text = ax.text(j, i, numbers[i, j], ha="center", va="center", color="RdYIBu_r")是什么意思

时间: 2024-06-03 21:13:05 浏览: 73
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

这行代码是在一个图表中的特定位置上添加文本。具体解释如下： - `ax` 是一个 Axes 对象，表示图表中的坐标轴。 - `j` 和 `i` 分别表示文本位置的列索引和行索引。 - `numbers[i, j]` 是要显示的文本内容。 - `ha="center"` 和 `va="center"` 分别指定水平和垂直对齐方式为居中。 - `color="RdYIBu_r"` 指定文本颜色为 "RdYIBu_r"，这是一个颜色映射名称，可以根据具体需求进行修改。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() ...

# 读取指定车辆的轨迹数据 with open(file_name, 'r') as file: next(file) # 跳过标题行 # 解析轨迹数据 data = file.readlines() time = [line.split(',')[1] for line in data] longitude = [float(line.split(',')[2]) for line in data] latitude = [float(line.split(',')[3]) for line in data] speed = [int(line.split(',')[5]) for line in data] # 绘制指定车辆的动态轨迹 trajectory_line, = ax.plot([], [], color='red', linewidth=1) # 设置车速显示框位置 speed_text = ax.text(0.95, 0.05, '', transform=ax.transAxes, ha='right', va='bottom') time_text = ax.text(0.05, 0.95, '', transform=ax.transAxes, ha='left', va='top') #筛选固定时段的记录 k = 0 head_time = '2011/04/20 06:29:59' end_time = '2011/04/20 09:30:01' record = [[time[0], longitude[0], latitude[0], speed[0]] * len(longitude)] print(record) for i in range(len(longitude)): if time[i] < end_time and time[i] >head_time: print("get") record[k] = [time[i], longitude[i], latitude[i], speed[i]] #record[k] = data[i] k = k+1 print(k) print(record)

根据你提供的代码，出现 IndexError: list assignment index out of range 错误的原因是在以下代码行： python record = [[time[0], longitude[0], latitude[0], speed[0]] * len(longitude)] ...

fig = plt.figure(dpi=100,figsize=(10,20)) ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal') ax.set_xlim((40,-100)) ax.set_ylim((-50,-160)) for i in polygon_list: ax.add_patch(Polygon(list(i), closed=True,fill=True)) sc = ax.scatter(0, 0,color='red') time_text = ax.text(-100,-160, '', fontsize=15) # 定义动画函数 def update(frame): # 根据时间选择点的位置 x=data.loc[data['label']==frame]['position_x'] y=data.loc[data['label']==frame]['position_y'] # text=list(data.loc[(data['phase']=='A')&(data['label']==frame)]['count']) # print(text) a=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['A'][0] b=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['B'][0] c=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['C'][0] d=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['D'][0] text='A:'+str(a)+'\n'+'B:'+str(b)+'\n'+'C:'+str(c)+'\n'+'D:'+str(d) time_text.set_text(text) offsets = np.column_stack((x, y)) sc.set_offsets(offsets) return [sc,time_text] # 创建动画 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=1000, interval=0.1, blit=True) ani.save('point.gif') # 显示动画 plt.show() 这段代码为什么慢，怎么优化

这段代码慢的原因可能有以下几个方面： 1. 数据量过大，导致绘图速度变慢。可以尝试减少数据量或者使用更高效的绘图库。 2. 在循环中不断添加图形，导致绘图重复计算，浪费时间。可以尝试将图形添加到列表中，然后...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names,ax): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=5,figsize=(20, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names, ax=ax[0]) survey(results1, category_names, ax=ax[1]) survey(results2, category_names, ax=ax[2]) survey(results3, category_names, ax=ax[3]) survey(results4, category_names, ax=ax[4]) plt.show()怎么将四个图像一起展示

survey(results, category_names, ax=axs[0]) survey(results1, category_names, ax=axs[1]) survey(results2, category_names, ax=axs[2]) survey(results3, category_names, ax=axs[3]) plt.show() 其中，...

