ax.plot(theta, valuep, "#66CCFF", lw=1, alpha=0.75) # 绘图 ax.fill(theta, valuep, "#66CCFF", alpha=0.35) 请解释这段代码，解释每个函数的使用方法和意义

时间: 2024-03-05 16:51:45 浏览: 126
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API函数解析，详细说明各函数用途

这段代码是用来绘制雷达图的，具体解释如下： ```python ax.plot(theta, valuep, "#66CCFF", lw=1, alpha=0.75) ``` - `theta`表示角度，是一个数组，用于表示雷达图的各个顶点的角度位置。在这个代码段中，`theta`是一个1维的numpy数组，包含了雷达图中所有顶点的角度位置。 - `valuep`表示数值，是一个数组，用于表示雷达图的各个顶点的大小。在这个代码段中，`valuep`是一个1维的numpy数组，包含了雷达图中所有顶点的大小。 - `#66CCFF`表示绘图所使用的颜色。在这个代码段中，绘图的颜色是蓝绿色。 - `lw`表示线条的宽度。在这个代码段中，线条的宽度是1。 - `alpha`表示颜色的透明度。在这个代码段中，颜色的透明度是0.75。 这段代码的作用是绘制雷达图中的线条，表示各个顶点之间的关系。 ```python ax.fill(theta, valuep, "#66CCFF", alpha=0.35) ``` - `theta`表示角度，是一个数组，用于表示雷达图的各个顶点的角度位置。在这个代码段中，`theta`是一个1维的numpy数组，包含了雷达图中所有顶点的角度位置。 - `valuep`表示数值，是一个数组，用于表示雷达图的各个顶点的大小。在这个代码段中，`valuep`是一个1维的numpy数组，包含了雷达图中所有顶点的大小。 - `#66CCFF`表示绘图所使用的颜色。在这个代码段中，绘图的颜色是蓝绿色。 - `alpha`表示颜色的透明度。在这个代码段中，颜色的透明度是0.35。 这段代码的作用是填充雷达图中的区域，表示各个顶点之间的关系区域。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] tag = ['性别', '家庭条件', '年龄', '体重', '身高', '其他'] # 标签 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(tag), endpoint=False) # 将圆根据标签的个数等比分 tag = np.concatenate((tag, [tag[0]])) # 解决报错 valuep= [4, 6, 5, 4, 3, 2] # 数据 theta = np.concatenate((theta, [theta[0]])) # 闭合 valuep = np.concatenate((valuep, [valuep[0]])) # 闭合 ax = plt.subplot(111, projection='polar') # 构建图例 ax.plot(theta, valuep, "b", lw=1, alpha=0.75) # 绘图 ax.fill(theta, valuep, "b", alpha=0.35) # 填充 plt.thetagrids(theta * 180 / np.pi, tag) # 替换标签名称 ax.set_ylim(1, 7) # 设置极轴的区间 plt.yticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']) # 设置y轴刻度名称 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极轴方向 ax.set_title('六维图', fontsize=20) # 添加图描述 plt.legend(['乘客'], loc='best') # 添加图例 plt.show()请解释这段代码，解释每个函数的使用方法的意义

ax.plot(theta, valuep, "b", lw=1, alpha=0.75) # 绘图 ax.fill(theta, valuep, "b", alpha=0.35) # 填充 plt.thetagrids(theta * 180 / np.pi, tag) # 替换标签名称 ax.set_ylim(1, 7) # 设置极轴的区间 plt....

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np if __name__ == '__main__': fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 大半球 theta1 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi1 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X1 = 30*np.sin(theta1)*np.cos(phi1) Y1 = 30*np.sin(theta1)*np.sin(phi1) z1 = 30*np.cos(theta1)+30 ax.plot_surface(X1, Y1, z1, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 小半球 theta2 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi2 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.cos(phi2) Y2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.sin(phi2) z2 = 0.534 * 30 * np.cos(theta2) + 30 ax.plot_surface(X2, Y2, z2, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 抛物面 theta3 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(64, 1) u = np.linspace(-15, 15, 64).reshape(1, 64) X3 = u*np.sin(theta3) Y3 = u*np.cos(theta3) z3 = (2-np.sqrt(3))/15*u**2 ax.plot_surface(X3, Y3, z3, cmap=cm.coolwarm) plt.axis('square') plt.show()如何绘制投影

