电瓶车握把坏了怎么办？

一、电瓶车握把坏了怎么办？

电动车手把坏了可以先自行检修，方法是将固定转把的内六角螺丝先放松，转动转把，回位灵活了，再拧紧螺丝。如果还是坏的，那么建议到专业的维修店修理或者更换。

自己修理的操作方法：

1、首先在维修之前把电动车支起来，让电动车在空中不着地。

2、然后打开电动车，转把看看后轮是不是有连续动作。如果是断断续续的转动，那就是转把坏了，如果不转很有可能是其他部位的问题。

3、在维修的时候，打开电动车的前端盖，跟着那个转把的信号找到在端盖内的接线插头。

4、一般来说转把的插头有三根线红线黑线和绿线。红线是+5V供电端，黑线是地线，绿线是输出线，每个线所起的功能不同。

5、然后把转把插头都拔开，用红表笔接触控制器插头一侧的红线，黑表笔接触控制器插头一侧的黑线。

6、然后测量电压是不是+5V，看看控制器的供电是不是正常。

7、最后再将插头给接好，用黑表笔碰触黑线的金属片，红表笔碰触绿色线的金属片，然后可以转动把，观察万用表示数。如果表示数在1V到4V变化，说明转把可以正常使用，如果万用表不动，意味着转把或者控制器有问题，就可以上修理店了。测量时一定注意调万用表的档位。

二、佛沙350远光灯线怎么接？

佛沙350远光灯线的接法如下：

找到远光灯后方的电源插头，插头上面有两个孔，把插头上面的铁片插入孔内。

捏住插头上面的卡子，插头上面的卡子是弹簧式的，捏住卡子之后，把卡子从插头上取下来。

将卡子取下来之后，拆开远光灯上面的固定螺丝，将远光灯上面的线束拆开。

将线束拆开之后，将线束上面的黑线与机架连接起来，将线束上面的红线与远光灯的接口连接起来。

连接好之后，将拆下来的卡子重新插上去，这样就可以接好远光灯了。

三、儿童广场车怎么维修？

维修方法：

1.车不动，打开座椅，检查两根电池的红线是否到达过载保护器上！将充电器插入车里，看充电器显示什么颜色的指示灯。红灯正在正常充电。如果是绿灯的话，有必要检查充电器是否掉在线路上，是否插入了车内。如果插在车上时车没有反应，打开电帽，检查电帽中的红线和黑线是否掉了，用一字螺丝刀敲击总开关，检查总开关后面的两条线是否掉了，也没有问题的话更换新电池就行了。

2.检查电源输入线是否在碳刷处断裂，如果断裂，只要重新连接，就可以正常使用。检查电机转子和碳刷的接触部是否有黑色碳环绕一周，如果有黑色碳，请用细砂纸或刀刃清除。检查电机转子和碳刷的接触部是否有高温烧损痕迹，如果有，表示电机堵塞旋转处于高温，使电机碳刷的后部弹簧烧损萎缩。也可以更换弹簧，或者将弹簧延伸到有弹性的长度。检查电机转子铜线是否烧毁，如果有，必须送回电机进行鉴定更换。

3.儿童四轮车因为寒冷的摇晃不能前进也不能后退，这是怎么回事？那一定是建筑商，没有安装这个零件。所以他不能后退。是啊，孩子本来就喜欢。一直往前冲。对他来说不碍事。所以不戴上的话，你的大人会跟着他。他去哪儿你都去哪儿？这也是四轮生产的建设失误。

四、行车记录仪插头坏了怎么办？

行车记录仪插头坏了，可以更换。通常行车记录仪一般电压为5V，汽车电压为12V。行车记录仪插头内部大多会有一个降压器，可以将12V的电压降低到记录仪适用的5V电压。只要点烟器的USB适配器电压为5V，行车记录仪的插头就可以换成USB。方法如下：33601。把行车记录仪的原装插头剪掉，会有红黑线两条，USB上有红白绿黑线四条。把红线和黑线连起来就行了。

2.行车记录仪是记录车辆行驶时的图像和声音的仪器。安装行车记录仪后，可以记录车辆行驶全过程的视频图像和声音，可以为交通事故提供证据。

五、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。