音箱弹簧式接线柱怎么接线？

一、音箱弹簧式接线柱怎么接线？

音箱接线柱接线，与普通音响接线是相同的，只需按标识对应音箱进行接合，如：减号端与减号端相接等即可完成操作。

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用剪刀剪齐线头，将音箱的四根线进行头部整形，将线端剥皮一公分备用。

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L黑线与减号端相接，将音箱上标有L字样的两根线的黑色线或是标有减号的那根线与四个端子左侧标有减号（-）端相接。

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L红线与加号端相接，将音箱上标有L字样的两根线的红色线或是标有加号的那根线与四个端子左侧标有加号（+）端相接。

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R黑线与减号端相接，将音箱上标有R字样的两根线的黑色线或是标有减号的那根线与四个端子右侧标有减号（-）端相接。

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R红线与加号端相接，将音箱上标有R字样的两根线的红色线或是标有加号的那根线与四个端子右侧标有加号（+）端相接。

二、led灯插头插不进去怎么办？

1、通常插座自带防护盖，插座插不进去时，需要倾斜一下角度或加大力度试一下，才能够插进去。另外，有些插座设有安全门，在插这类插座时，需将插头向上呈一定的角度尝试下才能插入。

2、插头和插座的规格不一样，是插不进去的。比如，16a的插头插入到10a的插座，或者10a的插头插入到16安的插座，因为孔距和大小的关系，用再大力气也是插不进去的。同理，三级的插头配置二级的插座，同样也插不进去。

3、如果插头插座相匹配，还是插不进去，考虑可能是插座里面的弹簧片出现了变形或者插孔里有异物。这时需要将插座卸开，具体检查是什么原因，或者重新买一个新的换上。

三、雅迪控制器转把线怎么接？

先检测出控制器的引出线的极性，+5V线接到转把的红线，负极线接转把黑线，再把剩下的一条线接通即可。

盲接：先找出转把的正极线和信号线与控制器引出线任意对接，直到电机转动，再把转把负极接上，电机停转，如果不停则调换正极线和信号线即可，转动转把进行调试。

1.转把是电动车的调速部件，一般位于电动车的右边，既骑行时右手的方向，电动车转把的转动较度范围在0-30度制之间。

2.转把是一种线性调速部件，样式很多，但工作原理是一样的，分为直接调速型和间接调速型，间接调速型已经不多见了，下面介绍的为直接调速型转把，间接调速型和直接调速型可以通用。

3.转把构造

转把的内部构造根据磁钢可分为两种：分为一体磁钢型和分体磁钢型，转把由磁钢线、霍尔件、复位弹簧和塑料件组成，作为修理和装配行业人员，内部结构只要知道就可以，不用深究。下面主要介绍转把的引出线：转把的引出线是线性霍尔器件的引出线，有三根分别为：+5V电源线（红色）、负极线（黑色或黄色）、信号线（绿色）线的颜色是根据常用型总结的，具体情况具体分析。

四、电瓶车手柄坏了怎么办？

1、先断开转把上的线路，松动转把的固定螺丝，往外拉就能拆下原先的把手，此时要注意不要硬掰扯，因为旋把筒里面有凹槽和反向卡齿。

2、双手用力向相反的方向拽电动车油门把手（用力拧），便晃边往外拔。

3、换上新的转把，拧紧螺丝，按颜色连接转把的三根线。要注意旋把里面还有个反力弹簧。如果弹簧受力直接错失其位，会导致无法链接构成回路。

4、转把接线：红色接红色，＋5V；黑色接黑色，-极；蓝色（或绿色）接蓝色（或绿色）信号线。转把插头一般是三根线：红线为+5V供电端，黑线为地线，绿线为输出线。

五、小风扇的电池哪里是正极？

“+”是正极，“-”是负极。如果是电池盒的那种，有弹簧的一端为负极，对准电池负极放入即可。

或者有凹槽的是正极，连接到红线；另一端是负极，连接到黑线。风扇后面都会有一个专门装电池的盖子，朝标注的方向推开再往上提，或者按一下盖子上的按钮就可以打开了。

六、python可视化界面怎么做？

本文所演示的的可视化方法

散点图 （Scatterplot)

直方图 (Histogram）

小提琴图 （Violinplot)

特征两两对比图（Pairplot）

安德鲁斯曲线 (Andrews curves)

核密度图 (Kernel density estimation plot)

平行坐标图 （Parallel coordinates）

Radviz （力矩图？）

热力图 (Heatmap)

气泡图 (Bubbleplot)

这里主要使用Python一个流行的作图工具: Seaborn library，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？

因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型, 最好画图的格式叫做"Tidy Data" (Wickham H. Tidy data[J]. Journal of Statistical Software, 2014, 59(10): 1-23.) 其实很简单，Tidy Data格式就是：

每条观察（记录）自己占一行

观察（记录）的每个特征自己占一列

举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是Tidy Data（IRIS（IRIS数据集）_百度百科）：

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

该数据集包含了5个属性：

Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;

Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;

Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;

Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;

种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

可以看到，每条观察（ID=0,1,2...）自己占一行，每个特征(四个部位长/宽度，种类）自己占一列。Seaborn就是为Tidy Data设计的，所以方便使用。

所以这个数据集有6列，6个特征，很多时候做可视化就是为了更好的了解数据，比如这里就是想看每个种类的花有什么特点，怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点，展示数据信息，从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly：

Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。

接下来开始做一些基础的可视化，没有用任何修饰，代码只有最关键的画图部分，可视化作为比赛的一个基础和开端，个人理解做出的图能看就行，美不美无所谓，不美也不扣分。因为

散点图，可以得到相关性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大

使用Jointplot, 看两个变量的分布，KDE图，同时展示对应的数据点

就像上一篇说的，比赛中的每个环节都至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？？我理解说的都是差不多的东西。

关于KDE:"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。"

无论如何，我们先画直方图，再画KDE

这里通过KDE可以说，由于Setosa的KDE与其他两种没有交集，直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。

箱线图，显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征，关键的5个黑线是最大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值，处理异常值时候有用。

小提琴图

这个Andrews curves很有趣，它是把所有特征组合起来，计算个值，展示该值，可以用来确认这三个物种到底好不好区分，维基百科的说法是“If there is structure in the data, it may be visible in the Andrews' curves of the data.”（Andrews plot - Wikipedia）

Radviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间，使用坐标系中的一点代表多为信息对象，其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。 多维空间的点映射到二维可视空间的位置由弹簧引力分析模型确定。 (Radviz可视化原理 - CSDN博客) ，能展示一些数据的可区分规律。

数值是皮尔森相关系数，浅颜色表示相关性高，比如Petal.Length（花瓣长度）与 Petal.Width（花瓣宽度）相关性0.96，也就是花瓣长的花，花瓣宽度也大，也就是个大花。

不过，现在做可视化基本上不用python了，具体为什么可以去看我的写的文章，我拿python做了爬虫，BI做了可视化，效果和速度都很好。

finereport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；

这些是我见过比较常用的，对数据探索有帮助的可视化方法。