1")
        .add_yaxis('C',[13,14,15,16],stack="stack1")
        .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='stack bar'))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    )
    
    bar.render_notebook()

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  • 1、什么是设计 也称作系统设计,根据产品规划,产品定义的要求,为实现一定的功能,设计出合理可靠的具备可量产性的PCB及其周边元器件摆放的一种方案。 2、堆工程师 一般由结构工程师进行堆,有些公司也...

    1、什么是堆叠设计

    也称作系统设计,根据产品规划,产品定义的要求,为实现一定的功能,设计出合理可靠的具备可量产性的PCB及其周边元器件摆放的一种方案。

    2、堆叠工程师

    一般由结构工程师进行堆叠,有些公司也有专职从事堆叠的堆叠工程师,与ID设计师、硬件设计师、产品经理以及供应商等不断沟通设计。

    3、堆叠设计主要内容

    1)满足产品规划、产品定义、适合做ID造型

    2)充分考虑堆叠尺寸及厚度,消费类电子产品发展趋势为轻、清、薄

    3)充分考虑射频天线空间,包含蓝牙、WIFI、3G、4G、GPS等

    4)充分考虑ESD/EMI  

    5)充分考虑电源供电合理    

    6)充分考虑屏蔽罩简单    

    7)充分考虑各个连接简单可靠    

    8)充分考虑各个定位孔、测试孔、螺丝孔、扣位避让、邮票孔等

    9)充分考虑音腔、音效(声音大小、高低音效果等)

    10)充分考虑结构设计可行性,有足够空间做连接、限位、固定

    4、示例

    手机堆叠图:

    平板电脑堆叠图:

     

     

    展开全文
  • 介绍matplotlib实现常见的堆叠图

    一.堆叠柱状图(Stacked Bar Chart)

    1.1定义

    堆叠柱状图可以形象地展示一个大分类包含的每个小分类的数据,以及各个小分类的占比,显示的是单个项目与整体之间的关系。堆叠柱状图分为两种类型:

    • 一般的堆叠柱状图:每一根柱子上的值分别代表不同的数据大小,各层的数据总和代表整根柱子的高度。非常适用于比较每个分组的数据总量。
    • 百分比的堆叠柱状图:柱子的各个层代表的是该类别数据占该分组总体数据的百分比。

    1.2使用场景

    适用场景

    1. 适用于需要对比不同分组的总量大小,同时对比同一分组内不同分类的大小

    不适用场景

    1. 对比不同分组内同个分类的数据大小(百分比堆叠柱状图
    2. 对比各分组总数的大小(备份比堆叠柱状图

    1.3实现

    在matplotlib中使用bar函数进行实现,指定bottom参数进行堆叠,代码如下:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 使用的数据集
    year = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 2018]
    population_by_continent = {
        'africa': [228, 284, 365, 477, 631, 814, 1044, 1275],
        'americas': [340, 425, 519, 619, 727, 840, 943, 1006],
        'asia': [1394, 1686, 2120, 2625, 3202, 3714, 4169, 4560],
        'europe': [220, 253, 276, 295, 310, 303, 294, 293],
        'oceania': [12, 15, 19, 22, 26, 31, 36, 39],
    }
    
    # 初始化figure和axes
    fig, ax = plt.subplots()
    sum = np.zeros((1, len(year))).reshape(-1)
    
    # 绘图
    for i in population_by_continent:
        ax.bar(year, population_by_continent.get(i), label=i, alpha=0.8, bottom=sum, width=5)
        sum += population_by_continent.get(i)
    
    # 添加图例和标题
    ax.legend(loc='upper left')
    ax.set_title('World population')
    ax.set_xlabel('Year')
    ax.set_ylabel('Number of people (millions)')
    
    plt.show()
    

    实现效果如下:
    堆叠柱状图


    二.堆叠面积图(Stacked Area Chart)

    2.1定义

    堆叠区域图将多个数据集绘制为垂直堆叠的区域。堆叠面积图和基本面积图一样,唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同,起点是基于前一个数据集的,用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线,展示的是部分与整体的关系。

    堆叠面积图上的最大的面积代表了所有的数据量的总和,是一个整体。各个叠起来的面积表示各个数据量的大小,这些堆叠起来的面积图在表现大数据的总量分量的变化情况时格外有用。

    在堆叠面积图的基础之上,将各个面积的因变量的数据使用加和后的总量进行归一化就形成了百分比堆叠面积图。该图并不能反映总量的变化,但是可以清晰的

    2.2使用场景

    适用场景

    1. 适用于需要反应每个数值所占百分比随时间或类别变化的趋势线,对于分析自变量是时变数据、有序数据时各个指标分量占比极为有用。
    2. 适用于对比多变量随时间变化的情况。

