请将上述内容续写完整。

4. 保护措施的接线方式，包括过载保护、短路保护、接地保护等的接线方式。

综合考虑宝平湾煤矿的实际情况，建议设计的变电站接线图应采用一张图多层次的方式进行设计。具体来说，可以将变电站的主要设备和配电系统的电路按照不同的电压等级、不同的功能进行分层，以便于工程师和操作人员对变电站的电路进行理解和维护。

在变电站接线图的设计中，需要注意以下几个方面：

1. 接线图的排版应该合理，按照电路的逻辑顺序进行排列，并标明各个元件的名称、型号、规格等信息。

2. 接线图中应该使用符合国家和行业标准的符号和线路，以便于工程师和操作人员进行理解和维护。

3. 接线图应该注明电路的电压等级、电流容量、相位关系、接地方式等重要参数，以便于工程师和操作人员进行维护和操作。

4. 接线图中应该标注各种保护措施的接线方式，以保证变电站的安全稳定运行。

总体来说，宝平湾煤矿35/10kv变电所毕业设计的变电站接线图设计应该在综合考虑煤矿的用电需求、供电环境、设备选型、建设成本、运行成本、可靠性和安全性等多个因素的基础上，采用一张图多层次的方式进行设计，确保接线图的准确、清晰和易于理解，为变电站的运行提供保障。

相关问题

续写代码，将两种分类数据展现出来

为了展示两类分类结果，我们可以添加一些可视化处理，例如使用matplotlib来绘制混淆矩阵或者简单的柱状图显示每种类别的正确与错误预测数量。下面是针对展示两类分类结果的一个简单实现：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 获取预测值和真实值
predictions = pred
labels = true

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(labels, predictions)

# 混淆矩阵的标签
cm_labels = ['Ham', 'Spam']

# 绘制混淆矩阵
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
ax.set(
    xticks=np.arange(cm.shape[1]),
    yticks=np.arange(cm.shape[0]),
    xticklabels=cm_labels, yticklabels=cm_labels,
    ylabel="True label",
    xlabel="Predicted label"
)

# 在混淆矩阵上标注数值
thresh = cm.max() / 2.
for i in range(cm.shape[0]):
    for j in range(cm.shape[1]):
        ax.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
                ha="center", va="center",
                color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
         rotation_mode="anchor")
plt.show()

# 显示各类别准确率的条形图
results = {'Ham': [0, 0], 'Spam': [0, 0]}  # 初始化两个类别的预测正确与错误数量
for prediction, label in zip(predictions, labels):
    key = 'Spam' if label == 1 else 'Ham'
    results[key][prediction] += 1  # 更新对应位置的数量

barWidth = 0.3
r1 = np.arange(len(results['Ham']))
r2 = [x + barWidth for x in r1]

plt.bar(r1, results['Ham'], width=barWidth, edgecolor='white', label='Ham')
plt.bar(r2, results['Spam'], width=barWidth, edgecolor='white', label='Spam')

plt.xlabel('Prediction Status', fontweight='bold', fontsize=15)
plt.ylabel('Count', fontweight='bold', fontsize=15)
plt.xticks([r + barWidth/2 for r in range(len(results['Ham']))], ['Correct', 'Incorrect'])

plt.legend()
plt.show()

上述代码首先利用`confusion_matrix`函数创建了一个表示预测性能的混淆矩阵，并通过Matplotlib进行了图形化展示。然后，它以条形图的形式比较了两类邮件预测正确的数目和错误的数目。这有助于直观地了解模型在这两个类别上的表现如何。

python 命令行续写

在Python命令行中，如果你想要续写长行，你可以使用反斜杠（\）作为续行符。当你在行尾输入反斜杠后，下一行的内容会继续执行，仿佛它们是在同一行上。例如：

long_command = '这是一条很长的命令' \
              '它可以跨多行写，每个部分都在同一行的续行处'

在上述例子中，`long_command` 变量会被设置为一个字符串，内容是多行文本连续组成的。