本文在 Python 中用箱线图、傅里叶变换、熵、自相关和 PCA 分析时间序列数据。数据可视化是任何数据相关项目中最重要的阶段之一。根据数据可视化的对象有：

Debug 网络质量的时候，我们一般会关注两个因素：延迟和吞吐量(带宽)。延迟比较好验证，Ping 一下或者 mtr[1] 一下就能看出来。这篇文章分享一个 debug 吞吐量的办法。看重吞吐量的场景一般是所谓的长肥管道(Long Fat Networks, LFN, rfc7323[2]). 比如下载大文件。吞吐量没有达到网络的上限，主要可能受 3 个方面的影响：

当您的组件逻辑需要由多个组件使用时，我们可以将该逻辑提取到自定义挂钩中。例如，如果您需要从不同组件中的服务器获取数据，则必须在每个组件中编写 fetch 函数，然后添加用于处理加载和错误状态的状态。我们不必在每个组件中放置 fetch，而是可以创建自定义钩子并在任何地方重用它。

在呈现组件之前获取并验证数据。为了说明这个问题，让我们以用户的配置文件为例。我会用一个参数定义动态路由，并呈现配置文件组件，在组件内部，我将从中获取，并在内部发出获取请求以获取用户信息。users/:userIduserIduseParamsuseEffect

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