plt.scatter(samples[:,0],samples[:,1],c=target)

时间: 2023-06-10 22:08:20 浏览: 68
ZIP

pltjs:一种编程语言设计原型工具

这行代码使用了matplotlib库中的scatter函数，用于绘制散点图。其中，samples[:,0]表示样本的第一维特征，samples[:,1]表示样本的第二维特征，c=target表示样本的类别，不同类别的样本会用不同的颜色表示。具体来说，scatter函数会将样本的第一维特征作为x轴，第二维特征作为y轴，然后根据类别信息target来为不同类别的样本赋予不同的颜色。
阅读全文

相关推荐

-

matplotlib.pyplot教程：基础到高级图表绘制

通过axis()函数可以设置坐标范围，如plt.axis([0,10,0,1])，或者分别调整x轴和y轴范围。 - **网格线** 可以通过.lw（线宽）和.alpha（透明度）属性来调整。 **2. 线图与标记** - **线图** 是matplotlib....
-

PLT海运货代系统：打造物流信息化解决方案

1. **专家参与开发**：物流及国际货运行业专家参与项目的各个环节，确保系统的专业性和实用性。 2. **先进管理理念**：系统在设计中融入了现代管理理念和丰富的行业经验，提升了管理效率。 3. **网络架构**：分支...

plt.scatter(samples[:,0],samples[:,1],c=y_)

这行代码是用来画散点图的，其中： ...plt.scatter 函数会把所有的样本画成散点图，并且根据 c 参数指定的颜色数组来给不同的类别上色。例如，如果 y_ 中有两个不同的值，那么会用两种颜色来表示这两个类别。

完成填空 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2 data, labels = make_blobs( ) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50) plt.title("原始数据分布") plt.show() # K-means聚类分析 kmeans = #DBSCAN聚类分析 # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("K-means聚类结果") plt.show() # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("DBSCAN聚类结果") plt.show()

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=kmeans.labels_, s=50, cmap='viridis') # K-means聚类结果 plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画...

from sklearn.ensemble import IsolationForest model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0) X = df2[['age','current_height']].values model.fit(X) df2['scores'] = model.decision_function(X) df2['anomaly'] = model.predict(X) outliers = inliers = plt.scatter(inliers[:, 0], inliers[:, 1], c='blue', label='Inliers') plt.scatter(outliers[:, 0], outliers[:, 1], c='red', label='Outliers') plt.xlabel('age') plt.ylabel('current_height') plt.legend() plt.show()

plt.scatter(inliers['age'], inliers['current_height'], c='blue', label='Inliers') plt.scatter(outliers['age'], outliers['current_height'], c='red', label='Outliers') plt.xlabel('age') plt.ylabel('...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles X, y = make_circles(100, factor=.1, noise=.1) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='autumn')对上述数据集，用高斯核函数非线性支持向量机进行分类，并绘制出决策边界和支持向量

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='autumn') plt.xlim(-1.5, 1.5) plt.ylim(-1.5, 1.5) ax = plt.gca() x_vals = np.linspace(-1.5, 1.5, 50) y_vals = np.linspace(-1.5, 1.5, 50) z_vals = np....

解释一下下列代码在python中的意思 plt.subplot(3,3,j+1) for k, col in zip(unique_y_hat, colors): if k == -1: col = 'k' class_member_mask = (y_hat == k) xy = X[class_member_mask & core_samples_mask] plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=14) xy = X[class_member_mask & ~core_samples_mask] plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.xlim((x1_min, x1_max)) plt.ylim((x2_min, x2_max)) plt.grid(True) plt.title('$\epsilon$ = %.1f m = %d，聚类簇数目：%d' % (eps, min_samples, n_clusters), fontsize=16) plt.subplot(3,3,7) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=cm, edgecolors='none') plt.xlim((x1_min, x1_max)) plt.ylim((x2_min, x2_max)) plt.title('原始数据，聚类簇数目:%d' % len(np.unique(y))) plt.grid(True) plt.show()

在循环之外，使用plt.subplot(3,3,7)创建一个子图，并使用plt.scatter函数将原始数据集绘制在这个子图中。同样，使用plt.xlim和plt.ylim函数来控制x轴和y轴的范围，并使用plt.title函数来显示聚类的簇数目。 最后，...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) def dbscan(X, eps, min_samples): labels = np.zeros(len(X)) C = 0 visited = set() for i in range(len(X)): if i not in visited: visited.add(i) neighbors = find_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: C += 1 labels[i] = C expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited) return labels def find_neighbors(X, i, eps): neighbors = [] for j in range(len(X)): if np.linalg.norm(X[i] - X[j]) < eps: neighbors.append(j) return neighbors def expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited): for j in neighbors: if j not in visited: visited.add(j) neighbors_j = find_neighbors(X, j, eps) if len(neighbors_j) >= min_samples: neighbors.extend(neighbors_j) if labels[j] == 0: labels[j] = C eps = 0.5 min_samples = 5 labels = dbscan(X_pca, eps, min_samples) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.xlabel('PCA Component 1') plt.ylabel('PCA Component 2') plt.title('DBSCAN Clustering with PCA') plt.show()将上述代码解读并加以注释

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.xlabel('PCA Component 1') plt.ylabel('PCA Component 2') plt.title('DBSCAN Clustering with PCA') plt.show() 这段代码演示了如何使用Python和...

