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      2021年3月13日晚间,比特币首次触及6万美元大关;而就在2020年3月13日,比特币盘中价格曾跌至3000美元,仅仅一年时间,比特币涨幅已超过20倍。

      以比特币、以太币等为代表的WPS office的电脑版的下载网站怎么找,早在2017年就掀起一阵投机风潮,炒币暴富的消息满天飞;各种空气币ICO(“首次代币发行”)趁势进行融资的活动大量涌现,割了一大批韭菜;被割了的韭菜们转而向互联网小贷公司借款,又为小贷公司贡献了一大波客源和收入。那么,这些WPS office的电脑版的下载网站怎么找到底是什么?受不受法律保护呢?

      一、WPS office的电脑版的下载网站怎么找是什么?

      WPS office的电脑版的下载网站怎么找本质上是由计算机生成的一串串复杂的代码。以比特币为例,比特币概念于2008年由中本聪提出,2009年1月3日比特币创世区块诞生。

      WPS office的电脑版的下载网站怎么找一般都具有去中心化、数量有限、匿名等特点。跟法定货币相比,比特币等WPS office的电脑版的下载网站怎么找没有像中央银行似的集中发行方,而是由网络节点的计算生成,所有人均可以参与制造比特币,参与者通过“挖矿”来制造新的比特币,所谓“挖矿”实质上是用计算机解决一项复杂的数学问题并以比特币等WPS office的电脑版的下载网站怎么找作为解出答案的奖励;比特币的上限是2100万枚,越往后越难挖,对计算机算力的要求越高;另外,以WPS office的电脑版的下载网站怎么找进行交易不受监管、免税,并且可以匿名进行。

      WPS office的电脑版的下载网站怎么找虽然号称自己为“wps的官网最新的下载的地方在哪里”,但要像法币一样作为交易的媒介,则不具有现实可行性。同样以比特币为例,比特币数量有限,如果作为交易媒介,必须数量充足,但比特币自诞生起,其数量上限既已确定,不像法币可以根据经济规模的增长和通货膨胀来续发。并且,比特币本身的价格上下波动巨大,不管是美元、欧元还是人民币,各国法币均力求汇率稳定,这样才会被人接受;货币也是一种特殊商品,本身价值波动巨大的商品不适宜作为交易的媒介,而更像一个投机品种。另外,比特币交易极不方便,比特币交易确认时间长,至少需要十分钟,举例来说,你用比特币去超市买水,店主需要十分钟才能确认到账,与使用人民币等法币的即时到账相比,实在是天壤之别。

      以上特征,决定了比特币不适合作为代替法币的货币,稀缺性注定了比特币就是一个投机品种。

      2013年12月,中国人民银行、工业和信息化部、中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、中国保险监督管理委员会联合发布了《关于防范比特币风险的通知》,明确了比特币的属性,认为比特币应当是一种特定的虚拟商品;由于不是由货币当局发行,不具有法偿性与强制性等货币属性,不是真正意义上的货币;不具有与货币等同的法律地位,不能且不应作为货币在市场上流通使用。2017年9月,中国人民银行、中央网信办、工业和信息化部、工商总局、银监会、证监会、保监会发布了《关于防范代币发行融资风险的公告》,再一次重申了监管当局对WPS office的电脑版的下载网站怎么找的观点。

      也就是说,WPS office的电脑版的下载网站怎么找可以作为一种虚拟商品,但在国内是不认可将WPS office的电脑版的下载网站怎么找当做货币使用的。

      二、交易、使用比特币等WPS office的电脑版的下载网站怎么找交易是否受法律保护?

