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+rapx2 maxx = 114.4936096+rapx2 miny = 22.49308313 maxy = 23.87839806 data = pd.read_excel("Bit＆Yanan.xlsx") print(data.head()),继续完成用matpllotlib绘制图

表的任务，可以先对数据进行处理，然后绘制想要的图形。以下是一个简单的例子：

# 数据处理
filtered_data = data[(data['货币名称'] == '美元') & (data['中行折算价'] != '-')]
usd_data = filtered_data[['发布日期', '中行折算价']]
usd_data['发布日期'] = pd.to_datetime(usd_data['发布日期'], format='%Y-%m-%d')
usd_data['中行折算价'] = usd_data['中行折算价'].astype(float)

# 绘图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(usd_data['发布日期'], usd_data['中行折算价'])
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('汇率')
ax.set_title('中国银行美元汇率走势')
plt.show()

这段代码将中国银行网站上的美元汇率数据下载下来，并使用 pandas 进行处理。最后使用 matplotlib 绘制出美元汇率走势图。你可以根据自己的需求修改代码，实现不同的图形效果。

def verify_node(self, node): posx = self.calc_grid_position(node.x, self.minx) posy = self.calc_grid_position(node.y, self.miny) if posx < self.minx: return False elif posy < self.miny: return False elif posx >= self.maxx: return False elif posy >= self.maxy: return False if self.obmap[int(node.x)][int(node.y)]: return False return True

这段代码看起来是用于验证一个节点是否在地图中可行的函数。它主要进行了以下几个判断：

1. 根据节点的 x 和 y 坐标计算出它在地图上的位置，并判断它是否超出了地图边界。

2. 判断这个节点所在的位置是否有障碍物。

如果节点通过了这些判断，那么它就是一个可行的节点，返回 True。如果没有通过其中任何一个判断，那么它就是不可行的节点，返回 False。