ax = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) fig.subplots_adjust(wspace=0.3,hspace=0.1,left=0,right=1)

时间: 2024-05-31 19:14:50 浏览: 161
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

这段代码使用 Matplotlib 库来创建一个大小为 `(fig_width, fig_length)` 的图像，并使用 `subplots_adjust()` 方法调整子图之间的间距和图像边缘的位置。其中，`wspace` 和 `hspace` 分别控制子图之间的宽度和高度间隔，`left` 和 `right` 控制图像左右边缘的位置。
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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 20), dpi=300) # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.2, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3) bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: ax.plot(i+1, median, marker='-', color='red') # 显示图形 plt.show() 绘制一个复合图，图像太小

fig= plt.figure(figsize=(200, 40), dpi=300) 这里将 figsize 设为 (200, 40)，宽度为 200，高度为 40。这样可以让图像更大一些。 另外，您也可以通过调整子图的大小和位置来让图像更大。可以使用 add_...

classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break

然后，定义了一个画布 fig，并调用 fig.subplots_adjust 函数设置画布边距和子图之间的间距。接着，使用 for 循环依次遍历测试集数据，并判断当前样本的预测结果是否与真实标签相同。如果当前样本被错误分类，则将其...

优化这段代码col1=[ 'policy_state', 'insured_sex', 'insured_education_level', 'insured_relationship', 'incident_type', 'authorities_contacted', \ 'incident_state', 'auto_make'] plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=9 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) # 调整图间距 plt.show()

plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.3) plt.show() 这个版本的代码使用了 subplots() 函数创建一个包含多个子图的图形对象，然后使用 flatten() 函数将子图展开为一维数组，便于使用 enumerate() 函数...

def Draw_Classification_Map(label, name: str, scale: float = 4.0, dpi: int = 400): ''' get classification map , then save to given path :param label: classification label, 2D :param name: saving path and file's name :param scale: scale of image. If equals to 1, then saving-size is just the label-size :param dpi: default is OK :return: null ''' fig, ax = plt.subplots() numlabel = np.array(label) v = spy.imshow(classes=numlabel.astype(np.int16), fignum=fig.number) ax.set_axis_off() ax.xaxis.set_visible(False) ax.yaxis.set_visible(False) fig.set_size_inches(label.shape[1] * scale / dpi, label.shape[0] * scale / dpi) foo_fig = plt.gcf() # 'get current figure' plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) foo_fig.savefig(name + '.png', format='png', transparent=True, dpi=dpi, pad_inches=0) pass怎么才能把这段代码输出的超像素级图片转换为像素级图片

要将超像素级别的图片转换为像素级别的图片，需要进行图像分割的反过程。一种简单的方法是，对于每个超像素，使用超像素中心点的值来填充整个超像素区域。可以使用 OpenCV 中的函数 watershed 对图像进行分割，...

cata_data= data_c[['gender', 'hypertension', 'heart_disease', 'ever_married','work_type', 'Residence_type', 'smoking_status']] fig = plt.figure(figsize=(16, 18)) for a, b in enumerate(cata_data.columns): ax = plt.subplot(4, 2, a+1) ax.set_title(b) sns.countplot(cata_data[b], palette='summer', hue=data_c['stroke']) ax.set_xlabel('') plt.subplots_adjust(wspace=0.15, hspace=0.7) plt.show()

这段代码是用来生成一个包含多个子图的图表，每个子图展示了不同特征的计数情况，并根据中风的情况进行了着色。具体来说，它将数据集中的一些特征（如性别、高血压、心脏疾病、婚姻状况、工作类型、居住类型和吸烟...

