lis = selector.css('.grid_view li')详细解释一下这段代码

时间: 2024-04-16 21:24:57 浏览: 149
GZ

LIS.cpp.tar.gz_Help!_LIS acm_lis

这段代码使用了一个 CSS 选择器 `'.grid_view li'`，并将选择器匹配到的所有元素保存在名为 `lis` 的变量中。 具体解释如下： - `selector` 是一个表示 HTML 或 XML 文档的解析树的对象，可以使用 CSS 选择器来定位和提取其中的元素。 - `css('.grid_view li')` 是 `selector` 对象的一个方法，用于返回所有匹配 CSS 选择器 `'.grid_view li'` 的元素列表。 - `'.grid_view li'` 是一个 CSS 选择器，它的意思是选择所有具有 `class` 属性值为 `'grid_view'` 的父级元素下的所有 `li` 子元素。 - `lis` 是一个变量，用于存储匹配到的元素列表。 通过使用 CSS 选择器，可以方便地定位和提取 HTML 或 XML 文档中符合特定条件的元素。在这个例子中，通过选择器 `'.grid_view li'`，提取了具有 `'grid_view'` 类名的父级元素下的所有 `li` 子元素，并将其存储在 `lis` 变量中，以便进一步处理和操作。
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在标签中，我们看到flex_li和flex_lis可能指的是列表项（list item）的样式和布局。Flex允许通过CSS样式来定制列表项的外观，包括字体、颜色、背景、边框等。同时，flex_list可能表示对整个列表组件的样式调整...

selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() details = [] for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li detail_html = requests.get(detail_url).text details.append(detail_html) # 输出每个网站的 html 数据 for detail_html in details: print(detail_html) detail_html = requests.get(detail_url).text #解析数据 detail_selector = parsel.Selector(detail_html) title = detail_selector.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get() comment = detail_selector.css('.title white::text').get() view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get() money = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get() character = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get() play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() for play in play_list: print(play) print(title, comment, view_count, date, days, money, character, play_list, detail_url) time.sleep(random.randint(3,5))这段代码只能输出最后一个网站的信息 该怎么改

这段代码只能输出最后一个网站的信息是因为在循环中每次请求新的网站信息时都会覆盖前面的信息，需要将每次请求的信息存储到一个列表中，最后再一起处理。 可以尝试如下修改： python selector = parsel....

selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() details = [] for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li details.append(detail_url) # 输出每个网站的链接 for detail_url in details: print(detail_url) #解析数据 detail_selector = parsel.Selector(detail_html) title = detail_selector.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get() comment = detail_selector.css('.title white::text').get() view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get() money = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get() character = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get() play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() for play in play_list: print(play) print(title, comment, view_count, date, days, money, character, play_list, detail_url) time.sleep(random.randint(3,5))这段代码为什么只能输出最后一个网站的内容，改怎么修改

这段代码只能输出最后一个网站的内容是因为在循环结束后，变量 detail_html 的值仍然是最后一个网站的内容，而在循环内部对该变量的赋值并没有被使用。 要修复这个问题，你可以将循环内部的代码封装成一个函数，...

selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() details = [] for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com'+ li detail_html = requests.get(detail_url).text只能输出最后一个域名的网站

lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() details = [] for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li detail_html = requests.get(detail_url).text details.append...

import requests import random import parsel visited_urls = set() # 保存已经访问过的链接 page = 1 while True: # 循环爬取 url = f'https://travel.qunar.com/travelbook/list.htm?page={page}&order=hot_heat' html_data = requests.get(url).text selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() # 遍历当前页面中的所有链接 for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li if detail_url in visited_urls: # 如果链接已经访问过，则跳过 continue visited_urls.add(detail_url) # 将链接加入集合中 detail_html = requests.get(detail_url).text time.sleep(random.randint(3, 5)) detail_selector = parsel.Selector(detail_html) title = detail_selector.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get() comment = detail_selector.css('.title.white::text').get() view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get() money = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get() character = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get() play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() for play in play_list: print(play) print(title, comment, view_count, date, days, money, character, play_list, detail_url) time.sleep(random.randint(3, 5)) # 判断是否需要继续爬取 if len(lis) == 0 or page >= 20: break page += 1这段代码怎么将爬取出来的所有数据保存到csv文件

view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css...

selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() details = [] for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li detail_html = requests.get(detail_url).text details.append(detail_html) time.sleep(random.randint(3, 5)) # 每次请求后等待一段时间，避免请求频繁被封 for detail_html in details: # 解析数据 detail_selector = parsel.Selector(detail_html) title = detail_selector.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get() comment = detail_selector.css('.title.white::text').get() view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get() money = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get() character = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get() play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() for play in play_list: print(play) print(title, comment, view_count, date, days, money, character, play_list, detail_url)这段代码输出的文字可以匹配，但是网站都是同一个，要怎么改