修改代码df2=df[['dlgt','dlat']]#D点经纬度聚类 scaler = StandardScaler()# 数据标准化 X_scaled2 = scaler.fit_transform(df2) dbscan = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5) clusters = dbscan.fit_predict(X_scaled2) # 可视化聚类结果 plt.rcParams ['axes.facecolor'] = 'lightgrey' plt.figure(figsize=(8,6)) plt.scatter(df2['dlgt'], df2['dlat'], c=clusters) plt.xlabel('经度') plt.ylabel('纬度') plt.title('D点经纬度DBSCAN聚类结果1') plt.legend() plt.show() 使画图显示图例

plt.scatter(df2['dlgt'], df2['dlat'], c=clusters) plt.xlabel('经度') plt.ylabel('纬度') plt.title('D点经纬度DBSCAN聚类结果1') plt.legend(['Cluster {}'.format(i) for i in set(clusters)]) plt.show() ...

# 导入必要的库 from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()检查出现的错误并优化此代码

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim...

# 导入必要的库 import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=1000) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()在这段代码中random_state的值对其有什么影响

在这段代码中，random_state是用于控制生成的随机数据的种子值，其对其有影响。具体地说，当我们使用相同的random_state值时，每次生成的随机数据都是相同的。这在调试和测试模型时非常有用，因为它允许我们进行可...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 生成非线性数据集 X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42) # 进行多项式特征转换 poly = PolynomialFeatures(degree=20) X_poly = poly.fit_transform(X) # 训练LogisticRegression模型 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_poly, y) # 绘制分类结果 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 2.5, 100), np.linspace(-1, 1.5, 100)) Z = clf.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show(在模型中分别加入’l1’和’l2’正则 项，观察决策边界的变化情况，以及训练集和测试集分数，体会两种正则项对模型的作用。)

plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) plt.title('L1 regularization (Train Score: {:.2f})'.format(score_l1)) plt.show() # 绘制L2正则化的决策边界 Z_l2 = clf_l2.predict(poly.transform...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2, 3]] y = iris.target print('Class labels:', np.unique(y)) def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02): # setup marker generator and color map markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) # plot the decision surface x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=colors[idx], marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black') if test_idx: # plot all samples X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx] plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='y', edgecolor='black', alpha=1.0, linewidth=1, marker='o', s=100, label='test set') forest = RandomForestClassifier(criterion='gini', n_estimators=20,#叠加20决策树 random_state=1, n_jobs=4)#多少随机数进行运算 forest.fit(X_train, y_train) plot_decision_regions(X_combined, y_combined, classifier=forest, test_idx=range(105, 150)) plt.xlabel('petal length [cm]') plt.ylabel('petal width [cm]') plt.legend(loc='upper left') plt.tight_layout() #plt.savefig('images/03_22.png', dpi=300) plt.show()

以上代码主要是导入了一些常用的python第三方库，包括matplotlib，numpy，sklearn等，对数据集进行处理，并使用随机森林分类器训练模型。其中，iris数据集是一个常用的分类数据集，包含了150个样本和4个特征，随机...

现有1500个二维空间的数据点，import time as time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3 from sklearn.datasets import make_swiss_roll # Generate data (swiss roll dataset) n_samples = 1500 noise = 0.05 X, _ = make_swiss_roll(n_samples, noise=noise) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], cmap=plt.cm.Spectral)

这段代码是用来生成一个“瑞士卷”数据集并进行可视化的。数据集中包含1500个点，每个点有3个特征（x、y、z坐标）。这个数据集可以用来测试和比较不同的数据分析和机器学习算法。在这段代码中，使用了sklearn库中的...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/output.xlsx') # 提取需要用于聚类的特征列 feature_columns = ["X"] X = data[feature_columns] # 对特征数据进行标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) labels = dbscan.fit_predict(X_scaled) # 绘制散点图 plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=labels) plt.xlabel(feature_columns[0]) plt.ylabel(feature_columns[1]) plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show()

接下来，使用StandardScaler对特征数据进行标准化，将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布。 然后，使用DBSCAN算法进行聚类。在这里，设置了eps参数为0.5，表示两个样本之间的最大距离，min_samples参数为5，...

