后续对每个子图设置legend 应该用plt.legend还是ax1.legend

时间: 2023-07-22 22:47:26 浏览: 114
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Python技术数据分析库使用方法.docx

如果使用plt.plot绘制图形，则使用plt.legend函数来设置图例；如果使用ax1.plot绘制图形，则使用ax1.legend函数来设置图例。 plt.legend函数是用来为全局figure设置图例的，它会在当前的figure上查找所有的已命名图形对象，并自动为它们创建图例。而ax1.legend函数则是用来为指定的子图对象设置图例的，它只会在指定的子图上查找已命名的图形对象，并创建图例。 如果你想为整个图形设置一个图例，可以使用plt.legend函数，如果你想为每个子图设置不同的图例，可以使用ax1.legend函数。但是需要注意的是，如果在使用ax1.plot绘制图形时已经为每个子图对象设置了名称，那么在使用plt.legend函数时也会自动为每个子图对象创建相应的图例。
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考察知识点： add _ axes (）绘制多子图 使用 add _ axex (）方式，按如下要求绘制两个子图 请在满足要求的同时尽可能的美化图表，子图样式请大家尽情发挥需要满足以下条件： 1．绘制两个子图，一个在左上角，一个在右下角2．为每个子图图表设置中文表名 3．为每个子图图表设置线条样式虚线 4．为每个子图图表设置线条上点形状圆圈 5．为每个子图图表修改线上点大小1 6．为每个子图图表设置线条颜色绿色 7．为每个子图图表设置网格线 8．为每个子图图表设置图例

fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(x, y1, '--o', color='green', markersize=4) ax1.set_xlabel('时间/s') ax1.set_ylabel('振幅') ax1.set_title('正弦波') # 设置网格线和图例 ax1.grid() ax1.legend(['正弦波...

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表，其中ax1是左侧子图，ax2是右侧子图。在左侧子图中，'MEDV'被设置为纵坐标，'CRIM'被设置为右侧子图的纵坐标。在右侧子图中，'CRIM'被设置为纵坐标。通过设置tick_...

考察知识点： add _ axex (）绘制多子图 使用 add _ axex (）方式，按如下要求绘制两个子图 请在满足要求的同时尽可能的美化图表，子图样式请大家尽情发挥需要满足以下条件： 1．绘制两个子图，一个在左上角，一个在右下角2．为每个子图图表设置中文表名 3．为每个子图图表设置线条样式，样式自选 4．为每个子图图表设置线条上点形状，形状自选 5．为每个子图图表修改线上点大小，大小自选 6．为每个子图图表设置线条颜色，颜色自选 7．为每个子图图表设置网格线 8．为每个子图图表设置图例

下面是一个示例代码，展示如何使用 add_subplot() 方法和 add_axes() 方法绘制两个子图，同时满足上述要求： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 2...

fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(train_losses, label='Train Loss') ax1.plot(train_accs, label='Train Acc') ax1.set_ylim([0, 1]) ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) ax1.set_xlabel('Epoch') ax1.set_ylabel('Loss/Accuracy') ax1.legend() 使两条曲线线条有差别

要使两条曲线线条有差别，可以使用不同的颜色、线型或标记。以下是一些示例代码： 1. 使用不同的颜色： fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(train_losses, label='Train Loss', color='red') ax1.plot(train_...

fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) plt.xticks(rotation=-70) ax1.plot(timelist, rain, label="rain", color="r") ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0) ax1.set_xlabel("hour") ax1.set_ylabel("rain(mm)") ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(timelist, rainPop, label="rainPop", color="b", linestyle='dotted') ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0) ax2.set_ylabel("rainPop(%)") plt.show()

紧接着，使用ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc=1, borderaxespad=0)设置了第一个折线图的图例位置。 然后，使用ax1.set_xlabel("hour")和ax1.set_ylabel("rain(mm)")设置了横轴和纵轴的标签。 接着，...