可以使用 ax.contour() 函数绘制等高线图作为投影。以下是一个简单的例子，假设我们要绘制大半球的投影： # 绘制大半球的投影 X1_projected = X1 Y1_projected = Y1 z1_projected = np.zeros_like(z1) # ...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from math import pi # 设置数据 df = pd.DataFrame({ 'group': ['yun', 'ding', 'shu', 'mo'], 'var1': [38, 1.5, 30, 4], 'var2': [29, 10, 9, 34], 'var3': [8, 39, 23, 24], 'var4': [7, 31, 33, 14], 'var5': [28, 15, 32, 14] }) # 目标数量 categories = list(df)[1:] N = len(categories) # 角度 angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)] angles += angles[:1] # 初始化 ax = plt.subplot(111, polar=True) # 设置第一个 ax.set_theta_offset(pi / 2) ax.set_theta_direction(-1) # 添加背景信息 plt.xticks(angles[:-1], categories) ax.set_rlabel_position(0) plt.yticks([10, 20, 30], ["10", "20", "30"], color="grey", size=7) plt.ylim(0, 40) # 添加数据图 # 第一个 values = df.loc[0].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="yun") ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1) # 第二个 values = df.loc[1].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="ding") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第三个 values = df.loc[2].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="shu") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第四个 values = df.loc[3].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="mo") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 添加图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1)) # 显示 plt.show()解释这段代码

1. 首先，我们导入了需要使用的库，包括matplotlib.pyplot（用于绘制数据图）、pandas（用于数据处理）和math.pi（表示圆周率π）。 2. 然后，我们创建了一个数据框（DataFrame），其中包含了一些数据，例如group、...

注释下列代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_radar(data): ''' the first column of the data is the cluster name; the second column is the number of each cluster; the last are those to describe the center of each cluster. ''' kinds = data.iloc[:, 0] labels = data.iloc[:, 2:].columns centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1) centers = np.array(centers) n = len(labels) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置坐标为极坐标 # 画若干个五边形 floor = np.floor(centers.min()) # 大于最小值的最大整数 ceil = np.ceil(centers.max()) # 小于最大值的最小整数 for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5): ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black') # 画不同客户群的分割线 for i in range(n): ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black') # 画不同的客户群所占的大小 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i]) #ax.fill(angles, centers[i]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度，将弧度转换为角度 plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置，在画布外 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极坐标的起点（即0°）在正北方向，即相当于坐标轴逆时针旋转90° ax.spines['polar'].set_visible(False) # 不显示极坐标最外圈的圆 ax.grid(False) # 不显示默认的分割线 ax.set_yticks([]) # 不显示坐标间隔 plt.show() plot_radar(data)

首先，通过导入numpy和matplotlib.pyplot库来支持数据处理和绘图功能。然后定义了一个名为plot_radar的函数，用于绘制雷达图。 函数的输入参数data是一个包含数据的DataFrame对象，其中第一列是聚类的名称，第二列...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 极坐标螺旋线 r = np.arange(0,3,0.002) theta = 2 * np.pi * r fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') ax.plot(theta, r) ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4]) fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'}) ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') ax.plot(theta_intersect, r_intersect, 'ro', label='Intersection point') ax.annotate('Intersection point', xy=(theta_intersect, r_intersect), xytext=(theta_intersect+0.5, r_intersect+0.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01), fontsize=10, horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom') # 添加注释 ax.annotate('Start Here', xy=(0, 0), xytext=(0.1, 1.2), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.annotate('End Here', xy=(10*np.pi, 10*np.pi), xytext=(9.5, 9.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.legend() plt.show()代码优化

ax.plot(theta_intersect, r_intersect, 'ro', label='Intersection point') ax.annotate('Intersection point', xy=(theta_intersect, r_intersect), xytext=(theta_intersect+0.5, r_intersect+0.5), ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3])标注螺旋线中除起始点外的一个交点

ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3]) # 标注交点 theta_i = 2 * np.pi * 1 r_i = 1 ax.annotate('({:.2f}, {:.2f})'.format(theta_i, r_i),...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # define the constants K = 1.5 H = 7.5 S = 5 V1 = 100 V = 10 theta = np.radians(3) # converting the theta to radians # create an array of 'd' values d_values = np.linspace(100, 200, 100) # example values, adjust as necessary # calculate 'Z' values Z_values = (d_values/V1 + 2)*V + d_values # calculate 'P' values for H >= S and H < S P_values_H_ge_S = (K*H) / (S*(d_values/V1 + 2)*V*np.tan(theta)) P_values_H_lt_S = (K*(S-(S-H)/2)) / (S*(d_values/V1 + 2)*V*np.tan(theta)) # for each 'd' value, choose the appropriate 'P' value P_values = np.where(H >= S, P_values_H_ge_S, P_values_H_lt_S) # mask for P >= 0.8 mask = P_values >= 0.8 # plot Z vs d for P >= 0.8 plt.plot(d_values[mask], Z_values[mask]) plt.xlabel('d') plt.ylabel('Z') plt.title('Z vs d for P >= 0.8') plt.grid(True) plt.show()

接着，使用两个不同的公式分别计算H大于等于S和H小于S时的P值，然后根据P值的大小选择不同的公式计算P。最后，使用P值的掩码来选择P大于等于0.8的数据点，并将符合条件的数据点绘制成Z和d的图像，以便观察和分析。

fig = pl.figure() ax = Axes3D(fig,auto_add_to_figure=False) ax.plot3D(track1[:, 0], track1[:, 1], track1[:, 2], lw=1) ax.plot3D(track2[:, 0], track2[:, 1], track2[:, 2], lw=1)

这是一个使用 Matplotlib 库绘制三维图形的代码片段，其中 fig 是一个 Figure 对象，ax 是一个 Axes3D 对象，track1 和 track2 是包含三维坐标的数组。ax.plot3D() 方法用于绘制三维线条。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.matrix(X.values) y=np.matrix(y.values) theta=np.matrix(np.array[0,0]) computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*X) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel=('房子面积') ax.set_ylabel=('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

5. ax.set_xlabel=('房子面积') 和 ax.set_ylabel=('房子价格') 应该改为 ax.set_xlabel('房子面积') 和 ax.set_ylabel('房子价格')。 6. f=g[0,0]+(g[0,1]*X) 应该改为 f=g[0,0]+(g[0,1]*x)。 7. 在 ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

9. 在第36行中，应该将g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters)改为g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,int(iters))，以确保iters是一个整数。 10. 在第38行和39行之间应该有一个空行。 以下是修正后...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r #创建画布和坐标系 fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'}, figsize=(8, 8)) #绘制螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') #设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3]) #添加注释文本和标记 ax.annotate('a polar annotation', xy=(5*np.pi/4, 0.6), xytext=(np.pi/2, -0.2), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3', color='red')) ax.text(np.pi/2, 0.8, '1.0', ha='center', va='center') ax.text(np.pi/2, 0.2, '0.0', ha='center', va='center') ax.plot(5*np.pi/4, 0.6, 'ro') #显示图形 plt.show()修改代码使添加的注释文本和标记不重合

ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3]) # 添加注释文本和标记 ax.annotate('a polar annotation', xy=(5*np.pi/4, 0.6), xytext=(np.pi/2, -...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行，去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行，最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()

ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data['房子面积'], data['房子价格'], label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价...

