为什么官网用mport plotly from 'plotly.js-dist';

时间: 2024-05-20 09:14:18 浏览: 121
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import-map-overrides:浏览器和NodeJS javascript库，用于覆盖导入映射

官网使用 `import plotly from 'plotly.js-dist';` 是因为它是从 plotly.js 的官方发布版本中导入的。这种导入方式可以确保您使用的是 plotly.js 的稳定版本，而不是从开发分支或其他来源导入的版本。同时，这种导入方式也可以帮助您减少代码量，因为您只需导入您需要使用的内容，而不必全部导入 plotly.js 库。
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这段代码导入了两个模块：psutil和PyQt5.QtWidgets。psutil是一个跨平台的进程和系统监控库，可以用来获取系统信息，例如CPU、内存、磁盘、...这段代码的作用是导入这两个模块，以便在后续的代码中使用它们提供的功能。

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mport { Message } from "element-ui"有什么用

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mport com.example.model.Customer; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import org.apache.ibatis.annotations.Param; import java.util.List;这段代码是什么意思

这段代码是Java中的import语句，用于导入一些类或包。其中： - com.example.model.Customer是导入了一个名为Customer的自定义类，位于...综合来看，这段代码的作用是在一个Java类中导入了一些需要使用的类和接口。

mport requests from lxml import etree import csv import time import pyecharts from pyecharts import options as opts from pyecharts.options import * #导入的是一个模块中的所有类 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType from bs4 import BeautifulSoup from selenium.webdriver import Chrome

这段代码导入了以下模块： - requests：用于发送 HTTP 请求。 ... - csv：用于读写 CSV 文件。 - time：用于处理时间。 - pyecharts：一个基于 Python 的数据可视化库。...- Bar：用于生成柱状图。...

mport java.io.FileInputStream报错

1. 文件路径错误：请确保文件路径是正确的，可以尝试使用绝对路径或相对路径来引用文件。 2. 文件不存在：请确保文件存在于指定路径中，可以尝试检查文件路径或使用文件浏览器手动查找文件。 3. 文件权限问题：请...

加注释 <c:when test="${pageInfo.pages <= 3 }"> <c:set var="begin" value="1"/> <c:set var="end" value="${pageInfo.pages }"/> </c:when> <c:otherwise> <c:set var="begin" value="${pageInfo.pageNum -1 }"/> <c:set var="end" value="${pageInfo.pageNum + 2}"/> <c:if test="${begin < 2 }"> <c:set var="begin" value="1"/> <c:set var="end" value="3"/> </c:if> <c:if test="${end > pageInfo.pages }"> <c:set var="begin" value="${pageInfo.pages-2}"/> <c:set var="end" value="${pageInfo.pages }"/> </c:if> </c:otherwise>

-- 如果总页数小于等于3页，则开始页码为第1页，结束页码为总页数 --> ${pageInfo.pages }"/> <!-- 如果总页数大于3页，则开始页码为当前页码-1，结束页码为当前页码+2 --> ${pageInfo.pageNum -1 }"/> ${...

mport socket from collections import OrderedDict import numpy as np import tensorflow as tf import utils.io.image import utils.io.landmark import utils.io.text import utils.np_image import utils.sitk_image import utils.sitk_np from dataset import Dataset from datasets.pyro_dataset import PyroClientDataset from network import Unet from spine_localization_postprocessing import bb, bb_iou from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision from tensorflow_train_v2.dataset.dataset_iterator import DatasetIterator from tensorflow_train_v2.train_loop import MainLoopBase from tensorflow_train_v2.utils.data_format import get_batch_channel_image_size from tensorflow_train_v2.utils.loss_metric_logger import LossMetricLogger from tensorflow_train_v2.utils.output_folder_handler import OutputFolderHandler from tqdm import tqdm

这段代码看起来是一个Python脚本，导入了一些需要的模块和库，包括socket、collections、numpy、tensorflow等。它还引用了一些自定义的模块和类，如utils.io、dataset...请问你有什么具体的问题或需要进一步的解释吗？

mport javax.swing.BorderFactory; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JOptionPane; import javax.swing.JPanel;

这段代码是Java语言中用于创建GUI界面的相关类的导入语句。其中，Swing是Java中的一个GUI工具包，提供了许多常用的图形界面组件，如JFrame、JPanel、JLabel等，可以用来方便地创建用户界面。JOptionPane是Swing中...