sns.set_style("darkgrid") fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(hspace=0.2, wspace=0.2) plt.subplots(1, 2, 1)报错 line 117, in <module> plt.subplots(1, 2, 0) TypeError: subplots() takes from 0 to 2 positional arguments but 3 were given

fig.subplots_adjust(hspace=0.2, wspace=0.2) axs[0].plot(x1, y1) axs[1].plot(x2, y2) 其中 axs 是一个长度为 2 的列表，包含了两个子图对象。你可以使用 axs[i] 来访问第 i 个子图对象。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import tree # 生成所有测试样本点 def make_meshgrid(x, y, h=.02): x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1 y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) return xx, yy # 对测试样本进行预测，并显示 def plot_test_results(ax, clf, xx, yy, **params): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, Z, **params) # 载入iris数据集（只使用前面连个特征） iris = datasets.load_iris() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size = 0.20,random_state = 20) # 创建并训练决策树 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 决策树分类器 clf = clf.fit(X_train,y_train) # 生成所有测试样本点 plt.figure(dpi=200) # feature_names=iris.feature_names设置决策树中显示的特征名称 tree.plot_tree(clf,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names) # 显示测试样本的分类结果 title = ('DecisionTreeClassifier') fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4) plot_test_results(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8) # 显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

这是一个使用决策树分类器对鸢尾花数据集进行训练和预测的Python代码。具体实现过程如下： 1.首先通过sklearn库中的datasets模块加载鸢尾花数据集，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(1000, 1000), dpi=300) # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: ax.plot(i+1, median, marker='-', color='red') # 显示图形 plt.show() 怎样使图变大

plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.2, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3) bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) 其中，left 和 right...

proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(5.5, 5), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.add_subplot(221, projection = proj) extent = [114.5, 123, 27, 36] shp_path = "e:/z/ozone/2023年省级/2023年初省级矢量.shp" shp_reader = Reader(shp_path) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=0.8, crs=proj, zorder=2) ax.set_xticks(np.arange(extent[0]+0.5, extent[1]+1, 2)) ax.set_yticks(np.arange(extent[2], extent[3]+1, 2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extent, proj) #ax.set_title(labels,loc="left",fontsize=12,pad=1) cf = ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_data, cmap=plt.cm.RdBu_r, extend="both", levels=np.arange(10, 190, 10)) cb = fig.colorbar(cf, shrink=1.5, pad=0.08, fraction=0.04, ax=ax) q = ax.quiver(lon_w[::2], lat_w[::2], u10_mean[::2, ::2], v10_mean[::2, ::2], color="k", width=0.005, scale=50, zorder=3) ax.quiverkey(q, 0.88, 0.85, U=5, angle=0, label="5 m/s", labelpos="E", color="k", labelcolor="k", coordinates='figure') #------------------------plot----------------------- plt.subplots_adjust(left=0.15,right=0.85,top=0.8,bottom=0.2,wspace=0.15,hspace=0.2) q1,cf1=plot(ssl,ax[0][0],'2023-03-08') plt.show()

最后，你使用plt.subplots_adjust()函数调整了子图的布局参数，并调用了一个名为plot()的函数，并将返回的结果分配给了q1和cf1两个变量。 请注意，根据你之前的问题，我无法确定plot()函数的具体实现和...

fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize) show_fig_logo(fig) colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['ARI'] # 填色 v = sta_ari1['ARI'] x, y = sta_ari1['lon'], sta_ari1['lat'] cs = geo_axes.scatter(x, y, s=100, c=sta_ari1['ARI'], cmap='Blues', linewidths=1, edgecolor='black', alpha=0.75) # 添加颜色条 # 填图 meb.set_customized_shpfile_list([r"F:\maskout\安徽"]) # shp掩膜 #colorbar_axes.text(1,rc12.Level[0],'单位：'+rc12.Unit,fontsize=16,fontproperties = song_fontprop,color='Black') cb = plt.colorbar(cs, cax=colorbar_axes, orientation='vertical') cb.set_ticklabels(rc12.RetStrLevel()) geo_axes.spines['geo'].set_visible(False) # plt.imshow(img_logo) # geo_axes.imshow(img_logo) # 制作表格 subdir_time = datetime.datetime.strptime(subdir, '%Y%m%d%H') b_time = subdir_time + timedelta(hours=leadtime) table_axes = fig.add_axes(frame_param.long_fig_tablesize) plt.sca(table_axes) table_axes.text(-1.3, 0.93, '安徽省降水历史重现期图', color='r', fontsize=35, fontproperties=hei_fontpropeti) table_axes.text(-0.8, 0.85, '起:' + subdir_time.strftime('%m月%d日%H时\n') + '止:' + b_time.strftime('%m月%d日%H时'), color='k', fontsize=20, fontproperties=hei_fontpropeti) axes_helper.axes_edge_dele(table_axes)我想把fig比例更改但是不影响table_axes在fig中的位置

plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4) # 显示图形 plt.show() 在这个例子中，我们使用了plt.subplot2grid()函数来创建了一个4x4的网格，然后指定table_...