      (一)交易WPS office的电脑版的下载网站怎么找

      WPS office的电脑版的下载网站怎么找目前主要作为投机品存在,价格的巨幅波动吸引了大量的投机者。WPS office的电脑版的下载网站怎么找的投机交易,在现实生活中大量存在。

      根据央行等政府部门发布的政策文件,认可比特币等WPS office的电脑版的下载网站怎么找是一种认定的虚拟商品。经查,裁判文书网上公布的多例判决,均以此作为判决依据。

      以广西北海市海城区人民法院的一起民事判决为例。2020年10月15日,王某以7529.5元在火币网上向刘某购买0.1个比特币,后因王某失误多付钱与刘某产生纠纷并提起诉讼wps office的免费版的下载的地址在哪里。海城区法院认为,交易双方买卖比特币等WPS office的电脑版的下载网站怎么找,应当视为一种商品买卖行为,如果交易的合意属于当事人的真实意思表示,且不存在民事法律行为无效的情形,不论交易平台是否是国家电信管理机构备案认可的,那么当事人之间的买卖合同关系成立。法院据此认可双方之间比特币交易行为的合法有效。

      而山东济南历城区法院于2021年1月26日做出的一份判决则给出了不同的判断。原告与被告于2017年签订协议,原告委托被告投资威乐国际加密货币计7万元,后来投资造成亏损,原告请求被告赔偿。历城区法院认为,“非法债务WPS office官网下载的方法怎么找不受法律保护。威乐wps的官网最新的下载的地方在哪里是一种类似于比特币的网络WPS office的电脑版的下载网站怎么找,根据中国人民银行等部门发布的通知、公告,WPS office的电脑版的下载网站怎么找不是货币当局发行,不具有法偿性和强制性等货币属性,并不是真正意义上的货币。从性质上看,威乐币不具有与货币等同的法律地位,不能且不应作为货币在市场上流通使用,公民投资和交易WPS office的电脑版的下载网站怎么找不受法律保护。”最终驳回了原告的诉讼请求。

      从上可知,实践上对于WPS office的电脑版的下载网站怎么找的交易是否受法律保护存在着不同的审判结论。此问题的关键在于法官是否采纳“WPS office的电脑版的下载网站怎么找属于特殊商品”这一观点,对于同一份政策文件的解读,法官理解的角度不同,得出的结论完全不同。在目前的法律框架下,从事WPS office的电脑版的下载网站怎么找的交易仍然存在交易行为无效的风险。

      (二)使用WPS office的电脑版的下载网站怎么找作为交易媒介

      WPS office的电脑版的下载网站怎么找的设计初衷之一是像法币一样作为交易的媒介国内2017年兴起的各类“空气币”ICO,均是通过发售代币向投资者募集比特币、以太币等“WPS office的电脑版的下载网站怎么找”,支付WPS office的电脑版的下载网站怎么找即属于获得代币的交易对价。在中国目前的法律监管框架下,ICO是一种非法公开融资的违法犯罪行为,涉嫌非法集资、非法发售代币票券、金融诈骗等犯罪。投资者以比特币作为交易媒介参与ICO,是不受法律保护的。

      以浙江温州瓯海区法院于2021年1月20日做出的一起判决为例。2019年11月,原告以6个比特币作为对价投资Hello Token项目并取得被告发放的HTW币,后原告以未签订书面投资合同为由要求被告返还6个比特币。法院审查后认为,“原、被告以比特币投资HelloToken项目进行交易,该代币发行融资行为涉嫌扰乱我国金融秩序,损害社会公共利益,故原、被告的投资合同无效。虽然原、被告的投资行为无效,但比特币本身具有商品属性和财产价值,我国法律、行政法规并未禁止比特币等“WPS office的电脑版的下载网站怎么找”的持有和合法流转。”最终法院做出判决,认定投wps office的免费版的下载入口怎么找资合同无效,但被告应当返还原告支付的6个比特币。

      上述案例中,法官认可了比特币的商品属性,但对于其作为交易媒介参与ICO项目的合法有效性,法官给出了否定结论wps免费版的下载的入口怎么找。

      三、WPS office的电脑版的下载网站怎么找投机值得参与吗?