这段代码是爬取了一个页面中多篇游记的链接，然后依次爬取每篇游记的详情页，并解析其中的数据。由于您爬取的是同一个网站的多篇游记，所以每篇游记的详情页链接都是相同的。如果您想爬取不同网站的游记，可以修改...

import requests import parsel import csv f = open('射击.csv', mode='w', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['游戏名字', '游戏地址']) csv_writer.writeheader() for page in range(1, 300): url = 'https://www.4399.com/flash_fl/4_1.htm'.format(page) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36' } response = requests.get(url=url, headers=headers) response.encoding = response.apparent_encoding selector = parsel.Selector(response.text) lis = selector.css('#classic li') for li in lis: dit ={} data_url = li.css('a::attr(href)').get() new_url = 'http://www.4399.com' + data_url.replace('http://','/') dit['游戏地址'] = new_url title = li.css('img::attr(alt)').get() dit['游戏名字'] = title print(title, new_url) csv_writer.writerow(dit)怎么改成用xpath的

lis = selector.xpath('//*[@id="classic"]/li') for li in lis: dit = {} data_url = li.xpath('a/@href')[0] new_url = 'http://www.4399.com' + data_url.replace('http://', '/') dit['游戏地址'] = new_...

lis = selector.xpath('//div[@class="sound-list _is"]/ul/li')

lis = selector.xpath('//div[@class="sound-list _is"]/ul/li')是一个XPath选择器，它的作用是从HTML文档中选取所有class属性为"sound-list _is"的div下的ul中的li元素。在Web开发中，XPath是一种用于在XML文档中...

lis = os.listdir(video_dir)

根据提供的引用内容，你可以使用以下代码来获取...这段代码使用os.listdir()函数来获取指定目录下的所有文件和文件夹的名称，并将结果存储在lis变量中。你可以将video_dir替换为你想要获取文件列表的目录路径。

import requests import parsel headers = { 'Referer': 'https://www.ximalaya.com/', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.35' } def download_one_music(song_id, name): api_url = 'https://www.ximalaya.com/revision/play/v1/audio?id='+song_id+'&ptype=1' response = requests.get(api_url, headers=headers) src = response.json()['data']['src'] print(src) response = requests.get(src,headers=headers) print(response) with open(name + '.m4a',mode='wb')as f: f.write(response.content) response = requests.get('https://www.ximalaya.com/album/68559551',headers=headers) html =response.text selector = parser.Selector(html) lis = selector.css('li._nO') for li in lis: title = li.css('div.text._nO a::attr(title)').get() href = li.css('div.text._nO a::attr(title)').get() song_id = href.split('/')[-1] print(song_id,title)

这段代码是一个Python脚本，用于从喜马拉雅网站下载音乐。代码中使用了requests和parsel库，headers中设置了请求头信息。其中，download_one_music函数是用于下载单个音乐的，通过传入歌曲ID和名称来进行下载。该...

分析这段python代码，import requests import parsel import csv import time f = open('book.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '标题', '推荐', '评价', '作者', '出版日期', '出版社', '原价', '售价', '折扣', '电子书价格', '详情页', ]) csv_writer.writeheader() for page in range(1,26): print(f"----------------------------正在爬取第{page}页数据--------------------------------") time.sleep(2.5) url = f"http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-{page}" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } response = requests.get(url=url, headers=headers) # print(response.text) selector = parsel.Selector(response.text) lis = selector.css('ul.bang_list li') for li in lis: title = li.css('.name a::attr(title)').get() href = li.css('.name a::attr(href)').get() comment = li.css('.star a::text').get() recommend = li.css('.tuijian::text').get() author = li.css('div:nth-child(5) a:nth-child(1)::attr(title)').get() date = li.css('div:nth-child(6) span::text').get() press = li.css('div:nth-child(6) a::text').get() price_n = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_n::text').get() price_r = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_r::text').get() price_s = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_s::text').get() ebook = li.css('.price_e .price_n::text').get() dit = { '标题': title, '推荐': comment, '评价': recommend, '作者': author, '出版日期': date, '出版社': press, '原价': price_r, '售价': price_n, '折扣': price_s, '电子书价格': ebook, '详情页': href, } csv_writer.writerow(dit)

这段代码实现了从当当网爬取畅销书的信息，并将信息保存到CSV文件中。代码主要分为以下几个部分： 1. 导入requests、parsel、csv和time四个模块。 2. 打开CSV文件，并设置编码和标题行。 3. 通过循环爬取前25页的...