def set_tayloraxes(fig, location): trans = PolarAxes.PolarTransform() r1_locs = np.hstack((np.arange(1, 10) / 10.0, [0.95, 0.99,1])) t1_locs = np.arccos(r1_locs) gl1 = grid_finder.FixedLocator(t1_locs) tf1 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(t1_locs, map(str, r1_locs)))) r2_locs = np.arange(0, 2, 0.2) #r2_labels = ['0 ', '0.25 ', '0.50 ', '0.75 ', 'REF ', '1.25 ', '1.50 ', '1.75 '] r2_labels = ['0 ', '0.2 ', '0.4 ', '0.6','0.8 ', 'REF ', '1 ', '1.2 ', '1.4 ','1.6 ', '1.8 ', '2 '] gl2 = grid_finder.FixedLocator(r2_locs) tf2 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(r2_locs, map(str, r2_labels)))) ghelper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(trans, extremes=(0, np.pi / 2, 0,2), grid_locator1=gl1, tick_formatter1=tf1, grid_locator2=gl2, tick_formatter2=tf2) ax = floating_axes.FloatingSubplot(fig, location, grid_helper=ghelper) fig.add_subplot(ax) ax.axis["top"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True) ax.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_text("Correlation") ax.axis["top"].label.set_fontsize(14) ax.axis["left"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["left"].label.set_text("Standard deviation") ax.axis["left"].label.set_fontsize(14) ax.axis["right"].set_axis_direction("top") ax.axis["right"].toggle(ticklabels=True) ax.axis["right"].major_ticklabels.set_axis_direction("left") ax.axis["bottom"].set_visible(False) ax.grid(True) polar_ax = ax.get_aux_axes(trans) rs, ts = np.meshgrid(np.linspace(0, 2, 100), np.linspace(0, np.pi / 2, 100)) rms = np.sqrt(1 + rs ** 2 - 2 * rs * np.cos(ts)) CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--') plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) t = np.linspace(0, np.pi / 2) r = np.zeros_like(t) + 1 polar_ax.plot(t, r, 'k--') polar_ax.text(np.pi/2+0.032,1.02, " 1.00", size=10.3,ha="right", va="top", bbox=dict(boxstyle="square",ec='w',fc='w')) return polar_ax这段函数中如何让虚线中的数字消失

CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--', inline=False) 然后在调用clabel函数时也需要将inline设置为False： plt.clabel(CS, inline=False, fontsize=10) 这样就可以让虚线中的数字...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) line, = ax.plot(x, y) ax.set_facecolor('white') def on_enter(event): ax.set_facecolor('yellow') fig.canvas.draw() def on_leave(event): ax.set_facecolor('white') fig.canvas.draw() def on_move(event): if event.inaxes == ax: x, y = event.xdata, event.ydata index = np.searchsorted(x, x) if abs(y - line.get_ydata()[index]) < 0.2: ax.text(x, y, f'{y:.2f}', ha='center', va='bottom', fontsize=14) else: ax.texts.clear() fig.canvas.draw() fig.canvas.mpl_connect('axes_enter_event', on_enter) fig.canvas.mpl_connect('axes_leave_event', on_leave) fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_move) plt.show()

- fig, ax = plt.subplots() 创建一个包含单个坐标轴的图表对象。 - x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) 生成一个包含 100 个等间距点的数组。 - y = np.sin(x) 用正弦函数计算每个点的 y 值。 - line, = ax....

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

函数的输入包括一个数据框（df）、一个列名的列表（columns）、网格的行数和列数（grid_rows和grid_cols）、x轴和y轴标签（x_label和y_label）、标题（title）、是否只显示整数（whole_numbers_only）、是否在图上...

详细解释import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings("ignore") plt.figure(figsize=(20,15)) i=1 for col in Nu_feature: ax=plt.subplot(5,5,i) ax=sns.kdeplot(df[col],color='red') ax=sns.kdeplot(test[col],color='cyan') ax.set_xlabel(col) ax.set_ylabel('Frequency') ax=ax.legend(['train','test']) i+=1 plt.show()

8. ax=plt.subplot(5,5,i): 将绘图区域分成 5 行 5 列，选中第 i 个子图。 9. ax=sns.kdeplot(df[col],color='red'): 绘制训练集特征 col 的概率密度分布图，颜色为红色。 10. ax=sns.kdeplot(test[col],color=...

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

ax.plot(x, y_sig, color[i] + '-', label=tips[i]) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.grid(True) plt.show() size = 100000 samples = [np....

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], label=tips[i]) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.grid(True) plt.show() 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()

这段代码实现了蒙特卡罗模拟的概率分布和累积分布函数的绘制。具体来说，代码首先定义了三个平均值 mu 和标准差 sigma，以及对应的项目阶段 tips。然后通过 np.linspace 函数生成一组数据 x，计算出正态分布的概率...

