列表new_list=[['2020-03-27','都江堰景区',5,'不放假阿胶世界小姐'],['2021-02-12','都江堰景区',4,'都不叫我看对你好的'],['2020-04-1','都江堰景区',3,'活动结束酷暑难耐'],['2020-03-11','都江堰景区',1,'等你我肯定你打不打健康打卡']] 选取new_list[1]的年份和月份根据new_list[2]的分值画散点图

时间: 2023-08-06 11:19:11 浏览: 36
好的,根据您的要求,我可以给您提供一个简单的Python代码来绘制散点图。请确保您已经安装了Matplotlib库。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 选取new_list[1]的年份和月份以及分值 date = new_list[1][0] score = new_list[1][2] # 将日期字符串分割成年份和月份 year, month, _ = date.split('-') # 创建散点图 fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(int(year), score) # 设置图表标题和坐标轴标签 ax.set_title('Score by Year and Month') ax.set_xlabel('Year') ax.set_ylabel('Score') # 显示图表 plt.show() ``` 这段代码将选取`new_list`列表中第二个元素的日期和分数信息,并将日期字符串分割为年份和月份。然后,它将创建一个散点图,其中x轴是年份,y轴是分数。您可以根据需要修改图表的标题和坐标轴标签。
相关问题

Tomact_CVE-2020-1938漏洞复现

要复现Tomact_CVE-2020-1938漏洞,可以按照以下步骤进行操作: 1. 下载POC:可以使用以下命令下载POC文件: git clone https://github.com/sv3nbeast/CVE-2020-1938-Tomact-file_include-file_read/ 2. 在攻击机上搭建环境:确保攻击机上已经安装了Tomcat服务器,并且版本在3.4.3以下,可以使用以下命令下载并安装Tomcat 3.4.3版本: git clone https://github.com/sv3nbeast/CVE-2020-1938-Tomact-file_include-file_read/ 3. 配置Tomcat服务器:在Tomcat安装目录下,找到server.xml文件,在<Connector>标签中添加以下内容: protocol="org.apache.coyote.ajp.AjpNio2Protocol" secretRequired="false" 4. 启动Tomcat服务器:在Tomcat安装目录下运行启动脚本,如./catalina.sh run 5. 复现漏洞:使用以下命令触发漏洞复现: python3 file_include.py -u http://目标IP:目标端口/ -p /WEB-INF/web.xml 以上步骤可以帮助你复现Tomact_CVE-2020-1938漏洞。请注意,在进行漏洞复现时务必遵守道德规范,并获得合法授权进行测试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [CVE-2020-1938 漏洞复现](https://blog.csdn.net/weixin_48799157/article/details/124889366)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [CVE-2020-1938 Tomcat文件包含漏洞复现](https://blog.csdn.net/qq_49279082/article/details/129018726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

帮我优化:int add_node(void *vaule, int len) { LIST_NODE *new_node = NULL; LIST_NODE *tmp = NULL; new_node->value = calloc(1,len); if (new_node->value == NULL){ printf("calloc failed\n"); return -1; } memcpy(new_node, vaule, len); tmp = g_list.head->next; g_list.head->next = new_node; new_node->next = tmp; g_list.node_nums++; return 0; }

在这段代码中,有几个优化的地方可以考虑: 1. 添加节点前应先检查内存分配的结果。在 `new_node` 的定义后,应该分配内存给 `new_node`,而不是在赋值时分配。这样可以避免使用未初始化的指针 `new_node`。 2. 在分配内存给 `value` 之后,应该检查 `calloc` 的返回值,以确保内存分配成功。如果分配失败,应该释放已分配的内存并返回错误。 3. 在调用 `memcpy` 之前,应该将 `vaule` 转换为正确的指针类型(例如 `void*` 转换为 `char*`),以确保正确的内存拷贝。 4. 在添加新节点时,不需要将 `g_list.head->next` 赋值给 `tmp`,然后再将 `new_node` 赋值给 `g_list.head->next`。可以直接将 `new_node` 的 `next` 指针指向 `g_list.head->next`,然后将 `new_node` 赋值给 `g_list.head->next`。 下面是优化后的代码: ```c int add_node(void *value, int len) { LIST_NODE *new_node = calloc(1, sizeof(LIST_NODE)); if (new_node == NULL) { printf("calloc failed\n"); return -1; } new_node->value = calloc(1, len); if (new_node->value == NULL) { printf("calloc failed\n"); free(new_node); return -1; } memcpy(new_node->value, value, len); new_node->next = g_list.head->next; g_list.head->next = new_node; g_list.node_nums++; return 0; } ``` 请注意,我假设了存在一个名为 `g_list` 的全局变量,其中包含一个头节点 `head` 和一个节点计数器 `node_nums`。如果您的代码中不存在这些变量,请相应地调整代码。

相关推荐

给我这段代码的伪代码:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

降低这段代码的重复率:#交叉 def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

优化代码:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)):#遍历长度 if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

优化这段代码:降低这段代码重复率:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

最新推荐

recommend-type

思科Cisco路由器access-list访问控制列表命令详解

CISCO路由器中的access-list(访问列表)最基本的有两种,分别是标准访问列表和扩展访问列表,二者的区别主要是前者是基于目标地址的数据包过滤,而后者是基于目标地址、源地址和网络协议及其端口的数据包过滤
recommend-type

java集合 collection-list-LinkedList详解

下面小编就为大家带来一篇java集合 collection-list-LinkedList详解。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Matplotlib不能显示中文 — Font family [‘sans-serif’] not found警告

Matplotlib不能显示中文和正负号的问题 这两天被这个中文正负号的问题困扰了很久,网上的方法试了好多,然后并没有什么卵用 老规矩开发环境 操作系统:Ubuntu19.10 开发IDE: Pycharm20.1 开发工具:Anaconda python...
recommend-type

uni-app:从运行原理上面解决性能优化问题

Uni-App,从了解到开发,相信大家都会觉得Uni-App性能不好,其实也这是非原生的弊病。React Native、Flutter等,非原生框架,性能上都会或多或少的折损。但各个框架,都会做出性能提升建议,所以开发者在开发前,多...
recommend-type

微信小程序 scroll-view的使用案例代码详解

主要介绍了微信小程序 scroll-view的使用案例分析,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

python 如何将DWG转DXF

Python可以使用CAD软件的COM组件进行DWG到DXF的转换。以下是示例代码: ```python import win32com.client def dwg_to_dxf(dwg_path, dxf_path): acad = win32com.client.Dispatch("AutoCAD.Application") doc = acad.Documents.Open(dwg_path) doc.SaveAs(dxf_path, win32com.client.constants.acDXF) doc.Close() acad.Quit
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。