检查代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义常量值 L = 10 S = 10 d = 300 theta = 60 beta = 3 V = 30 V1 = 300 T1 = 5 # 确定alpha范围及变化步长 alpha_range = np.arange(30, 111, 1) # 计算对应的P值和Ta、Tb值 P_values = [] Ta_values = [] Tb_values = [] for alpha in alpha_range: Ta = (d * np.cos(np.radians(theta)) + (d * np.sin(np.radians(theta))) / np.tan(np.radians(alpha)) - L * np.cos(np.radians(alpha)) / 2) / V if Ta <= Tb: Tb = (d * np.sin(np.radians(theta))) / (np.sin(np.radians(alpha)) * V1) + T1 P = (L * np.sin(np.radians(alpha))) / (S * np.sin(np.radians(theta)) + np.tan(np.radians(beta)) * (2*d*np.cos(np.radians(theta)) + (2*d*np.sin(np.radians(theta))) / np.tan(np.radians(alpha)) - L*np.cos(np.radians(alpha)))) P_values.append(P) Ta_values.append(Ta) Tb_values.append(Tb) # 绘制图像 plt.plot(alpha_range, P_values) plt.xlabel('alpha') plt.ylabel('P') plt.title('Relationship between alpha and P') plt.show()

这段代码看起来没有明显的语法错误，但是可能...4. 对于一些边界情况，例如alpha等于30或者110时，可能会存在P值未定义的情况，需要特别处理。 建议在运行前先对代码进行仔细的逻辑检查和测试，确保计算结果的正确性。

为什么是空白def draw(res, x): # 生成 x 和 y 的数据 x = x y1 = [] y2 = [] y3 = [] y4 = [] y5 = [] for y in res: y1.append(-1*y[0]) y2.append(y[1]) y3.append(y[2]) y4.append(y[3]) y5.append(y[4]) # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.subplot(234), ax.plot(x, y4, 'g-', label='K') plt.subplot(235), ax.plot(x, y5, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

plt.subplot() 的返回值是 AxesSubplot 对象，与 ax.plot() 函数一起使用，可以将曲线添加到特定的子图中。因此，需要将绘图命令与 plt.subplot() 函数分开，并将其分配给一个变量，然后使用该变量来添加曲线...

import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime # 解决中文显示问题 plt.style.use('seaborn') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 filename = 'data/sitka_weather_2018_simple.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) # 创建一个与该文件相关联的阅读器对象 header_row = next(reader) # 读取文件头 dates, highs, lows = [], [], [] for row in reader: # 转换日期格式 current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d') high = int(row[5]) low = int(row[6]) dates.append(current_date) highs.append(high) lows.append(low) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5) ax.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5) ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1) ax.set_title('2018年每日最高温度', fontsize=24) ax.set_xlabel('', fontsize=16) fig.autofmt_xdate() ax.set_ylabel('温度(F)', fontsize=16) ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) plt.show()增加平均值显示

ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1) ax.set_title('2018年每日温度', fontsize=24) ax.set_xlabel('', fontsize=16) fig.autofmt_xdate() ax.set_ylabel('温度(F)', fontsize=...
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

在Python的可视化库matplotlib中，`plt.plot()`函数是用于绘制曲线图和折线图的主要工具。本实例展示了如何利用这个函数创建具有不同特性的图形。以下是对matplotlib中曲线图和折线图的理解以及`plt.plot()`的具体...
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java项目，课程设计-ssm病人跟踪治疗信息管理系统

病人跟踪治疗信息管理系统采用B/S模式，促进了病人跟踪治疗信息管理系统的安全、快捷、高效的发展。传统的管理模式还处于手工处理阶段，管理效率极低，随着病人的不断增多，传统基于手工管理模式已经无法满足当前病人需求，随着信息化时代的到来，使得病人跟踪治疗信息管理系统的开发成了必然。 本网站系统使用动态网页开发SSM框架，Java作为系统的开发语言，MySQL作为后台数据库。设计开发了具有管理员；首页、个人中心、病人管理、病例采集管理、预约管理、医生管理、上传核酸检测报告管理、上传行动轨迹管理、分类管理、病人治疗状况管理、留言板管理、系统管理，病人；首页、个人中心、病例采集管理、预约管理、医生管理、上传核酸检测报告管理、上传行动轨迹管理、病人治疗状况管理，前台首页；首页、医生、医疗资讯、留言反馈、个人中心、后台管理、在线咨询等功能的病人跟踪治疗信息管理系统。在设计过程中，充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。
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liunx project 5

