ds %>% summarytools::freq(location, report.nas = FALSE, headings = F, justify = "left") %>% head(20)

力。这些应力可能会残留在管道中，形成管道的残余应力。

管道的制这是一段 R 语言代码，使用了管道操作符 `%>%`，调用了 `summarytools` 包中造过程中，残余应力的大小与材料的特性、加工方式和变形程度等有关的 `freq` 函数，对数据集 `ds` 中的 `location` 变量进行频数统计，其中 `report.n。一般来说，管道的制造过程中，残余应力的量级较小，不会对管as = FALSE` 表示不报告缺失值，`headings = F` 表示不显示表头，`justify =道的安全运行产生重大影响。

（2）安装过程中的应力

在管道的 "left"` 表示左对齐。最后只显示前 20 行结果。

相关问题

if __name__=='__main__': try: ConnectWifi(SSID,PASSWORD) client = MQTTClient(CLIENT_ID, SERVER,1883,username,password,60) #create a mqtt client print(client) client.set_callback(sub_cb) #set callback client.connect() #connect mqtt client.subscribe(subscribe_TOPIC) #client subscribes to a topic i=0 while True: d.measure() t = d.temperature() h = d.humidity() time.sleep(0.5) mymessage='{"method":"thing.service.property.set","params":{"Humidity":%.1f,"temperature":%.1f},"version":"1.0.0"}'%(h,t) client.publish(topic=publish_TOPIC,msg= mymessage, retain=False, qos=0) print('temperature: {:.1f} °C,Humidity: {:.1f} %'.format(t,h)) client.wait_msg() time.sleep_ms(3) if t > 30: for tone in melody: freq = tones[tone] if freq: beeper.init(duty=1000, freq=freq) else: beeper.duty(0) utime.sleep_ms(400) beeper.duty(0) utime.sleep_ms(100) beeper.deinit() if AlarmSwitch == 1: yly.value(0) jm.value(0) else: yly.value(1) jm.value(1) except Exception as ex_results: print('exception1',ex_results) finally: if(client is not None): client.disconnect() wlan.disconnect() wlan.active(False)

这段代码使用 DHT11 传感器测量温湿度，并将数据发布到 MQTT 服务器上。同时，如果温度超过 30 度，蜂鸣器会发出警报声。如果接收到的 MQTT 消息中包含 AlarmSwitch 为 1，则会关闭一个 LED 和一个继电器。如果不是 1，则会打开它们。最后，无论是否出现异常，都会断开 MQTT 和 WiFi 连接。

详细注释以下代码class Graph: def init(self, n, e): self.n = n self.e = e self.arc = [[float('inf')]*n for _ in range(n)] self.freq = [0]*n self.name = ['']n def add_edge(self, v1, v2, weight): self.arc[v1][v2] = weight self.arc[v2][v1] = weight def set_freq(self, v, freq): self.freq[v] = freq def set_name(self, v, name): self.name[v] = name def floyd(graph): n = graph.n arc = graph.arc for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if arc[i][j] > arc[i][k] + arc[k][j]: arc[i][j] = arc[i][k] + arc[k][j] return arc n = int(input('请输入图中顶点个数：').strip()) e = int(input('请输入图中边的条数：').strip()) t = Graph(n, e) for i in range(n): name = input('请输入第%d个单位的名称：' % (i+1)) t.set_name(i, name) freq = int(input('请输入第%d个单位的去超市的频度：' % (i+1))) t.set_freq(i, freq) for i in range(e): while True: v1, v2, weight = input('请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开)：').split() v1, v2, weight = int(v1), int(v2), float(weight) if v1 < n and v2 < n: t.add_edge(v1, v2, weightt.freq[v2]) break else: print('输入的节点编号超出范围，请重新输入。') arc = floyd(t) min_row = float('inf') min_row_index = 0 for i in range(n): row_sum = sum(arc[i]) if row_sum < min_row: min_row = row_sum min_row_index = i print('学校超市最佳选址是：', t.name[min_row_index])

注释如下：

class Graph:
    def __init__(self, n, e):  # 创建图类，初始化节点数量、边数量、边权值矩阵、节点频度列表和节点名称列表
        self.n = n
        self.e = e
        self.arc = [[float('inf')]*n for _ in range(n)]  # 边权值矩阵，初始化为无穷大
        self.freq = [0]*n  # 节点频度列表，初始化为0
        self.name = ['']*n  # 节点名称列表，初始化为空

    def add_edge(self, v1, v2, weight):  # 添加边，更新边权值矩阵
        self.arc[v1][v2] = weight
        self.arc[v2][v1] = weight

    def set_freq(self, v, freq):  # 设置节点频度
        self.freq[v] = freq

    def set_name(self, v, name):  # 设置节点名称
        self.name[v] = name

def floyd(graph):  # Floyd算法求解最短路径
    n = graph.n
    arc = graph.arc
    for k in range(n):
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if arc[i][j] > arc[i][k] + arc[k][j]:
                    arc[i][j] = arc[i][k] + arc[k][j]
    return arc

n = int(input('请输入图中顶点个数：').strip())  # 输入节点数量
e = int(input('请输入图中边的条数：').strip())  # 输入边数量
t = Graph(n, e)  # 创建Graph类的实例
for i in range(n):
    name = input('请输入第%d个单位的名称：' % (i+1))
    t.set_name(i, name)  # 逐一输入节点的名称和频度
    freq = int(input('请输入第%d个单位的去超市的频度：' % (i+1)))
    t.set_freq(i, freq)
for i in range(e):
    while True:
        v1, v2, weight = input('请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开)：').split()
        v1, v2, weight = int(v1), int(v2), float(weight)
        if v1 < n and v2 < n:
            t.add_edge(v1, v2, weightt.freq[v2])  # 逐一输入边的两个节点和边权值，并添加到Graph类的实例中
            break
        else:
            print('输入的节点编号超出范围，请重新输入。')

arc = floyd(t)  # 调用floyd()函数求解最短路径
min_row = float('inf')
min_row_index = 0
for i in range(n):
    row_sum = sum(arc[i])
    if row_sum < min_row:  # 在最短路径矩阵中找到总路径长度最小的行
        min_row = row_sum
        min_row_index = i
print('学校超市最佳选址是：', t.name[min_row_index])  # 输出最佳选址的名称

总体来说，这段代码实现了一个使用 Floyd 算法求解最短路径的图(Graph)类，并在控制台中进行了交互式的输入和输出。其中，Graph类封装了节点数量、边数量、边权值矩阵、节点频度列表和节点名称列表等信息，而floyd()函数则实现了 Floyd 算法的核心代码，通过遍历和更新边权值矩阵求解最短路径。最后，通过在最短路径矩阵中找到总路径长度最小的行，输出最佳选址的名称。