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'],['2020-04-01','都江堰景区',4,'进行健康无课表多喝水']] 选取new_list中所有new_list[1]的2020年3月份的new_list[2]的分值画散点图

时间: 2023-08-06 14:19:11 浏览: 37
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中所有new_list[1]的2020年3月份的new_list[2]的分值 data = [(item[2], item[0]) for item in new_list if item[1] == '都江堰景区' and item[0].startswith('2020-03')] # 分离分值和日期 scores, dates = zip(*data) # 将日期字符串分割成年份和月份 years, months, _ = zip(*[date.split('-') for date in dates]) # 创建散点图 fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(years, scores) # 设置图表标题和坐标轴标签 ax.set_title('Scores for March 2020') ax.set_xlabel('Year and Month') ax.set_ylabel('Score') # 显示图表 plt.show() ``` 这段代码将选取`new_list`列表中所有在"都江堰景区"且日期在2020年3月份的元素,并将它们的分值和日期分离。然后,它将创建一个散点图,其中x轴是年份和月份的组合,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。
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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

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。

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 ]

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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

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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