已有代码major_ids = random.sample(range(100000, 999999), 100)，要想进一步保证生成的结果没有重复数据，并运用majors=[ ]，给出代码

可以使用一个while循环来保证生成的结果没有重复数据，代码如下：

majors = []
major_ids = []

while len(major_ids) < 100:
    new_id = random.randint(100000, 999999)
    if new_id not in major_ids:
        major_ids.append(new_id)
        majors.append("Major " + str(new_id))

print(majors)

这个代码会不断生成新的ID，直到生成了100个不重复的ID为止。同时，每次生成新的ID时，会将其转化为一个字符串并添加到`majors`这个列表中。最后输出`majors`列表，即为生成的没有重复数据的结果。

相关问题

函数def validate_entries(): student_id = student_id_entry.get() name = name_entry.get() major = major_entry.get() if not student_id.isdigit() or not name.isalpha() or not major.isalpha(): messagebox.showerror("错误", "学号、姓名和专业必须符合要求（学号为数字，姓名和专业为字符）") elif not student_id or not name or not major: messagebox.showerror("错误", "学号、姓名和专业不能为空") else: display_text = f"学号：{student_id}\n姓名：{name}\n专业：{major}" display_text_area.config(state=tk.NORMAL) display_text_area.delete("1.0", tk.END) display_text_area.insert(tk.END, display_text) display_text_area.config(state=tk.DISABLED)如何将内容传给display_frame = tk.Frame(root) display_frame.pack(padx=10, pady=10) display_label = tk.Label(display_frame, text="已录入学生信息：") display_label.pack() display_text_area = tk.Text(display_frame, height=5, width=30) display_text_area.pack() display_text_area.config(state=tk.DISABLED)

在函数validate_entries()中，当输入的学号、姓名和专业都符合要求时，将学生信息以字符串的形式保存在变量display_text中。接下来，需要将display_text显示在窗口的display_text_area中，以便用户查看已录入的学生信息。

为了实现这个功能，可以将display_text_area作为参数传递给validate_entries()函数，然后在函数中更新其显示的文本内容。具体来说，可以将以下代码添加到validate_entries()函数中：

def validate_entries(display_text_area):
    # 省略前面的代码
    else:
        display_text = f"学号：{student_id}\n姓名：{name}\n专业：{major}"
        display_text_area.config(state=tk.NORMAL)
        display_text_area.delete("1.0", tk.END)
        display_text_area.insert(tk.END, display_text)
        display_text_area.config(state=tk.DISABLED)

然后，在创建display_frame、display_label和display_text_area的代码中，将display_text_area作为参数传递给validate_entries()函数：

display_frame = tk.Frame(root)
display_frame.pack(padx=10, pady=10)
display_label = tk.Label(display_frame, text="已录入学生信息：")
display_label.pack()
display_text_area = tk.Text(display_frame, height=5, width=30)
display_text_area.pack()
display_text_area.config(state=tk.DISABLED)

validate_button = tk.Button(root, text="验证并提交", command=lambda: validate_entries(display_text_area))
validate_button.pack()

这样，在用户点击“验证并提交”按钮时，validate_entries()函数将会更新display_text_area的显示内容。

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

1. 首先，可以将多个导入语句合并为一行，以提高代码的可读性。例如：

import xarray as xr, netCDF4 as nc, pandas as pd, numpy as np, datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.mpl.ticker as cticker, cartopy.crs as ccrs, cartopy.feature as cfeature

2. 可以在代码中删除不必要的变量，例如 `ds` 和 `ds_temp` 都是指向同一个文件的数据集，因此只需要保留一个即可。

3. 对于数据集的区域提取和高度插值操作，可以将它们合并成一个链式操作，以减少代码行数。例如：

south_asia = ds.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)).t.interp(level=200)
indian_ocean = ds.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)).t.interp(level=200)

4. 对于计算平均值的操作，可以使用 `reduce` 函数，以减少代码行数。例如：

TTP, TTIO = np.array([south_asia_400hpa, indian_ocean_400hpa]).reduce(lambda x, y: x.mean(dim=('latitude', 'longitude')), axis=0)
TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))

5. 可以将一些常量定义为全局变量或者类变量，以方便后续使用。例如：

LEVEL = 400
SLICE_LATITUDE = slice(38, 28)
SLICE_LONGITUDE = slice(75, 103)
SLICE_IO_LATITUDE = slice(5, -15)
SLICE_IO_LONGITUDE = slice(60, 100)
TITLE = 'Temperature anomaly at {}hPa over South Asia and the Indian Ocean'.format(LEVEL)

6. 可以将绘图的代码封装为一个函数，以提高代码的可读性和复用性。例如：

def plot_temperature_anomaly(TTP, TTIO, TTP_200hpa, TTIO_200hpa, tlup):
    fig = plt.figure(figsize=[10, 8])
    ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
    
    ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5)
    ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray')
    ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white')
    
    im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both')
    
    cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8)
    cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)')
    
    ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree())
    lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter()
    lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter()
    ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
    ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
    
    plt.title(TITLE)
    plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300)
    plt.show()

7. 最后，可以将所有操作封装为一个函数，以方便调用。例如：

def calculate_and_plot_temperature_anomaly(filename):
    ds = xr.open_dataset(filename)
    
    south_asia = ds.sel(latitude=SLICE_LATITUDE, longitude=SLICE_LONGITUDE).t.interp(level=LEVEL)
    indian_ocean = ds.sel(latitude=SLICE_IO_LATITUDE, longitude=SLICE_IO_LONGITUDE).t.interp(level=LEVEL)
    south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200)
    indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200)
    
    TTP, TTIO = np.array([south_asia, indian_ocean]).reduce(lambda x, y: x.mean(dim=('latitude', 'longitude')), axis=0)
    TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))
    TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))
    
    tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815)
    
    plot_temperature_anomaly(TTP, TTIO, TTP_200hpa, TTIO_200hpa, tlup)

这样，我们就可以通过调用 `calculate_and_plot_temperature_anomaly(filename)` 函数来计算和绘制温度距平图了。