    不适用场景

    1. 不适用于带有负值的数据集。

    2.3实现

    使用stackplots实现堆叠面积图,stackplots函数参数如下:

    作用:绘制堆叠面积图

     stackplot(x, *args, labels=(), colors=None, baseline='zero', data=None, **kwargs)
    

    参数1:x: ( N , ) (N,) (N,)数组,指定横轴。

    参数2:*args,y: ( N , M ) (N,M) (N,M)数组,指定要绘制的数据。

    参数3:labels:字符串列表:指定每个绘制数据的标签。

    参数4:colors:颜色列表:指定堆叠区域的着色,不必与y完相同,颜色会循环使用。

    参数5:baseline:限定字符串:指定计算基线的方法,可选:

    • zero:恒定零基线,即一个简单的堆积图。
    • sym:围绕零对称
    • wiggle:最小化平方斜率的总和。
    • weighted_wiggle: 带权重,权重占每一层的大小

    参数6:data:未知

    参数7:**kwargs:接收的关键字参数传递给fill_between方法。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    year = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 2018]
    population_by_continent = {
        'africa': [228, 284, 365, 477, 631, 814, 1044, 1275],
        'americas': [340, 425, 519, 619, 727, 840, 943, 1006],
        'asia': [1394, 1686, 2120, 2625, 3202, 3714, 4169, 4560],
        'europe': [220, 253, 276, 295, 310, 303, 294, 293],
        'oceania': [12, 15, 19, 22, 26, 31, 36, 39],
    }
    
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.stackplot(year, population_by_continent.values(),
                 labels=population_by_continent.keys(), alpha=0.8)
    ax.legend(loc='upper left')
    ax.set_title('World population')
    ax.set_xlabel('Year')
    ax.set_ylabel('Number of people (millions)')
    
    plt.show()
    

    实现效果如下:
    堆叠

    展开全文
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    堆叠是指将一台以上的交换机组合起来共同工作,以便在有限的空间内提供尽可能多的端口。多台交换机经过堆叠形成一个堆叠单元。

    可堆叠的交换机性能指标中有一个“最大可堆叠数”的参数,它是指一个堆叠单元中所能堆叠的最大交换机数,代表一个堆叠单元中所能提供的最大端口密度。

    1、菊花链堆叠模式:利用专用的堆叠电缆,将多台交换机以环路方式串接起来,组建成一个交换机堆叠组。菊花链堆叠模式中的冗余电缆只是冗余备份作用,也可以不连接。采用菊花链堆叠模式,从主交换机到最后一台从交换机之间,数据包要历经中间所有交换机,传输效率较低,因此堆叠层数不宜太多。菊花链堆叠模式虽然保证了每个交换机端口的带宽,但是并没有使多交换机之间数据的转发效率得到提升,而且堆叠电缆往往距离较短,因此采用菊花链堆叠模式时,主要适用于有大量计算机的机房。

    2、星形堆叠模式:要求主交换机有足够的背板带宽,并且有多个堆叠模块,然后使用高速堆叠电缆将交换机的内部总线连接成为一条高速链路。星形堆叠的优点是传输速度要远远超过交换机的级联模式,而且可以显著地提高堆叠交换机之间数据的转发速率。一个堆叠的若干台交换机可以视为一台交换机进行管理,只需赋予1个IP地址,即可通过该IP地址对所有的交换机进行管理,从而大大减少了管理的难度。

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    堆叠与级联这两个概念既有区别又有联系,堆叠可以看作是级联的一种特殊形式。它们的不同之处在于:

    1、对设备要求不同:级联可通过一根双绞线在任何网络设备和家的交换机之间,或者交换机与集线器之问完成。而堆叠只有在自己厂家的设备之间,并且该交换机必须具有堆叠功能才可实现。

    2、对连接介质要求不同:级联时只需一根跳线,而堆叠则斋要专用的堆叠模块和堆叠线缆,当然堆叠模块是需要另外订购的。

    3、最大连接数不同:交换机间的级联,在理论上没有级联数的限制。但是叠堆内可容纳的交换机数量,各厂商都会明确地进行限制。

    4、管理方式不同:堆叠后的数台交换机在逻辑上是一个被网管的设备,可以对所有交换机进行统一的配置与管理。而相互级联的交换机在逻辑上是各自独立的,必须依次对其进行配置和管理每台交换机。

    5、设备间连接带宽不同:多台交换机级联时会产生级联瓶颈,并将导致较大的转发延迟。

    责任编辑:gt

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