import matplotlib.pyplot as plt similarity = [0.3940893515407449, 1.0116279478167544] # similarity of action divergence = [8.761, 24.455] # js diversity labels = ['w. cu', 'wo. cu'] plt.rcParams['axes.labelsize'] = 16 # xy轴label的size plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12 # x轴ticks的size plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 14 # y轴ticks的size plt.rcParams['legend.fontsize'] = 12 # 图例的size # 设置柱形的间隔 width = 0.3 # 柱形的宽度 x1_list = [] x2_list = [] for i in range(len(similarity)): x1_list.append(i) x2_list.append(i + width) # 创建图层 fig, ax1 = plt.subplots() # 设置左侧Y轴对应的figure ax1.set_ylabel('Time per iteration (s)') ax1.set_ylim(0, 1.1) ax1.bar(x1_list, similarity, width=width, color='tab:red', align='edge') ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels()) # 设置共用的x轴 # 设置右侧Y轴对应的figure ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('GPU Usage (GB)') ax2.set_ylim(0, 28) ax2.bar(x2_list, divergence, width=width, color='tab:blue', align='edge', tick_label=labels) plt.tight_layout() plt.savefig("similarity.png") plt.show()我这个代码怎么加图例

要在这个代码中添加图例，需要使用plt.legend()函数来创建图例。首先，在ax1.bar()和ax2.bar()函数中添加label参数，将每个柱形的标签设置为相应的名称。然后，在创建图例之前，需要将ax1和ax2的对象存储在变量中，...

fig_data = data.query('Year>=1995 and Year<=2019 and AvgTemperature>-72')[['Year','AvgTemperature']].groupby(by='Year') mean_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'mean'}) x = np.array(mean_data.index) mean_y = np.array(mean_data['AvgTemperature']) min_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'min'}) x = np.array(mean_data.index) min_y = np.array(min_data['AvgTemperature']) fig = plt.figure(figsize=(14,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_xlabel('年份') ax1.set_ylabel('日均气温') ax1.set_ylim(14.5,17) ax1.margins(x=0.01) plt.title('1995-2019年期间世界气温变化趋势') ax1.bar(x, height=mean_y, color='cadetblue', width=0.5, label='平均日均气温') ax1.legend(loc=2) ax2 = ax1.twinx() ax2.margins(x=0.01) ax2.plot(x, min_y, color='purple', label='最低日均气温') ax2.legend() plt.savefig("5-27.png",dpi=600,bbox_inches='tight')

首先，使用pandas库的query函数筛选出符合条件的数据，然后按照年份分组并计算每年的平均气温和最低气温。接着，利用matplotlib库绘制双Y轴柱状图和折线图，其中柱状图表示每年的平均气温，折线图表示每年的最低气温...

import matplotlib.pyplot as plt # test_score 测试集的精度 y1_i = [32.01377033999997, 52.995126360000086,185.63600004000017] y1_c = [34.805954499999984,59.619636000000014,188.34518989999992] y1_a = [34.05963100000008, 53.854412799999864,187.09286480000037] # macro-F1 测试集的宏F1 y2_i = [] y2_c = [] y2_a = [] # micro-F1 测试集的微F1 y3_i = [] y3_c = [] y3_a = [] # # 隐藏层神经元的个数 # x1 = [] # 隐藏层的个数 x2 = [100,200,400] # # 窗口大小 # x3 = [] ax1 = plt.gca() ax1.set(xlabel='neuron_num', ylabel='train_seconds') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='accuracy') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='macro-F1') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='micro-F1') # 三种不同学习率 l1, = ax1.plot(x2,y1_i,'red', label='invscaling') l2, = ax1.plot(x2,y1_c,'green', label='constant') l3, = ax1.plot(x2,y1_a,'blue', label='adaptive') plt.legend() plt.show()

