作者表达了面对生活压力和孤独感时内心的疲惫与困惑,渴望得到理解和支持,同时也反思了社会竞争带来的影响。

                                                                   我的心真的累了

          感觉累了,好像永远是自己一个人在拼搏,没有人鼓励,没有人陪伴,一直是自己在摸索着前进,我做的有价值吗,应该有。

          好希望有个依靠啊,时时刻刻可以鼓励我继续前行。有些话很想给你说,可是你好像没有时间听,你也很忙。其实有写话,想说很久了。我不喜欢这么累的活着,我宁愿我们过得不富裕,我宁愿我们过得清闲一点,过着日出而作,日落而息的生活。可是我又觉得这样的生活离我好远,我大概过不上这么美好的生活了。因为我们天生是不甘愿落后的人,我们一直在努力的攀上社会的最高层。所以你也忙碌我也忙碌,同样,很孤独.......

            有时很想把身边的事情给扔掉,好好歇一歇,可是另一面又会想,也许再挺一挺就过去了。生活,真的好难。苦海无边啊,很怀念以前无忧无虑的日子,什么都不用想。可是现在,你只要稍稍地放慢一下前进的脚步,马上有人把你挤下去,竞争太强了,上了大学沃深感大学好不公平,也许,对自己的不公平也许正是对别人的公平,可是我还是觉得好委屈。这也许就是社会吧,也许,社会本就这样?

           什么时候你再回到我的身边,让我躺在你的怀里好好的歇一歇,什么都不用想,只要有你在,什么都不用怕,可是你远去了,我们都被生活束缚了,我们再作茧自缚,什么时候能冲出这厚厚的剪子,冲向天空,化茧成蝶。你再也不是我的堡垒,再也抵挡不了外界对我的冲击,风雨在不断地冲击着我的翅膀,我在雨中艰难前行,也许我会因为暴风雨变得更坚强,可是我的再也回不去童真的年代了,我.........   长大了

<think> 在收到用户输入“帕托图”后,我意识到这可能是对“帕托图”(Pareto Chart)的称呼。帕托图是一种按发生频率排序的特殊条形图,用于识别最重要的因素。它基于帕托原则(80/20法则),即80%的问题通常由20%的原因引起。 首先,我需要解释帕托图的基本概念和构成: 1. **双纵轴**:左侧表示频数(如缺陷数量),右侧表示计百分比 2. **降序排列的条形图**:每个条形代表一个类别,按数值从高到低排列 3. **积百分比折线**:从0%到100%的曲线,用于分析主要影响因素 接着,我考虑提供一个创建帕托图的Python示例。选择使用matplotlib库,因为它是Python中最常用的绘图库。示例将包含以下步骤: 1. 准备数据:模拟缺陷类型及其数量 2. 计算计百分比 3. 创建双纵坐标轴图表 4. 绘制条形图和折线图 在编写代码时特别注意: - 使用`twinx()`创建次坐标轴 - 确保条形图按降序排列 - 正确计算积百分比 - 添加必要的标签和标题 最后,根据解释内容和代码实现,提出几个相关问题。这些问题将围绕帕托图的应用场景、优化方法以及与其他工具的对比展开,确保问题具有连续性和扩展性。 现在组织回答内容:先文字解释核心概念,再展示完整代码,最后列出相关问题。所有输出严格遵守用户要求的格式规范,特别是确保“§§相关问题§§”作为独立行开头且不换行分散。 </think> 帕托图(帕托图)是一种质量管理工具,用于识别最重要的影响因素。它基于**80/20法则**(即80%的问题由20%的原因引起),通过条形图和积百分比曲线直观展示关键因素。 ### 核心构成: 1. **条形图** - 按问题发生频率**降序排列** - 每个条形代表一个因素类别(如缺陷类型) 2. **积百分比折线** - 从左侧纵轴0%到右侧纵轴100% - 标识关键影响因素的分界点(通常取80%) ### Python实现示例(使用matplotlib): ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备(问题类型及频次) issues = ['划痕', '尺寸偏差', '漏工序', '氧化', '其他'] frequencies = [42, 30, 15, 8, 5] # 计算积百分比 sorted_freq = sorted(frequencies, reverse=True) cumulative = np.cumsum(sorted_freq) / sum(sorted_freq) * 100 # 创建图表 fig, ax1 = plt.subplots() ax1.bar(issues, sorted_freq, color='steelblue') ax1.set_xlabel('问题类型') ax1.set_ylabel('频次', color='steelblue') # 添加积曲线 ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(issues, cumulative, 'r-', marker='o') ax2.set_ylabel('积百分比%', color='red') ax2.axhline(80, color='orange', linestyle='--') # 80%基准线 plt.title('产品质量问题帕托图') plt.show() ``` ### 关键解读步骤: 1. **找出80%分界点** 图中超过80%线的前几个因素为关键问题 2. **优先解决关键因素** 示例中"划痕"和"尺寸偏差"占总问题的72%(42+30/总问题) 3. **效果验证** 改进后重新绘制对比图
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