minx, maxx = ax.get_xlim() miny, maxy = ax.get_ylim() ylen = maxy - miny xlen = maxx - minx left = [minx + xlen * (loc_x - width * .5), miny + ylen * (loc_y - pad)] right = [minx + xlen * (loc_x + width * .5), miny + ylen * (loc_y - pad)] top = [minx + xlen * loc_x, miny + ylen * (loc_y - pad + height)] center = [minx + xlen * loc_x, left[1] + (top[1] - left[1]) * .4] triangle = mpatches.Polygon([left, top, right, center], color='k') ax.text(s='N', x=minx + xlen * loc_x, y=miny + ylen * (loc_y - pad + height), fontsize=labelsize, horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom', fontdict=colorbar_label_font_E) ax.add_patch(triangle)

这段代码是用于在一个matplotlib图表上绘制一个带有文本标签和三角形的形状。首先，使用`ax.get_xlim()`和`ax.get_ylim()`获取图表的x和y轴的最小值和最大值。然后计算出x轴和y轴的长度（`xlen`和`ylen`）。接下来，根据给定的位置和尺寸计算出左边、右边、顶部和中心点的坐标。然后使用`mpatches.Polygon`创建一个三角形形状，并设置其颜色为黑色。接着使用`ax.text`在顶部位置添加一个文本标签，内容为"N"，字体大小为`labelsize`，水平对齐方式为居中，垂直对齐方式为底部，字体设置为`colorbar_label_font_E`。最后，使用`ax.add_patch`将三角形形状添加到图表上。

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import urllib3 import pandas as pd import os def download_content(url): http = urllib3.PoolManager() response = http.request("GET", url) response_data = response.data html_content = response_data.decode() return html_content def save_excel(): html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/") cmb_table_list = pd.read_html(html_content) cmb_table_list[1].to_excel("Bit＆Yanan.xlsx") def main(): save_excel() if __name__ == '__main__': main() os.startfile("Bit＆Yanan.xlsx") import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 rapx = (114.4936096 - 112.6832583)/50 rapy = (23.87839806 - 22.49308313)/50 minx = 112.6832583+rapx*2 maxx = 114.4936096+rapx*2 miny = 22.49308313 maxy = 23.87839806 data = pd.read_excel("Bit＆Yanan.xlsx") print(data.head()),继续完成用

pandas和matplotlib库分析和展示数据的任务。

首先，我们可以查看一下读入数据后的前几行，使用`.head()`函数，例如`print(data.head())`。

接下来，你可以使用pandas库进行数据的筛选和处理，例如选取特定列、按照某列进行排序、按照某列筛选数据等等。具体使用方法可以参考pandas的官方文档或者各种在线教程。

最后，你可以使用matplotlib库绘制各种图表，例如折线图、散点图、柱状图等等，来展示数据的规律和趋势。同样的，matplotlib库的使用方法可以参考官方文档或者各种在线教程。需要注意的是，matplotlib库的绘图需要一定的数学基础和美学素养，因此建议在实际操作中结合各种案例和实践经验，不断提高自己的绘图技能。

def calc_final_path(self, ngoal, closedset): # 传入目标点和closed表，经过函数处理得到最终所有的xy列表 pathx, pathy = [self.calc_grid_position(ngoal.x, self.minx)], [ self.calc_grid_position(ngoal.y, self.miny)] parent_index = ngoal.parent_index while parent_index != -1: n = closedset[parent_index] pathx.append(self.calc_grid_position(n.x, self.minx)) pathy.append(self.calc_grid_position(n.y, self.miny)) parent_index = n.parent_index return pathx, pathy

这段代码是一个寻路算法中的一部分，用于计算从起点到终点的最短路径。具体来说，这个函数接受一个目标点和一个已经被探索过的点的集合（closedset），然后通过回溯从目标点一直找到起点，并记录下这条路径上各个节点的坐标。最终返回的是一个包含所有路径节点x坐标和y坐标的列表。其中，calc_grid_position函数用于将一个实际坐标转换为网格坐标，minx和miny则是网格坐标系的起点。