帮我看看下面代码哪里错了：mport os,sys,torch # sys.path.append(os.path.dirname()) import numpy as np import scipy from scipy import ndimage import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions from PIL import Image import random # from numba import cuda报错：在 '__init__.py' 中找不到引用 'resnet50'

从错误信息来看，可能是你的keras版本过低导致的。请尝试升级你的keras版本，可以通过以下命令升级到最新版本： pip install keras --upgrade 如果还是不行，可以尝试升级tensorflow和keras依赖的库： ...

python:mport string from zhon.hanzi import punctuation with open('shuihuzhuan.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: txt = f.read() for fh in punctuation: txt = str(txt).replace(fh,' ') print(txt) import jieba # 使用jieba库进行中文分词 words = list(jieba.cut(txt)) # 统计每个两个字以上词语出现的次数 word_count = {} for word in words: if len(word) >= 2: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 # 按照词频从大到小排序 word_count_sorted = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 输出前20个结果 top_words = [x[0] for x in word_count_sorted[:20]] print('即将出现前20个词频') for word in top_words: print(f'{word}: {word_count[word]}') # 将结果保存到文件中 with open('shuihuzhuan_word_count.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for word, count in word_count_sorted: f.write(f"{word}: {count}\n") import matplotlib.pyplot as plt # 取出Top20的词和词频 from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置正常显示符号 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(range(len(top_words)), [word_count[word] for word in top_words], align='center') plt.xticks(range(len(top_words)), top_words, fontsize=12, rotation=45) plt.xlabel(' ',fontsize=14) plt.ylabel(' ',fontsize=14) plt.title('数据来自水浒传', fontsize=16) plt.show()如何理解如何写出来的

这段代码是一个Python程序，目的是对《水浒传》这本小说进行中文分词，并...此外，程序还使用matplotlib库绘制了Top20词语的条形图以可视化结果。整个程序的目的是为了研究《水浒传》这本小说中哪些词语使用频率较高。

修改代码错误：mport openpyxl myBook = openpyxl.load_workbook('录取表.xlsx') mySheet = myBook['录取表'] myRange = list(mySheet.values) myDict = {} for myRow in myRange[3:]: if myRow[0] in myDict.keys(): myDict[myRow[0]] += [myRow] else: myDict[myRow[0]] = [myRow] for myKey, myValue in myDict.items(): myNewBook = openpyxl.Workbook() myNewSheet = myNewBook.active myNewSheet.append(myRange[:2]) for myRow in myValue: myNewSheet.append(myRow) myNewSheet.title = myKey+'录取表' myPath = '结果表-'+myKey+'录取表.xlsx' myNewBook.save(myPath)

import openpyxl myBook = openpyxl.load_workbook('录取表.xlsx') mySheet = myBook['录取表'] myRange = list(mySheet.values) ...第二个错误是在第9行，应该使用 ".append" 方法而不是 "+=" 方法。

mport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2, cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() TypeError: Axes3D.plot_surface() takes 4 positional arguments but 5 were given

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) # 创建二维网格 X, Y = np.meshgrid(x, y) # 第一个曲面方程 eq1 ...

mport numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")获得运行结果并分析

根据代码，这是一个使用Keras创建DNFN模型，对数据进行分类的代码。数据集使用的是一个Excel文件，通过pandas读取数据，然后分为训练集和测试集。模型使用了三层Dense层，其中第一层有64个神经元，第二层有128个神经...

mport jieba import jieba.posseg as pseg from utils.dbutils import * from question_answer.获取天气情况 import * import re from utils.user_base import * jieba.enable_paddle() def get_loc_list(text): per_list = [] # 人名列表 word_list = jieba.lcut(text) # print(word_list) for word in word_list: if len(word)==1: # 不加判断会爆 continue words = pseg.cut(word, use_paddle=True) # paddle模式 # print(list(words)) word, flag = list(words)[0] if flag=='LOC': # 这里写成LOC是地名 per_list.append(word) per_list = list(set(per_list)) print(per_list) if len(per_list)==0: per_list.append(word_list[0]) return per_list

这段代码是一个函数，用于从文本中提取出...具体来说，它首先将文本进行分词，然后对每个词进行词性标注，最后将词性为“LOC”的词（即地名）加入到一个列表中。如果没有找到地名，则默认使用文本的第一个词作为地名。

mport pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(r'F:\RIOS\Patents\fillter.csv') # 获取要计算词向量的列 text = df['filtered_draw_desc_text'].values # 计算词向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(text) 阅读这个代码并在这个基础上生成一个新的表，这个表有两个attribution，一个是单词名称，一个是对应向量

可以使用以下代码将稀疏矩阵表示的词向量转化为一个DataFrame表格： # 将稀疏矩阵转化为DataFrame df_words = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names()) # 添加单词名称列 df_words...

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