%matplotlib inline fig, axes = plt.subplots(1,4) iris_df.plot(kind='box', ax=axes, subplots=True, title='All feature boxplo axes[0].set_ylabel(iris_df.columns[0]) axes[1].set_ylabel(iris_df.columns[1]) axes[2].set_ylabel(iris_df.columns[2]) axes[3].set_ylabel(iris_df.columns[3]) fig.subplots_adjust(wspace=1, hspace=1) fig.show()语法错误

fig.subplots_adjust(wspace=1, hspace=1) fig.show() 这里主要做了两个修改：第一，在第二行代码中添加了换行符，将代码分成两行，以便更好地阅读；第二，在第三行代码中添加了一个缺失的右括号，修正了调用...

x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result)) acc_number = 0 err_number = 0 for i in range(len(prediect_result)): if prediect_result[i] == t_test[i]: acc_number += 1 else: err_number += 1 print("预测正确数：", acc_number) print("预测错误数：", err_number) print("预测总数：", x_test.shape[0]) print("预测正确率：", acc_number / x_test.shape[0]) classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0] classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break print("======= 错误预测结果展示 =======") print("{view index: (label, inference), ...}") print(mis_pairs) plt.show()

这段代码是一个深度卷积神经网络用于对手写数字图像进行分类的代码。首先，通过load_data函数加载训练数据和测试数据集，然后使用DeepConvNet()创建了一个深度卷积神经网络，并通过load_params函数加载了预训练的...

帮我解释下下面代码的关键代码 结合代码来解释 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(max_depth = 4, n_estimators = 5, max_features = 1) #训练随机森林 rf.fit(X,y) title = ('RandomForestClassifier') # 设置绘图窗口 fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace = 1, hspace = 1) #前两个特征 X0, X1 = X[:, 0], X[:, 1] #生成测试样本数据 xx, yy = make_meshgrid(X0, X1) #对测试样本进行预测 plot_test_results(ax, rf, xx, yy, cmap = plt.cm.coolwarm, alpha = 0.8) #显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c = y, cmap = plt.cm.coolwarm, s = 20, edgecolors = 'k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

这段代码是使用随机森林算法对数据进行分类，并可视化分类结果。其中的关键代码是： rf = RandomForestClassifier(max_depth = 4, n_estimators = 5, max_features = 1) #训练随机森林 rf.fit(X,y) ...

fig.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3)

在Matplotlib库中，fig.subplots_adjust()函数是一个调整子图之间间距的方法，主要用于控制matplotlib创建的figure（图表）中各个子图之间的水平空间（hspace）和垂直空间（wspace）。这里的参数解释如下： - ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,axes=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=500,color='k',alpha=0.5) plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)

这段代码使用了Matplotlib库来创建一个2x2的子图，并在每个子图中绘制了一个高斯分布的直方图。其中，np.random.randn(500)生成了一个包含500个符合标准...最后，通过plt.subplots_adjust()函数来调整子图之间的间距。

fig, ax = plt.subplots(1,2) 设置两个子图之间距离

可以使用 plt.subplots_...plt.subplots_adjust(wspace=0.3) # 设置子图之间的水平间距 其中 wspace 参数表示子图之间的水平间距，可以根据需要进行调整。还可以使用 hspace 参数来设置子图之间的垂直间距。

#调整子图周围间距 fig,axes= plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=50,color='r',alpha=0.5) plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)

在这里，通过plt.subplots_adjust()函数来调整子图周围的间距。wspace和hspace分别控制子图之间的水平和垂直间距。将它们都设置为0，可以让子图之间的间距为0，从而使得整个图像看起来更加紧凑。

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资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文