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 数据data = [[86.80, 72.00, 92.80, 79.40, 63.80, 70.80, 77.10], [79.40, 72.00, 97.20, 95.40, 86.20, 88.20, 86.40], [99.20, 91.00, 95.10, 91.50, 78.10, 85.10, 90.00], [97.99, 92.00, 98.99, 98.88, 84.00, 90.00, 93.66]]# 设置多个柱状图的位置x = np.arange(7)width = 0.2# 绘图fig, ax = plt.subplots()rects1 = ax.bar(x - width * 1.5, data[0], width, label='data1')rects2 = ax.bar(x - width * 0.5, data[1], width, label='data2')rects3 = ax.bar(x + width * 0.5, data[2], width, label='data3')rects4 = ax.bar(x + width * 1.5, data[3], width, label='data4')# 添加表格table_data = [data[i] for i in range(len(data))]table_data.insert(0, [''] + ['data{}'.format(i+1) for i in range(len(data))])ax.table(cellText=table_data, loc='bottom', cellLoc='center')# 设置其他参数ax.set_xticks(x)ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'])ax.legend()ax.set_xlabel('X Label')ax.set_ylabel('Y Label')ax.set_title('Title')plt.show() Each row in 'cellText' must have 5 columns

ax.table(cellText=table_data, loc='bottom', cellLoc='center') # 设置其他参数 ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']) ax.legend() ax.set_xlabel('X Label') ax.set_...

for i, col in enumerate(columns): line, = ax.plot(df[col], color=random.choice(['r', 'g', 'b', 'y', 'm', 'c'])) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') offset = (i % 5) * 10 # 根据下标计算位置偏移量 ax.annotate(col, xy=(df.index[-1], df[col].iloc[-1]), xytext=(10 + offset, 10 + offset), textcoords='offset points', color=line.get_color(), fontsize=12, ha='left', va='bottom')增加小的图例

ax.annotate(col, xy=(df.index[-1], df[col].iloc[-1]), xytext=(10 + offset, 10 + offset), textcoords='offset points', color=line.get_color(), fontsize=12, ha='left', va='bottom') ax.legend(handles, ...

以下代码有错误修改：from bs4 import BeautifulSoup import requests import openpyxl def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=[] h=img["title"] lsauthors.append(h) def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: #print(tag) bfl=[] bfl=tag.get_text() bfl=bfl.strip() lsbfl.append(bfl) return lsbfl if __name__ == "__main__": url= "https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_population_sex_ratio_at_birth/2020.html" text=getHTMLText(url) soup=BeautifulSoup(text,'html.parser') find2(soup) lsbfl=find3(soup) workbook=openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.create_sheet('排名',index=0) project=['排名','国家/地区','所在洲','出生人口性别比'] rank=[] a=2 b=3 c=1 for i in range(1,201,1): rank.append(i) for i in range(len(project)): worksheet.cell(row=1, column=i + 1).value = project[i] for i in range(len(rank)): worksheet.cell(row=i + 2, column=1).value = rank[i] for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=2).value = lsbfl[c] c=c+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=3).value = lsbfl[a] a=a+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=4).value = lsbfl[b] b=b+4 wb=workbook wb.save('D:\世界各国出生人口性别比.xlsx') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib labels = ['United States','China','Ukraine','Japan','Russia','Others'] values = np.array([11,69,9,23,20,68]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, explode=[0,0,0,0,0,0.05], autopct='(%.1f)%%', shadow = True, wedgeprops = dict( edgecolor='k', width=0.85)) sub.legend() fig.tight_layout() labels2=['0-100','100-200','>200'] people_means=[140,43,17] x=np.arange(len(labels2)) width=0.50 fig,ax=plt.subplots() rects=ax.bar(x,people_means,width,label='Number of matches') ax.set_ylabel('sum') ax.set_title('People compare') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels2) ax.legend() plt.show()

return r.text except requests.exceptions.RequestException as e: return "fail: {}".format(str(e)) def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img...

请分析两段代码输出的结果为什么不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x = np.zeros((88,88)) y = np.zeros((88,88)) for i in range(88): for j in range(88): x[i][j] = j+1 for i in range(88): for j in range(88): y[i][j] = i+1 z = my_array.flatten() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(x, y, z,cmap="jet") ax.legend() plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") plt.show()

ChatGPT: 这两段代码输出的结果不同是因为它们使用了不同的绘图方法。第一段代码使用了三角面片绘图方法，而第二段代码使用了曲面绘图方法。在第一段代码中，我们需要将数据展平并将其放入一个二维数组中，然后使用 ...
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内容概要：本文介绍了一个基于Java技术开发的电力设备管理系统的详细设计与实现过程。系统涵盖了电力设备、站点管理、技术资料图纸管理、建筑管理、审批流转等多个功能模块，通过高效的信息化手段，提高了电力设备的管理水平，降低了传统管理带来的冗余劳动，提升了工作效率。系统采用J2EE三层架构模式，使用SSH技术框架，前端使用JSP、CSS和JavaScript技术，数据库使用MySQL，实现了高内聚低耦合的系统架构。 适合人群：从事电力设备管理的IT从业人员，尤其是有一定Java开发基础的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要对电力设备进行全面管理的企业，旨在提升电力设备管理的自动化水平和信息共享能力，从而减少人力投入，提高管理水平和安全性。 其他说明：本文提供了系统的总体架构、各功能模块的具体设计和实现细节，还讨论了系统测试的方法和测试用例，确保系统功能的完整性和可靠性。
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【超强组合】基于VMD-蝠鲼觅食优化算法MRFO-Transformer-LSTM的光伏预测算研究Matlab实现.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手