import requests from lxml import etree import csv import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class MovieDataCollector: def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } self.urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(str(i * 25)) for i in range(10)] self.movies_data = [] def get_first_text(self, element_list): try: return element_list[0].strip() except IndexError: return "" def download_image(self, url, title): response = requests.get(url) image_name = f'{title.replace("/", "_")}.jpg' image_path = os.path.join('films_pic', image_name) with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) def scrape_movie_data(self): count = 1 for url in self.urls: res = requests.get(url=url, headers=self.headers) print(res.status_code) html = etree.HTML(res.text) lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') print('当前是第{}页'.format(count)) for li in lis: rank = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/em/text()')) title = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')) director = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')) score = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')) comment = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')) # #下载电影图片 # image_url = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/a/img/@src')) # self.download_image(image_url, title) self.movies_data.append({ '排名': rank,解释这段代码

这段代码是一个Python类，名为MovieDataCollector，该类定义了一个用于爬取豆瓣电影Top250排行榜信息的方法scrape_movie_data。该方法首先定义了一个计数器count，用于记录当前爬取的是第几页的电影数据，然后遍历...

from selenium import webdriver # 导入时间模块 import time # 导入元素定位功能 from selenium.webdriver.common.by import By # driver.find_element_by_css_selector() 4 一定会报错 弃用 3 # 导入数据请求模块 import requests # 数据解析模块 import parsel # 实例化一个浏览器对象 driver = webdriver.Chrome() # 打开浏览器的窗口 driver.get('https://www.jsyks.com/kmy-mnks') # 强制等待 time.sleep(2) # 最大化浏览器的窗口 driver.maximize_window() # 隐式等待 智能 driver.implicitly_wait(10) # elements 返回的是一个列表对象 lis = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.Content>li') # print(len(lis)) # print(lis) for li in lis: time.sleep(0.2) # 优先考虑使用随机数 rid = li.get_attribute('c') # print(rid) url = f'https://tiba.jsyks.com/Post/{rid}.htm' # 获取到响应体对象的文本数据 response = requests.get(url=url).text # 转对象 selector = parsel.Selector(response) answer = selector.css('#question u::text').get() # print(answer) # 重新赋值 if answer == '对': answer = '正确' elif answer == '错': answer = '错误' # else: 不确定的情况 # print(answer) bs = li.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'B') for b in bs: # 获取选项的内容 choose = b.text # print('题目的选项是', choose) # print('正确答案是', answer) # 可能错题 # if answer in choose: # # 正确答案的点击操作 # b.click() if len(choose) > 2: choose = choose[0] if answer == choose: b.click() # 提交试卷 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.btnJJ').click() # 添加阻塞 input() # 关闭浏览器 driver.quit()

这段代码是一个 Python 脚本，使用 Selenium 自动化测试工具对某个网站进行了自动答题操作。具体实现过程如下： 1. 导入所需要的模块和库，包括 Selenium、time、requests 和 parsel。 2. 实例化一个 Chrome ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv sku = [] for i in range(1, 10): print(i) res = requests.get('https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655&page='+str(i)+'&sort=sort_rank_asc&trans=1&JL=6_0_0&ms=10#J_main') html = res.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') items = soup.find_all(class_="gl-item") print(i) for item in items: data = item.find(class_='gl-i-wrap j-sku-item') sku.append(data['data-sku']) length = len(sku) for i in range(length): print(i) res = requests.get('https://item.jd.com/'+str(sku[i])+'.html') html = res.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') item = soup.find_all(class_="parameter2 p-parameter-list")[0] lis = item.find_all('li') with open("/Users/liulingzhi/Desktop/recipe.csv", "a") as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) columns = [] # 先写入columns_name for li in lis: columns.append(li.text) writer.writerow(columns)

上上述上述代码上述代码是上述代码是一个上述代码是一个Python上述代码是一个Python程序上述代码是一个Python程序，上述代码是一个Python程序，引上述代码是一个Python程序，引用上述代码是一个Python程序，引用了...