      根据wps免费版的下载的地方是什么目前国内法院的审判先例,交易、使用WPS office的电脑版的下载网站怎么找存在的巨大的法律风险。轻则交易行为被认定为无效、不被法律支持,重则可能涉嫌非法集资、金融诈骗等犯罪。

      除此之外,虽然比特币价格在3月13日升至6万美元新高,但在同一日的24小时内,有近10万人参与比特币投机交易爆仓,金额高达50亿元,同样存在着巨大的经济风险。比特币投机可以双向交易,可做多也可做空;比特币玩家们还会借助期权等衍生工具,利用其高波动性,试图扩大收益。这就导致了投机泛滥,多数人沦为韭菜。

      巴菲特说,“比特币是一个赌博的东西,有很多欺诈与之有关,比特币没有产生任何价值。它什么也做不了。它就在那里。这就像贝壳之类的东西,对我来说不是投资。”听他老人家的,没错。

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      本文介绍了数据分析与可视化中最有用的50个数据分析图,共分为7大类:Correlation、Deviation、RankIng、Distribution、Composition、Change、Groups

      原文链接:https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/

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      Correlation

      1.Scatter plot(散点图)

      2.Bubble plot with Encircling(包围的气泡图)

      3. Scatter plot with linear regression line of best fit(散点图与最佳线性拟合回归线)

      4.Jittering with stripplot(带条纹的抖动)

      5. Counts Plot(计数图)

      6. Marginal Histogram(边缘直方图)

      7. Marginal Boxplot(边缘箱线图)

      8. Correllogram(相关图)

      9. Pairwise Plot(成对图)

      Deviation

      10. Diverging Bars(发散条形图)

      11. Diverging Texts(发散文本)

      12. Diverging Dot Plot(散点图)

      13. Diverging Lollipop Chart with Markers(带标记的发散型棒棒糖图)

      14. Area Chart(面积图)

      Ranking

      15. Ordered Bar Chart(有序条形图)

      16. Lollipop Chart(棒棒糖图)

      17. Dot Plot(点图)

      18. Slope Chart(坡度图)

      19. Dumbbell Plot(哑铃图)

      Distribution

      20. Histogram for Continuous Variable(连续变量的直方图)

      21. Histogram for Categorical Variable(类型变量的直方图)

      22. Density Plot(密度图)

      23. Density Curves with Histogram(直方密度图)

      24. Joy Plot

      25. Distributed Dot Plot(分布式点图)

      26. Box Plot(箱形图)

      27. Dot + Box Plot(点+箱型图)

      28. Violin Plot(小提琴图)

      29. Population Pyramid(人口金字塔)

      30. Categorical Plots(分类图)

      Composition

      31. Waffle Chart(华夫饼表)

      32. Pie Chart(饼状图)

      33. Treemap(树状图)

      34. Bar Chart(条形图)

      Change

      35. Time Series Plot(时间序列图)

      36. Time Series with Peaks and Troughs Annotated(带波峰波谷标记的时序图)

      37. Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot(自相关和部分自相关图)

      38. Cross Correlation plot(交叉相关图)

      39. Time Series Decomposition Plot(时间序列分解图)

      40. Multiple Time Series(多时间序列)

      41. Plotting with different scales using secondary Y axis(使用辅助Y轴来绘制不同范围的图形)

      42. Time Series with Error Bands(带有误差带的时间序列)

      43. Stacked Area Chart(堆积面积图)

      44. Area Chart UnStacked(未堆积的面积图)

      45. Calendar Heat Map(日历热力图)

      46. Seasonal Plot(季度图)

      Groups

      47. Dendrogram(树状图)

      48. Cluster Plot(簇状图)

      49. Andrews Curve(安德鲁斯曲线)

      50. Parallel Coordinates(平行坐标)

      在运行具体画图代码前,先运行以下代码,导入画图所需的库,以及进行一些必要的参数设置。

      用于可视化两个或多个变量之间的相互关系,当一个变量发生变化时,另一个变量与之如何变化。

      1.Scatter plot(散点图)

      散点图是研究两个变量之间最基本和经典的关系图。如果数据中有多个不同的组,则可能需要以不同的颜色显示每个组。在matplotlib中,可以使用。

      