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黑板风格计算机毕业答辩PPT模板下载

资源摘要信息:"创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板" 在当前数字化教学与展示需求日益增长的背景下，PPT模板成为了表达和呈现学术成果及教学内容的重要工具。特别针对计算机专业的学生而言，毕业设计的答辩PPT不仅仅是一个展示的平台，更是其设计能力、逻辑思维和审美观的综合体现。因此，一个恰当且创意十足的PPT模板显得尤为重要。 本资源名为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板”，这表明该模板具有以下特点： 1. **创意设计**：模板采用了“黑板风格”的设计元素，这种风格通常模拟传统的黑板书写效果，能够营造一种亲近、随性的学术氛围。该风格的模板能够帮助展示者更容易地吸引观众的注意力，并引发共鸣。 2. **适应性强**：标题表明这是一个毕业答辩用的模板，它适用于计算机专业及其他相关专业的学生用于毕业设计课题的汇报。模板中设计的版式和内容布局应该是灵活多变的，以适应不同课题的展示需求。 3. **动态效果**：动态效果能够使演示内容更富吸引力，模板可能包含了多种动态过渡效果、动画效果等，使得展示过程生动且充满趣味性，有助于突出重点并维持观众的兴趣。 4. **专业性质**：由于是毕业设计用的模板，因此该模板在设计时应充分考虑了计算机专业的特点，可能包括相关的图表、代码展示、流程图、数据可视化等元素，以帮助学生更好地展示其研究成果和技术细节。 5. **易于编辑**：一个良好的模板应具备易于编辑的特性，这样使用者才能根据自己的需要进行调整，比如替换文本、修改颜色主题、更改图片和图表等，以确保最终展示的个性和专业性。 结合以上特点，模板的使用场景可以包括但不限于以下几种： - 计算机科学与技术专业的学生毕业设计汇报。 - 计算机工程与应用专业的学生论文展示。 - 软件工程或信息技术专业的学生课题研究成果展示。 - 任何需要进行学术成果汇报的场合，比如研讨会议、学术交流会等。 对于计算机专业的学生来说，毕业设计不仅仅是完成一个课题，更重要的是通过这个过程学会如何系统地整理和表述自己的思想。因此，一份好的PPT模板能够帮助他们更好地完成这个任务，同时也能够展现出他们的专业素养和对细节的关注。 此外，考虑到模板是一个压缩文件包（.zip格式），用户在使用前需要解压缩，解压缩后得到的文件为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板.pptx”，这是一个可以直接在PowerPoint软件中打开和编辑的演示文稿文件。用户可以根据自己的具体需要，在模板的基础上进行修改和补充，以制作出一个具有个性化特色的毕业设计答辩PPT。
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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
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提升点阵式液晶显示屏效率技术

![点阵式液晶显示屏显示程序设计](https://iot-book.github.io/23_%E5%8F%AF%E8%A7%81%E5%85%89%E6%84%9F%E7%9F%A5/S3_%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E5%BC%8F/fig/%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E6%A0%87%E7%AD%BE.png) # 1. 点阵式液晶显示屏基础与效率挑战 在现代信息技术的浪潮中，点阵式液晶显示屏作为核心显示技术之一，已被广泛应用于从智能手机到工业控制等多个领域。本章节将介绍点阵式液晶显示屏的基础知识，并探讨其在提升显示效率过程中面临的挑战。 ## 1.1 点阵式显
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在SoC芯片的射频测试中，ATE设备通常如何执行系统级测试以保证芯片量产的质量和性能一致？

SoC芯片的射频测试是确保无线通信设备性能的关键环节。为了在量产阶段保证芯片的质量和性能一致性，ATE（Automatic Test Equipment）设备通常会执行一系列系统级测试。这些测试不仅关注芯片的电气参数，还包含电磁兼容性和射频信号的完整性检验。在ATE测试中，会根据芯片设计的规格要求，编写定制化的测试脚本，这些脚本能够模拟真实的无线通信环境，检验芯片的射频部分是否能够准确处理信号。系统级测试涉及对芯片基带算法的验证，确保其能够有效执行无线信号的调制解调。测试过程中，ATE设备会自动采集数据并分析结果，对于不符合标准的芯片，系统能够自动标记或剔除，从而提高测试效率和减少故障率。为了
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CodeSandbox实现ListView快速创建指南

资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
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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