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stata软件安装包（stata18）（stata软件安装包下载与安装）

软件主体：stata软件安装包。版本：stata18。价格：免费。安装教程：请阅读本人相对应的安装教程文章。描述：安装教程保姆级别仔细，直接按步骤来就行了。本人申明：本安装包需要的人可以免费获取，不用于商业买卖，只用于学术研究。（如果可以帮到大家就给个关注吧）
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基于Java的电力设备管理系统的开发与设计

内容概要：本文介绍了一个基于Java技术开发的电力设备管理系统的详细设计与实现过程。系统涵盖了电力设备、站点管理、技术资料图纸管理、建筑管理、审批流转等多个功能模块，通过高效的信息化手段，提高了电力设备的管理水平，降低了传统管理带来的冗余劳动，提升了工作效率。系统采用J2EE三层架构模式，使用SSH技术框架，前端使用JSP、CSS和JavaScript技术，数据库使用MySQL，实现了高内聚低耦合的系统架构。 适合人群：从事电力设备管理的IT从业人员，尤其是有一定Java开发基础的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要对电力设备进行全面管理的企业，旨在提升电力设备管理的自动化水平和信息共享能力，从而减少人力投入，提高管理水平和安全性。 其他说明：本文提供了系统的总体架构、各功能模块的具体设计和实现细节，还讨论了系统测试的方法和测试用例，确保系统功能的完整性和可靠性。
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探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

资源摘要信息:"一种数据转换实验平台" 数据转换实验平台是一种专门用于实验和研究数据转换技术的设备装置，它能够帮助研究者或技术人员在模拟或实际的工作环境中测试和优化数据转换过程。数据转换是指将数据从一种格式、类型或系统转换为另一种，这个过程在信息科技领域中极其重要，尤其是在涉及不同系统集成、数据迁移、数据备份与恢复、以及数据分析等场景中。 在深入探讨一种数据转换实验平台之前，有必要先了解数据转换的基本概念。数据转换通常包括以下几个方面： 1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种，比如将文档从PDF格式转换为Word格式，或者将音频文件从MP3格式转换为WAV格式。 2. 数据类型转换：涉及数据类型的改变，例如将字符串转换为整数，或者将日期时间格式从一种标准转换为另一种。 3. 系统间数据转换：在不同的计算机系统或软件平台之间进行数据交换时，往往需要将数据从一个系统的数据结构转换为另一个系统的数据结构。 4. 数据编码转换：涉及到数据的字符编码或编码格式的变化，例如从UTF-8编码转换为GBK编码。 针对这些不同的转换需求，一种数据转换实验平台应具备以下特点和功能： 1. 支持多种数据格式：实验平台应支持广泛的数据格式，包括但不限于文本、图像、音频、视频、数据库文件等。 2. 可配置的转换规则：用户可以根据需要定义和修改数据转换的规则，包括正则表达式、映射表、函数脚本等。 3. 高度兼容性：平台需要兼容不同的操作系统和硬件平台，确保数据转换的可行性。 4. 实时监控与日志记录：实验平台应提供实时数据转换监控界面，并记录转换过程中的关键信息，便于调试和分析。 5. 测试与验证机制：提供数据校验工具，确保转换后的数据完整性和准确性。 6. 用户友好界面：为了方便非专业人员使用，平台应提供简洁直观的操作界面，降低使用门槛。 7. 强大的扩展性：平台设计时应考虑到未来可能的技术更新或格式标准变更，需要具备良好的可扩展性。 具体到所给文件中的"一种数据转换实验平台.pdf"，它应该是一份详细描述该实验平台的设计理念、架构、实现方法、功能特性以及使用案例等内容的文档。文档中可能会包含以下几个方面的详细信息： - 实验平台的设计背景与目的：解释为什么需要这样一个数据转换实验平台，以及它预期解决的问题。 - 系统架构和技术选型：介绍实验平台的系统架构设计，包括软件架构、硬件配置以及所用技术栈。 - 核心功能与工作流程：详细说明平台的核心功能模块，以及数据转换的工作流程。 - 使用案例与操作手册：提供实际使用场景下的案例分析，以及用户如何操作该平台的步骤说明。 - 测试结果与效能分析：展示平台在实际运行中的测试结果，包括性能测试、稳定性测试等，并进行效能分析。 - 问题解决方案与未来展望：讨论在开发和使用过程中遇到的问题及其解决方案，以及对未来技术发展趋势的展望。 通过这份文档，开发者、测试工程师以及研究人员可以获得对数据转换实验平台的深入理解和实用指导，这对于产品的设计、开发和应用都具有重要价值。
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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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ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南

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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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