php dt怎么用，西安有哪些不能错过的旅游景点？
西安历史悠久，文化底蕴深厚，是联合国教科文组织于1981年确定的“世界历史名城”是中华文明和中华民族重要发祥地之一，丝绸之路的起点。
西安是中国最佳旅游目的地、中国国际形象最佳城市之一，有两项六处遗产被列入《世界遗产名录》，分别是：秦始皇陵及兵马俑、大雁塔、小雁塔、唐长安城大明宫遗址、汉长安城未央宫遗址、兴教寺塔另有西安城墙、钟鼓楼、华清池、终南山、大唐芙蓉园、陕西历史博物馆、碑林华山等景点也值得一去。
美食地：回民街，洒金桥……
关注我呦[来看我][来看我]
我会持续分享好玩儿好吃的地方和美食，也欢迎大家留言和指点，给需要的朋友更详细的帮助。也期待点赞和收藏，用时很方便哈[比心][比心][中国赞][中国赞][微笑][微笑]
哪个数据可视化工具比较好？
R-ggplot2
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。
技术相关
核心理念1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。
ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
2. 图层式的开发逻辑
在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
3. 各种图形要素的自由组合
由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
基本开发步骤
1. 初始化 – ggplot()
这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：
p <ggplot(data = , aes(x = , y = ))
这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么”美学特征”又是什么呢？
举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：
但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的”美学特征”。
来看看R语言绘制代码：
ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()
其中的colour参数就是该图的”美学特征”。
再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：
但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个“美学特征”。
再看看绘制代码：
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position="dodge", stat="identity")
其中的fill参数就是该图的”美学特征”。
综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做”美学特征”。
“美学特征”的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。
2. 绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等
上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。
3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数
在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，”美学特征”不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是”美学特征”只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。
举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：
而scale函数完成的是这个映射：
显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。
也许你还会问，我的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。
4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数
这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。
一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。
R语言可视化成品图
说到工具，顺带提一下BI工具---FineBIFineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。优势是：
前端可视化简单操作（小试牛刀）：1.新建分析新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。普通即时分析：是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；实时报表：是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：添加组件制作汇总表制作图表组件布局：自适应布局&自由布局自适应布局，自动调节布局自由布局，自由选择布局在深圳当什么学徒有前途？
谢谢邀请。
深圳相对全国来说，属于工作机会比较，工作内容比较全的城市，有一技之长还是比较同意混口饭吃的。我比较看好一下几个领域，入门门槛逐渐减低。
信息化相关工作信息化技术的就业范围很广，可以从编程入手，现在java/c#/python/php/,包括数据库管理、计算机网络、设备维护等等，专业的培训特别多，培训一段时间就可以上手就能找到工作，但是相关工作想要走得远，还需要后期的专业课程学习，数据结构、计算机网络、数据分析、组成原理、算法等等专业课程，才能让自己走的更远。
这个行业入门相对简单，想走得远还是需要后天的努力。
销售行业销售行业属于比较看个人能力的，入门门槛不算高，但是需要本身能力，房地产、保险、电器、衣服、汽车等等都需要销售人员，这个领域高端营销人才需要比较高门槛，但是一线的销售人员没有太多要求，形象过关，谈吐清晰就可以，随着销售经验越来越来越广，扩展的客户群体越来越多，也有上升途径。
服务行业这个领域就比较广泛了，随着深圳的发展，人口越来愈多，服务行业的缺口也越来越大，比如理发、开锁、水电维修、厨师、家政等等。这些技能是需要长期积累才能看到效果的，而且此类职业也比较辛苦，随叫随到，没有常规休息，没日没夜。
有没有好看的古风小说推荐？
喜欢花日绯，抹茶曲奇，风流书呆的古风书都不错
1:《宫斗不如养条狗》2:《忽如一夜病娇来》
3《折尽春风》4:《那村那人那傻瓜》5:《嫡女弄昭华》6:《神医嫡女》7:《盛宠妻宝》8:《吾家娇妻》9:《美人思华年》
10:《韶华为君嫁》还有许多如《茗花有主》《簪中录》《落花时节又逢君》《梦里不知她是客》《冷帝杀手妃，朕的废后谁敢动》……
你后悔读了现在的专业吗？
我倒是从来没有后悔过所学的专业，反正我现在的工作和专业也没有一毛钱关系。
当年的我太过懵懂，选专业的时候只是随随便便选的。没考虑过太多的事情，也没考虑过未来的就业，更不要提适不适合自己了。
那个时候都想辍学了，父母坚持要让去读大学，随便选了一个专业就去了。现在来看当时选的那个专业，其实还是非常有前景的。
我大学学的是物流管理专业，从现在的大环境来看，物流一直都是一个很有发展潜力的行业。现在社会的不断发展中，哪行哪业都离不开物流。
当年在学校里学习的知识早就忘干净了，踏出校门之后从，事和专业相关的工作也不过两三年的时间，此后所做的工作，都和专业毫不相干。
我觉得谈不上后悔不后悔，虽然不是刻意的选择，但这个专业确实不错，只是我自己没有学好而已。
对于我来讲，也许大学就是让我拿了个毕业证，让我的性格从腼腆变得开朗起来。我觉得有这些收获也还算是不错，没必要纠结于专业问题。
另外最关键的一点，在于后悔是一种毫无意义的情绪。如果你已经后悔所学的专业，那你想做什么想学什么，自己冲那个方向去努力就好。
让后悔这种情绪影响自己的生活，真的是毫无作用。除了能让你越想越不喜欢这个专业之外，只能让你升职加薪，还是能让你变得更漂亮！
专业其实没有太多的好坏区分，关键还是在于学习的人。有人和我是同一个专业，现在是某物流公司高级经理，而我早就离开了这个行业。
生活中和我类似的人有很多，学习的专业未必是工作的行业。虽然一切都是从新开始，会很艰难，但你大学学到了很多东西，还是对生活有所帮助的。
美好的大学生活，不要总纠结于自己的专业，做你自己喜欢做的事情，爱自己想爱的人，专业不会是你的限制，加油就好。