import time import csv import pandas as pd from selenium import webdriver from selenium.webdriver import Chrome,ChromeOptions from selenium.webdriver.common.by import By # driver_path = r'C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe' driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://www.jd.com/') def drop_down(): for x in range(1,9,2): time.sleep(1) j = x /9 js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight * %f' % j driver.execute_script(js) driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#key').send_keys('燕麦') driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.button').click() f = open(f'B:\京东商品数据.csv', mode='a', encoding='gbk', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '商品标题', '商品价格', '店铺名字', '标签', '商品详情页', ]) csv_writer.writeheader() 商品信息 = [] def get_shop(): time.sleep(10) # driver.implicitly_wait(10) drop_down() lis = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR,'#J_goodsList ul li') for li in lis: title = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-name em').text.replace('\n', '') price = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-price strong i').text shop_name = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.J_im_icon a').text href = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-img a').get_attribute('href') icons = li.find_elements(By.CSS_SELECTOR,'.p-icons i') icon = ','.join([i.text for i in icons]) dit = { '商品标题':title, '商品价格':price, '店铺名字':shop_name, '标签':icon, '商品详情页':href, } csv_writer.writerow(dit) # print(title,price,href,icon,sep=' | ') for page in range(1,3): time.sleep(1) drop_down() get_shop() driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.pn-next').click() driver.quit() # data = csv.reader(open('B:\京东商品数据.csv'),delimiter=',') # sortedl = sorted(data,key=lambda x:(x[0],x[1]),reverse=True) # print('最贵的商品信息') # print(sortedl) # with open('B:\京东商品数据.csv','r',encoding='gbk') as f: # f_csv = csv.reader(f) # max_price = 0 # next(f_csv) # for row in f_csv: # if row[1].isdigit() and int(row[1]) > max_price: # max_price = int(row[1]) # print(max_price) with open('B:\京东商品数据.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) header =next(reader) next(reader) max_price = float('-inf') for row in reader: num = float(row[1]) if num > max_price: max_price = num item = row[0] name_0= row[2] print(item,max_price,name_0)程序中出现ValueError: could not convert string to float: '商品价格'解决方法

在这个程序中，您使用了csv模块来读取和写入CSV文件，但是当您尝试将字符串转换为浮点数时出现了ValueError。这是因为您尝试将一个非数字字符串（'商品价格'）转换为float类型。 要解决这个问题，您需要在读取文件...

解释一下下面这段代码，a = open(input_filepath,"r",encoding="utf-8") n = a.read() lis = n.strip().split(" ") n1,n2 = int(lis[0]),int(lis[1]) print(n1+n2)

这段代码的功能是读取一个输入文件中的两个整数，将它们相加并打印出来。 具体操作： 1. 打开一个文件，文件路径通过变量input_filepath给出，打开方式为只读模式，编码格式为UTF-8，并将文件对象赋值给变量a。 2...

def gru_features(self, x, predict=False): x_input = x out = None out_lis = [] out_weight_list = [] if ( self.model_type == 'AdaRNN') else None for i in range(self.num_layers): out, _ = self.features[i](x_input.float()) x_input = out out_lis.append(out) if self.model_type == 'AdaRNN' and predict == False: out_gate = self.process_gate_weight(x_input, i) out_weight_list.append(out_gate) return out, out_lis, out_weight_list

这是一个用于提取特征的函数。该函数接受输入数据x，并根据模型的参数进行GRU层的计算。函数会返回GRU层的输出以及中间层的输出列表和权重列表（仅适用于AdaRNN模型）。 函数首先将输入数据赋值给x_input变量，然后...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def count(lis): lis = np.array(lis) key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v = list_new.size x.append(k) y.append(v) return x, y mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['design', 'build', 'test'] figureIndex = 0 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)) ax.plot = (x, y_sig, color[i] + '-') ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.show() plt.grid(True) size = 100000 samples = [np.random.normal(mu[i], sigma[i], size) for i in range(3)] data = np.zeros(len(samples[1])) for i in range(len(samples[1])): for j in range(3): data[i] += samples[j][i] data[i] = int(data[i]) a, b = count(data) pdf = [x/size for x in b] cdf = np.zeros(len(a)) for i in range(len(a)): if i > 0: cdf[i] += cdf[i - 1] cdf = cdf/size figureIndex += 1 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(211) ax.bar(a, height=pdf, color='blue', edgecolor='white', label='MC PDF') ax.plot(a, pdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.set_title('Monte Carlo Simulation') ax = fig.add_subplot(212) ax.plot(a, cdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.grid(True) plt.show()修改一下代码

lis = np.array(lis) key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v = list_new.size x.append(k) y.append(v) return x, y mu = [14, 23, 22] sigma =...

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资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具，它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信，从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义： Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境： Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装： 用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用： 要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括： - fastboot devices：列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。 - fastboot reboot：重启设备。 - fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景： - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复（如TWRP）。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。 - 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项： 在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明： 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。 总结而言，Fastboot作为一个功能强大的工具，它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台，以实现对设备深层次的控制。然而，它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验，否则不当操作可能导致设备损坏。因此，使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理，包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后，文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用，如智能电表和电网自动化系统的数据通信，并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
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修改代码，使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行，需要解决以下几个关键点： 1. **输入处理**：确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**：确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**：确保预测分析表的构建逻辑正确，并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**：确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码： ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
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Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换
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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