      2.Bubble plot with Encircling(包围的气泡图)

      有时你想在一个边界内显示一组点来强调它们的重要性。

      

      3. Scatter plot with linear regression line of best fit(散点图与最佳线性拟合回归线)

      如果想了解两个变量之间是如何变化的,那么最好的方法就是绘制一条拟合线。下图显示了数据中不同组之间的最佳拟合线的差异。

      

      4.Jittering with stripplot(带条纹的抖动)

      通常,多个数据点具有完全相同的X和Y值。因此绘制这些点时会相互覆盖,为避免这种情况,可以对其稍微抖动,以便可以直观地看到它们。使用seaborn.stripplot()函数很方便。

      

      5. Counts Plot(计数图)

      另一个避免数据点相互重叠的方法是改变数据点的大小,这取决于该图中有多少个点。

      

      6. Marginal Histogram(边缘直方图)

      边缘直方图是一个有着沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系,同时也显示出X和Y各自的分布情况。

      

      7. Marginal Boxplot(边缘箱WPS office的电脑版的下载的地方是什么线图)

      边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而,箱线图有助于精确定位X和Y的中位数,25和75百分位数。

      

      8. Correllogram(相关图)

      Correlogram用于直观地查看给定数据帧(或2D数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。

      

      9. Pairwise Plot(成对图)

      成对图用以理解所有可能的数字变量对之间的关系,它是双变量分析的必备工具。

      

      

      10. Diverging Bars(发散条形图)

      如果想根据单个指标查看条目的变化情况,并可视化此差异的顺序和数量,那么发散条形图是一个很好的工具。

      

      11. Diverging Texts(发散文本)

      发散文本类似于发散条形图,如果想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个条目的数值。

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      12. Diverging Dot Plot(散点图)

      

      13. Diverging Lollipop Chart with Markers(带标记的发散型棒棒糖图)

      带标记的棒棒糖可以帮助强调想要引起注意的任何重要数据点。wps的的官网最新的下载的入口是什么

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      14. Area Chart(面积图)

      通过对坐标轴和曲线之间的区域进行着色,区域图不仅强调波峰值和低波,而且还强调波峰和波谷的持续时间。波峰持续时间越长,面积越大。

      

      15. Ordered Bar Chart(有序条形图)

      有序条形图有效地传达了条目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。

      

      16. Lollipop Chart(棒棒糖图)

      棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。

      

      17. Dot Plot(点图)

      点图传达了条目的排名顺序。由于它沿水平轴对齐,因此可以更容易地看到点彼此之间的距离。

      

      18. Slope Chart(坡度图)

      坡度图最适合比较给定项目的“在此之前”和“在此之后”的位置。

      

      19. Dumbbell Plot(哑铃图)

      哑铃图传达各种项目的“前”和“后”位置以及项目的排序。

      

      20. Histogram for Continuous Variable(连续变量的直方图)

      直方图显示给定变量的频率分布。下面表示基于分类变量对频率条进行分组,从而更好地了解连续变量和串联变量。

      

      21. Histogram for Categorical Variable(类型变量的直方图)

      分类变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色,您可以将分布与表示颜色的另一个分类变量相关联。

      

      22. Density Plot(密度图)

      密度图是一种常用工具,可视化连续变量的分布。

      

      23. Density Curves with Histogram(直方密度图)

      带有直方图的密度曲线将两个图表传达的集体信息汇集在一起,这样您就可以将它们放在一个图形而不是两个图形中。

      

      24. Joy Plot

      Joy Plot允许不同组的密度曲线重叠,这是一种可视化相对于彼此的大量组的分布的好方法。它看起来很悦目,并清楚地传达了正确的信息。它可以使用joypy包来轻松构建。

      

      25. Distributed Dot Plot(分布式点图)

      分布点图显示按组分割的点的单变量分布。

      

