import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from datetime import datetime import time def aaa(): now = datetime.now() hour = now.hour minute = now.minute second = now.second # 设置图像大小和坐标系 fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) ax.set_xlim(-1.1, 1.1) ax.set_ylim(-1.1, 1.1) # 绘制表盘 circle = plt.Circle((0, 0), 1.0, facecolor=None, edgecolor='black', linewidth=3.0) ax.add_artist(circle) # 绘制刻度线 for i in range(60): angle = i * (2 * np.pi / 60) if i % 5 == 0: start_pt = (0.9 * np.cos(angle), 0.9 * np.sin(angle)) end_pt = (np.cos(angle), np.sin(angle)) plt.plot([start_pt[0], end_pt[0]], [start_pt[1], end_pt[1]], 'black', linewidth=3.0) else: start_pt = (0.95 * np.cos(angle), 0.95 * np.sin(angle)) end_pt = (np.cos(angle), np.sin(angle)) plt.plot([start_pt[0], end_pt[0]], [start_pt[1], end_pt[1]], 'gray', linewidth=1.0) # 绘制秒针 angle_sec = (15 - second) * (2 * np.pi / 60) sec_x = 0.8 * np.cos(angle_sec) sec_y = 0.8 * np.sin(angle_sec) sec_hand = plt.Line2D([0, sec_x], [0, sec_y], color='red', linewidth=3.0) ax.add_artist(sec_hand) # 绘制分针 angle_min = (15 - minute) * (2 * np.pi / 60) min_x = 0.7 * np.cos(angle_min) min_y = 0.7 * np.sin(angle_min) min_hand = plt.Line2D([0, min_x], [0, min_y], color='blue', linewidth=5.0) ax.add_artist(min_hand) # 绘制时针 angle_hour = (15 - hour % 12 - minute / 60) * (2 * np.pi / 12) hour_x = 0.5 * np.cos(angle_hour) hour_y = 0.5 * np.sin(angle_hour) hour_hand = plt.Line2D([0, hour_x], [0, hour_y], color='green', linewidth=7.0) ax.add_artist(hour_hand) # 显示时钟 plt.axis('off') plt.show() while True: plt.pause(0.1) plt.close() aaa()

时间: 2024-03-19 11:42:38 浏览: 29
这段代码实现了一个基于 Matplotlib 库的时钟程序。程序绘制了一个圆形表盘,并在上面绘制了秒针、分针和时针。每次程序运行时,都会根据当前时间更新指针的位置,并绘制出对应的时钟。 代码中的 `aaa()` 函数定义了绘制时钟的过程,该函数会在程序运行时不断被调用,以实现实时更新时钟的功能。具体来说,该函数会先获取当前的小时、分钟和秒钟信息,然后根据这些信息计算出每个指针的位置,最后使用 Matplotlib 库中的 `Line2D` 方法绘制出指针。 在代码的最后,使用 `while True` 循环和 `plt.pause()` 方法实现了实时更新时钟的功能。具体来说,程序会在每次绘制完成后暂停 0.1 秒,然后清除画布并重新绘制时钟,以实现实时更新的效果。 需要注意的是,由于 Matplotlib 库的特性,该程序可能会在某些环境下出现无法正常关闭的情况。如果遇到这种情况,可以尝试在终端中按下 `Ctrl+C` 组合键来强制关闭程序。
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from tensorflow import keras from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers import random import time from datetime import datetime import numpy as np

这段代码导入了一些 Python 库和 TensorFlow 库的模块。其中,`tensorflow` 是 Google 开发的一个深度学习框架,`keras` 是 TensorFlow 中的一个高层次深度学习 API,`keras.layers` 模块包含了各种神经网络层,`numpy` 是一个数学库,提供了大量数值计算的函数和数据结构,`matplotlib.pyplot` 是 Python 中常用的绘图库,`sklearn.metrics` 模块包含了各种机器学习的评估指标和函数。 这些库的作用如下: - `tensorflow.keras`:TensorFlow 的高层次深度学习 API,用于构建和训练深度学习模型。 - `sklearn.metrics`:包含了各种机器学习的评估指标和函数,如混淆矩阵、准确率、精确率、召回率等。 - `matplotlib.pyplot`:Python 中常用的绘图库,可以绘制各种类型的图形,如折线图、散点图、柱状图等。 - `numpy`:一个数学库,提供了大量数值计算的函数和数据结构,如数组、矩阵、线性代数等。在深度学习中,常用来处理数值数据。 - `random`:Python 的随机数库,用于生成随机数或打乱数据。 - `time`:Python 的时间库,用于获取当前时间。 - `datetime`:Python 的日期时间库,用于处理日期和时间的各种操作。

import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import radviz该环境下输出每次更新的权重的代码

好的,以下是一个基于TensorFlow的神经网络模型,可以输出每次更新的权重的代码: ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras import pandas as pd import numpy as np # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') labels = pd.read_csv('labels.csv') # 构建模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(data.shape[1],), activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) # 定义回调函数 class MyCallback(tf.keras.callbacks.Callback): def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): for layer in self.model.layers: weights = layer.get_weights() print(weights) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 创建回调函数实例 callbacks = MyCallback() # 训练模型 model.fit(data, labels, epochs=10, verbose=1, callbacks=[callbacks]) ``` 这个代码首先加载了数据集,然后定义了一个包含三个层的神经网络模型。模型的第一层是一个具有128个神经元的全连接层,使用ReLU激活函数。第二层是一个具有64个神经元的全连接层,同样使用ReLU激活函数。最后一层是一个具有1个神经元的全连接层,使用sigmoid激活函数。 接着,代码定义了一个回调函数MyCallback,当每个epoch结束时,该函数会输出每个层的权重。 然后,代码编译了模型,使用adam优化器和二元交叉熵损失函数进行训练,并在控制台输出了训练过程中的准确率等信息。使用callbacks=[callbacks]将回调函数传递给了fit()函数,以便在每个epoch结束时调用回调函数。 希望这个代码对你有所帮助!

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import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

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