from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 数据预处理，标准化数据 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN聚类算法 dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=6) y_pred = dbscan.fit_predict(X) # 输出聚类结果 #print('聚类结果:', y_pred) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) plt.show()

接着，创建了一个DBSCAN聚类算法对象，其中eps参数表示邻域半径，min_samples参数表示最小样本数。然后对标准化后的数据进行聚类，得到了聚类结果y_pred。最后，使用matplotlib库将聚类结果可视化展示。
-

掌握matplotlib.pyplot接口：设置画布与绘图元素示例教程

plt.plot([1,2,3],[4,5,6]) plt.show() 6. 访问当前图形和当前轴 可以使用plt.gcf()和plt.gca()函数访问当前图形或当前轴，并进行操作。其中： - gcf()代表“获取当前图形” - gca()代表“获取当前轴” 以上就是...
-

PLT转G代码：数控编程的PLT文件解析方法

1. PLT文件格式解析 PLT文件的解析涉及到文件结构的识别和数据的提取。PLT文件结构通常包括文件头信息、图形元素数据和文件尾部信息。文件头信息会提供关于图形的一些基本信息，如图形的尺寸、比例、单位等。图形...
zip

【BP回归预测】蜣螂算法优化BP神经网络DBO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【Matlab仿真 5175期】.zip

CSDN Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

最新推荐

recommend-type

【BP回归预测】蜣螂算法优化BP神经网络DBO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【Matlab仿真 5175期】.zip

CSDN Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
recommend-type

西红柿成熟度分割数据集labelme格式686张3类别.zip

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144566118 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：686 标注数量(json文件个数)：686 标注类别数：3 标注类别名称:["unripe","ripe","rotten"] 每个类别标注的框数： unripe count = 2452 ripe count = 1268 rotten count = 710 使用标注工具：labelme=5.5.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
recommend-type

RustCryptopals学习密码学和安全概念的工具集

这个项目是一个全面的密码学学习工具，适合作为Rust编程和密码学入门项目。希望这个项目能帮助你提升Rust编程技能，并深入理解密码学原理！
recommend-type

LabSpec6 软件功能参考文献

LabSpec6 软件功能参考文献
recommend-type

PureMVC AS3在Flash中的实践与演示：HelloFlash案例分析

资源摘要信息:"puremvc-as3-demo-flash-helloflash:PureMVC AS3 Flash演示" PureMVC是一个开源的、轻量级的、独立于框架的用于MVC（模型-视图-控制器）架构模式的实现。它适用于各种应用程序，并且在多语言环境中得到广泛支持，包括ActionScript、C#、Java等。在这个演示中，使用了ActionScript 3语言进行Flash开发，展示了如何在Flash应用程序中运用PureMVC框架。 演示项目名为“HelloFlash”，它通过一个简单的动画来展示PureMVC框架的工作方式。演示中有一个小蓝框在灰色房间内移动，并且可以通过多种方式与之互动。这些互动包括小蓝框碰到墙壁改变方向、通过拖拽改变颜色和大小，以及使用鼠标滚轮进行缩放等。 在技术上，“HelloFlash”演示通过一个Flash电影的单帧启动应用程序。启动时，会发送通知触发一个启动命令，然后通过命令来初始化模型和视图。这里的视图组件和中介器都是动态创建的，并且每个都有一个唯一的实例名称。组件会与他们的中介器进行通信，而中介器则与代理进行通信。代理用于保存模型数据，并且中介器之间通过发送通知来通信。 PureMVC框架的核心概念包括： - 视图组件：负责显示应用程序的界面部分。 - 中介器：负责与视图组件通信，并处理组件之间的交互。 - 代理：负责封装数据或业务逻辑。 - 控制器：负责管理命令的分派。 在“HelloFlash”中，我们可以看到这些概念的具体实现。例如，小蓝框的颜色变化，是由代理来处理的模型数据；而小蓝框的移动和缩放则是由中介器与组件之间的通信实现的。所有这些操作都是在PureMVC框架的规则和指导原则下完成的。 在Flash开发中，ActionScript 3是主要的编程语言，它是一种面向对象的语言，并且支持复杂的事件处理和数据管理。Flash平台本身提供了一套丰富的API和框架，使得开发者可以创建动态的、交互性强的网络应用。 最后，我们还看到了一个压缩包文件的名称列表“puremvc-as3-demo-flash-helloflash-master”，这表明该演示项目的源代码应该可以在该压缩包中找到，并且可以在支持ActionScript 3的开发环境中进行分析和学习。开发者可以通过这个项目的源代码来深入了解PureMVC框架在Flash应用中的应用，并且学习到如何实现复杂的用户交互、数据处理和事件通信。
recommend-type