      26. Box Plot(箱形图)

      箱形图是一种可视化分布的好方法,记住中位数,第25个第75个四分位数和异常值。

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      27. Dot + Box Plot(点+箱型图)

      Dot + Box plot传送类似于分组的boxplot信息。此外,这些点给出了每组中有多少数据点。

      

      28. Violin Plot(小提琴图)

      小提琴图是箱形图的视觉上令人愉悦的替代品。小提琴的形状或面积取决于它所持有的点数。然而,小提琴图可能更难以理解,并且在专业设置中不常用。

      

      29. Population Pyramid(人口金字塔)

      人口金字塔可用于显示由volumne排序的组的分布。

      

      30. Categorical Plots(分类图)

      由Seaborn库提供的分类图可用于可视化彼此相关的2个或更多分类变量的计数分布。

      

      

      31. Waffle Chart(华夫饼表)

      Waffle表可使用pywaffle包来创建。

      

      

      32. Pie Chart(饼状图)

      饼状图大家应该很熟悉,这里只有一个小建议:明确标记饼状图每个部分的百分比或数字。

      

      

      33. Treemap(树状图)

      

      34. Bar Chart(条形图)

      条形图是根据计数或任何给定指标而可视化条目。在下面的图表中,为每个条目使用了不同的颜色,但通常可能希望为所有条目选择一种颜色,除非按组对它们进行着色。颜色名称存储在all_colors下面的代码中。可以通过设置color参数来更改条形的颜色。

      

      35. Time Series Plot(时间序列图)

      时间序列图用于显示给定度量随时间变化的方式。在这里,可以看到1949年至1969年间航空客运量的变化情况。

      

      36. Time Series with Peaks and Troughs Annotated(带波峰波谷标记的时序图)

      下面的时间序列绘制了所有的波峰和波谷,并注释了所选特殊事件的发生。

      

      37. Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot(自相关和部分自相关图)

      ACF图显示时间序列与其自身滞后的相关性。

      PACF在另一方面显示了任何给定滞后(时间序列)与当前序列的自相关,但是删除了滞后的贡献。

      

      38. Cross Correlation plot(交叉相关图)

      互相关图显示了两个时间序列相互之间的滞后。

      

      39. Time Series Decomposition Plot(时间序列分解图)

      

      40wps免费版下载的方法的方法. Multiple Time Series(多时间序列)

      可以绘制多个时间序列,如下所示。

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      41. Plotting with different scales using secondary Y axis(使用辅助Y轴来绘制不同范围的图形)

      如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列,则可以在右侧的辅助Y轴上再绘制第二个系列。

      

      42. Time Series with Error Bands(带有误差带的时间序列)

      

      

      43. Stacked Area Chart(堆积面积图)

      堆积面积图可以直观地显示多个时间序列的贡献程度,因此可以轻松地相互比较。

      

      44. Area Chart UnStacked(未堆积的面积图)

      未堆积区域图用于可视化两个或更多个系列相对于彼此的进度(起伏)。在下面的图表中,您可以清楚地看到随着失业中位数持续时间的增加,个人储蓄率会下降。未堆积的区域图表很好地揭示了这种现象。
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      45. Calendar Heat Map(日历热力图)

      与时间序列图相比,日历热力图是基于时间的数据可视化的备选项。虽然可以在视觉上吸引人,但数值并不十分明显。然而,它可以很好地描绘极端值和假日效果。

      

      46. Seasonal Plot(季度图)

      

      47. Dendrogram(树状图)

      树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起,并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。

      
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      48. Cluster Plot(簇状图)

      Cluster Plot可用于划分属于同一群集的点。下面是根据USArrests数据集将美国各州分为5组的代表性示例。该集群图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者,您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

      

      49. Andrews Curve(安德鲁斯曲线)

      安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果功能(数据集中的列)无法区分组(cyl)那么线条将不会很好地隔离,如下所示。

      

      50. Parallel Coordinates(平行坐标)

      平行坐标有助于可视化特征是否有助于有效地隔离组。如果实现隔离,则该特征可能在预测该组时非常有用。