#stat #Telegram 到回复消息为止，从这里起，三周的时间里

duangsuse 写了 171 条广播，基本全是技术类的

一共 11, 5185 个字，6551 行

🤔 思量着能不能写个机器人帮我数字数什么的，可是毕竟工程要熟悉新的接口和抽象，很花时间的.

#Coolapk #stat 顺便推荐隔壁老酷安统计的（两年前了），unnamed 大佬好像把自己的统计删了... 🤔

不过我是拿 Ruby 内建的列表处理方法算了自己频道的小数据，他是用 SQL 建模查询的（

require 'gnuplot'

xs = []; ys = []

_dataset = r.map { |it| it['published'] }
ps = _dataset.sort_by { |d| d.day }.reverse.each { |k| xs << k.day; ys << _dataset.count { |it| it.day == k.day } }

Gnuplot.open do |p|
Gnuplot::Plot.new(p) do |plot|

plot.title "duangsuse::Echo message publish time (all #{ys.size}, day from #{xs.min} to #{xs.max})"
plot.xlabel "day (1-31)"
plot.ylabel "messages count"

plot.data << Gnuplot::DataSet.new([xs, ys]) do |ds|
ds.with = "points"
ds.notitle
end
end
end

然后就可以画出类似下面的统计折线图： 🤔 #Ruby #Gnu #stat #Learn

需要注意的是，gnuplot 比较底层和原始，它不会自动帮你处理好数据集合排序（如果需要的话，比如这里就需要）
弄不好会生成瞎* 🐔 折线图，会包含『反折』的线条角度...

Ruby 的 gnuplot Gem 很简单，之需了解 DataSet 和 Plot、GnuPlot 程序命令行接口的抽象即可

Plot 是图座标系的抽象，包含 title（图表名）、xlabel 和 ylabel，也可以设置初始 xrange，它包含的折线们就是 data 数组

DataSet 就是要往 Plot 上画的点集合，每个新画上去的点都有一个 x value 和 y value（可以作为一个 xvalue, yvalue 数组传入 new），并且如果要连线就会和上一个点连接。
DataSet 可以指定是 with 'lines' 'points' 还是 'linespoints'
可以指定 linewidth 和 title（这条折线的 title）也可以 notitle

#HTML #Web #Frontend #stat

#life #dev duangsuse 落实 10:30 准时睡觉『政策』。 🐱

考虑到健康原因（不让自己的努力白费），每晚 10:30(h:m) 必须立即睡觉

== duangsuse::Echo 参考 #Telegram hashtags

duangsuse::Echo 常年利用 hastags 标记消息所含知识领域，并且，这也会为未来 Echo 频道进行简单准确的数据统计带来可能（不然，我也有其他手段，比如 NLP、统计预测）

以下是新的标签实例（不区分大小写、不能保证消息只含这些标签）：

== 消息平台部分
#Telegram #zhihu #Github #so #Coolapk #book #wiki

== 注释部分
#life #China #School #Statement #lib #recommended #low #fix
#project #blog #share #Learn #paper
#dev #tech #art #meetUp #conference
#Moha #Haha
#gnu
#Microsoft #Mozilla #WeChat #QQ #Weibo #Tencent #Baidu #Ali #Qihoo
#tools #code

== 程序设计语言部分
#Kotlin #Java #JavaScript #JavaScript_ES6 #TypeScript
#Rust #Go #Swift #Dart #Crystal
#Ruby #Python #Perl #Tcl #Lua #PHP
#C #D #Cplusplus #CSharp #Objc
#Pascal #Fortran #Delphi #Ada #Basic #VisualBasic
#Scheme #Haskell #Scala #Clojure
#TeX #Graphviz
#Octave #Matlab
#Shell
（有些写出来是为了鼓励我去写，其实不一定真的写过）

== 软件平台部分
#Android #Windows #Win32 #MacOS #Java #Java_JVM #CLR #Qt #GTK #Tk #WxWidgets
#CSS #XML #JSON #KDE #Postgres #dotnet

== 软件技术领域部分

#backend #sysadmin #frontend #sysadmin_net

#OI #CS #IT #Informatics

#stat #ann #ann_dnn #machl
#math #math_linearAlgebra #math_discrete
#se #se_dia #se_ci #se_ee
#comm #net #www #web #http #html #mail #wireless
#circuit #embedded #os #db #db_relAlgebra #SQL
#bin #encoding #encoding_audio #encoding_image #encoding_video #encoding_text
#hpc #parallelism #distributed #simd #gpgpu #crypto
#pl #pl_plt #ce_vee #ce #ce_optimize #fp_monad #fp_proof #fp #oop #oop_arch #sp #parser
#algorithm #struct #lists #maps #sets
#security #security_lowlevel
#signalProc #nlp #phonetic
#cg #cg_dip #cg_3d #cg_2d #cg_lowlevel
#gui #gui_animation #gui_layouts #cli #visualization

#stat https://rmarkdown.rstudio.com/

还是 sin wave 之类的数据，matplotlib 可以这么用：


from math import sin, cos, tan
from numpy import arange, array

from matplotlib import pyplot
from pandas import DataFrame, Series

xs = arange(0, 100, 0.1)
sinys = [sin(x) for x in xs]
cosys = [cos(x) for x in xs]
tanys = [tan(x) for x in xs]

plot.style.use('Solarize_Light2')

DataFrame(array([[xs], [sinys], [cosys], [tanys]]), columns = 'x sin(x) cos(x) tan(x)'.split())... 不行

def kv(name): return (name, globals()[name])
func_tab = DataFrame.from_items(dict(kv(xs), kv(sinys), kv(cosys), kv(tanys)))... 不行

waves = DataFrame()
waves['x'] = xs
waves['sin(x)'] = sinys; waves['cos(x)'] = cosys; waves['tan(x)'] = tanys

waves.index.name = 'x'
waves.plot(title='Triangle waves')

就可以得到好看的折线图了，并且非常容易使用

Pandas 的 DataFrame 就是字面意义上的数据框：一打可能有名字(index)的数据序列(pandas.Series)
只需要使用 EDSL（内部领域专属语言）操作它的实例就可以快速获得好看的数据图了，不需要不断去 plot 啊 add seris 再设置 xlabel ylabel 啊，都被良好封装（styles, chart type）了

上面本频道也有过 Ruby + GNUPlot 的版本

#stat https://t.me/dsuses/2999