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
recommend-type

YRC1000 EtherNet_IP通信协议：掌握连接与数据交换的6个关键策略

![YRC1000 EtherNetIP通信功能说明书](https://5.imimg.com/data5/SELLER/Default/2022/12/EE/XV/JL/4130645/yrc1000-csra-cdc101aa-3--1000x1000.jpg) # 摘要 YRC1000 EtherNet/IP通信协议作为工业自动化领域的重要技术之一，本论文对其进行了系统性的介绍和分析。从通信连接策略的实施到数据交换机制的详细阐述，再到高级应用与实践案例的深入探讨，本文全面覆盖了YRC1000的操作原理、配置方法、安全性和性能监控等方面。通过对各种典型应用场景的案例分析，本文不仅总结了
recommend-type

如何设置 OpenFileDialog 用户只能在固定文件夹及其子文件夹里选择文件

在Windows应用程序中，如果你想要限制OpenFileDialog让用户只能在特定的文件夹及其子文件夹中选择文件，你可以通过设置`InitialDirectory`属性和`Filter`属性来实现。以下是步骤： 1. 创建一个`OpenFileDialog`实例： ```csharp OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog(); ``` 2. 设置初始目录(`InitialDirectory`)为你要限制用户选择的起始文件夹，例如： ```csharp string restrictedFolder = "C:\\YourR
recommend-type

掌握Makefile多目标编译与清理操作

资源摘要信息:"makefile学习用测试文件.rar" 知识点: 1. Makefile的基本概念： Makefile是一个自动化编译的工具，它可以根据文件的依赖关系进行判断，只编译发生变化的文件，从而提高编译效率。Makefile文件中定义了一系列的规则，规则描述了文件之间的依赖关系，并指定了如何通过命令来更新或生成目标文件。 2. Makefile的多个目标： 在Makefile中，可以定义多个目标，每个目标可以依赖于其他的文件或目标。当执行make命令时，默认情况下会构建Makefile中的第一个目标。如果你想构建其他的特定目标，可以在make命令后指定目标的名称。 3. Makefile的单个目标编译和删除： 在Makefile中，单个目标的编译通常涉及依赖文件的检查以及编译命令的执行。删除操作则通常用clean规则来定义，它不依赖于任何文件，但执行时会删除所有编译生成的目标文件和中间文件，通常不包含源代码文件。 4. Makefile中的伪目标： 伪目标并不是一个文件名，它只是一个标签，用来标识一个命令序列，通常用于执行一些全局性的操作，比如清理编译生成的文件。在Makefile中使用特殊的伪目标“.PHONY”来声明。 5. Makefile的依赖关系和规则： 依赖关系说明了一个文件是如何通过其他文件生成的，规则则是对依赖关系的处理逻辑。一个规则通常包含一个目标、它的依赖以及用来更新目标的命令。当依赖的时间戳比目标的新时，相应的命令会被执行。 6. Linux环境下的Makefile使用： Makefile的使用在Linux环境下非常普遍，因为Linux是一个类Unix系统，而make工具起源于Unix系统。在Linux环境中，通过终端使用make命令来执行Makefile中定义的规则。Linux中的make命令有多种参数来控制执行过程。 7. Makefile中变量和模式规则的使用： 在Makefile中可以定义变量来存储一些经常使用的字符串，比如编译器的路径、编译选项等。模式规则则是一种简化多个相似规则的方法，它使用模式来匹配多个目标，适用于文件名有规律的情况。 8. Makefile的学习资源： 学习Makefile可以通过阅读相关的书籍、在线教程、官方文档等资源，推荐的书籍有《Managing Projects with GNU Make》。对于初学者来说，实际编写和修改Makefile是掌握Makefile的最好方式。 9. Makefile的调试和优化： 当Makefile较为复杂时，可能出现预料之外的行为，此时需要调试Makefile。可以使用make的“-n”选项来预览命令的执行而不实际运行它们，或者使用“-d”选项来输出调试信息。优化Makefile可以减少不必要的编译，提高编译效率，例如使用命令的输出作为条件判断。 10. Makefile的学习用测试文件： 对于学习Makefile而言，实际操作是非常重要的。通过提供一个测试文件，可以更好地理解Makefile中目标的编译和删除操作。通过编写相应的Makefile，并运行make命令，可以观察目标是如何根据依赖被编译和在需要时如何被删除的。 通过以上的知识点，你可以了解到Makefile的基本用法和一些高级技巧。在Linux环境下，利用Makefile可以有效地管理项目的编译过程，提高开发效率。对于初学者来说，通过实际编写Makefile并结合测试文件进行练习，将有助于快速掌握Makefile的使用。
recommend-type

"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