这段代码是用于绘制三种不同...对于每一种学习率，都有对应的三条折线，分别用l1、l2和l3表示。x2代表隐藏层的神经元个数，根据代码注释中所说，x1和x3可能是其他的两个超参数。最后，通过plt.show()将图像展示出来。

考察知识点：add axes0 绘制多子图 使用 add_axex0方式，按如下要求绘制两个子图。 需要满足以下条件： 1.绘制两个子图，一个在左上角，一个在右下角 2.为每个子图图表设置中文表名。 3.为每个子图图表设置线条样式，样式自选 4.为每个子图图表设置线条上点形状，形状自选 5.为每个子图图表修改线上点大小，大小自选 6.为每个子图图表设置线条颜色，颜色自选 7.为每个子图图表设置网格线。 8.为每个子图图表设罝图例

以下是一个示例代码，可以绘制两个子图，满足上述要求： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 绘制第一个子...

def pic(df, name): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(36, 12)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False grid = plt.GridSpec(4, 1, wspace=0, hspace=0) df['wnacwindspeed'].dropna() df['wgengenactivepw'].dropna() df.rename(columns={'temp_act': '检测风机', 'temp_avg': '平均风机', 'wnacwindspeed': '平均风速', 'wgengenactivepw': '有功功率'}, inplace=True) if not df.empty: fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=100) # 温度预警图 plt.subplot(211) plt.scatter(df['datatime'], df['检测风机'], color='r', label='检测风机值',s=1) plt.scatter(df['datatime'], df['平均风机'], color='g', label='健康参考值',s=1) plt.legend(fontsize=10, loc='best') plt.title(name, size=28) plt.grid() # 风速-功率曲线图 ax1 = fig.add_subplot(212) lns1 = ax1.plot(df['datatime'], df['平均风速'], color='#6495ED', label='风速',lw=1) ax2 = ax1.twinx() lns2 = ax2.plot(df['datatime'], df['有功功率'], color='#DAA520', label='功率',lw=1) lns = lns1 + lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) ax1.grid() ax1.set_xlabel('datatime') ax1.set_ylabel('Wind Speed (m/s)', color='#6495ED', size=20) ax2.set_ylabel('Power (kW)', color='#DAA520', size=20) now = datetime.datetime.now() time_str = now.strftime("%Y-%m-%d") path = 'D:/LYTCO/result/' + time_str if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) name = name.replace('/', '-') name = path + '/' + name + '.png' fig.tight_layout() plt.savefig(name, bbox_inches='tight') plt.close()

这段代码的作用是绘制一个包含两个子图的图片，第一个子图是温度预警图，第二个子图是风速-功率曲线图。在温度预警图中，使用散点图分别表示了检测风机和健康参考值在时间轴上的变化趋势。在风速-功率曲线图中，使用...

帮我完成可视化分析import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False months = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月'] temperatures = [2.0, 2.2, 3.3, 4.5, 6.3, 10.2, 20.3, 33.4, 23.0, 16.5, 12.0, 6.2] precipitations = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3] evaporations = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3] fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.bar(months, precipitations, label='降水量', color='#B0C4DE') ax1.bar(months, evaporations, bottom=precipitations, label='蒸发量', color='#FFCC00') ax2.plot(months, temperatures, label='平均气温', color='magenta', linestyle='--', marker='*') ax1.set_ylabel('水量 (ml)') ax1.legend(loc='upper left') ax2.set_ylabel('气温 (℃)') ax2.legend(loc='upper right') ax1.set_xlabel('月份') plt.title('平均气温与降水量、蒸发量的关系') plt.show()

好的，这是一个展示平均气温、降水量和蒸发量的柱状...其中，第二个柱状图使用了 bottom 参数，将它放在了第一个柱状图的顶部。然后，通过 plot() 方法绘制了平均气温的折线图。最后，调用 show() 方法显示图像。

我的values中有三个元素，我想用三个元素做并排的两个饼图，它为什么报错了，我的代码: fig, axes = plt.subplots(figsize=(10,10),ncols=2) ax1,ax2=axes.ravel() values=[sum(bad_shot_list),sum(empty_shot_list),sum(noise_total_list)] bad_shot_list_num=[] empty_shot_list_num=[] for i in bad_shot_list: if i >0: bad_shot_list_num.append(i) for j in empty_shot_list: if j >0: empty_shot_list_num.append(j) print(bad_shot_list_num) print(len(bad_shot_list_num)) labels=["坏炮","丢炮","船噪音"] plt.subplot(1,2,1) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"])## plt.figure(figsize=(10,10),dpi=100)## plt.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.subplot(1,2,2) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.legend() plt.title("2023YC3D RMS level percent") plt.show()

看起来你的代码中有一个错误，即在第二个饼图中，你应该使用ax2而不是ax1。因此，你的代码应该是这样的： fig, axes = plt.subplots(figsize=(10,10),ncols=2) ax1,ax2=axes.ravel() values=[sum(bad_shot_list...

请改进这段代码，import matplotlib.pyplot as plt import csv import os os.environ['MPLCONFIGDIR'] = '/tmp/' with open('AppleData.csv', 'r') as f: reader = csv.DictReader(f) data = [row for row in reader] # 从 data 列表中提取各个列的数据 dates = [row['Date'] for row in data] close_prices = [float(row['Close']) for row in data] volumes = [float(row['Volume']) for row in data] open_prices = [float(row['Open']) for row in data] high_prices = [float(row['High']) for row in data] low_prices = [float(row['Low']) for row in data] # 创建一个包含两个子图的图像 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(16, 8), sharex=True) # 绘制第一个子图：股价走势图 ax1.plot(dates, close_prices, label='Close') ax1.plot(dates, open_prices, label='Open') ax1.plot(dates, high_prices, label='High') ax1.plot(dates, low_prices, label='Low') ax1.legend() ax1.set(title='AAPL Stock Prices', ylabel='Price ($)') # 绘制第二个子图：成交量图 ax2.bar(dates, volumes) ax2.set(xlabel='Date', ylabel='Volume') # 显示图像 plt.show()

这段代码可以进一步改进，例如使用 Pandas 库对数据进行处理，使代码更加简洁和易读。这里给出一个示例代码： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) 然后...

ax.legend()和plt.legend()有什么区别

在使用Matplotlib绘制图形时，有两种方式添加图例： ...例如，如果我们有两个子图，我们可以使用ax1.legend()和ax2.legend()来分别为它们添加图例，但如果我们只有一个子图，我们只需要使用plt.legend()即可。

fig, ax1 = plt.subplots(

下面是一个示例，演示了如何使用fig, ax1 = plt.subplots()创建一个包含两个子图的图形窗口，并在每个子图中绘制不同的数据[^2]： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = ...

优化这段代码，将两个图形合并成一个 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) lines = [np.sin(x), np.cos(x), -np.cos(x), -np.sin(x)] line_styles = ['-', '-.', '--', ':'] line_colors = ['red', 'blue', 'green', 'black'] # 创建第一个坐标轴，画 part A 和 part B fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(x, lines[0], linestyle=line_styles[0], color=line_colors[0], label=f'part A') ax1.plot(x, lines[1], linestyle=line_styles[1], color=line_colors[1], label=f'part B') ax1.legend(loc='upper right') # 创建第二个坐标轴，画 part C 和 part D fig, ax2 = plt.subplots() ax2.plot(x, lines[2], linestyle=line_styles[2], color=line_colors[2], label=f'part C') ax2.plot(x, lines[3], linestyle=line_styles[3], color=line_colors[3], label=f'part D') ax2.legend(loc='lower right') plt.show()

# 创建一个坐标轴，画出所有的图形 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, lines[0], linestyle=line_styles[0], color=line_colors[0], label=f'part A') ax.plot(x, lines[1], linestyle=line_styles[1], color=...

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资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
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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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点阵式显示屏常见故障诊断方法

![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe
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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。