D:\数据可视化\代码\stage9\demo1.py:35: FutureWarning: Indexing with multiple keys (implicitly converted to a tuple of keys) will be deprecated, use a list instead. print(data.groupby('Name')['Chinese', 'Math'].sum())

时间: 2024-02-23 16:00:02 浏览: 129
PPT

数据库管理系统概述英文版课件:9 Introduction to Indexing and Hash Index.ppt

这个警告是因为在使用 groupby 方法时,传递给 agg 函数的参数是字典形式,而字典在 Python 中是无序的,因此不能保证每次的顺序都相同。在 Python 3.7 之前,字典的顺序是不确定的,因此在这些版本的 Pandas 中,会出现上述警告。 为了避免这个警告,可以将需要聚合的列名放在一个列表中,然后传递给 groupby 方法,如下所示: ```python print(data.groupby('Name')[['Chinese', 'Math']].sum()) ``` 这样就可以避免警告了。
阅读全文

相关推荐

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-1430dfa068df>", line 1, in <module> runfile('D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2\\线性分析预测.py', wdir='D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2') File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:\Users\Admin\PycharmProjects\pythonProject2\线性分析预测.py", line 9, in <module> y = data.iloc[:, 4].values File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1067, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1563, in _getitem_tuple tup = self._validate_tuple_indexer(tup) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 873, in _validate_tuple_indexer self._validate_key(k, i) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1466, in _validate_key self._validate_integer(key, axis) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1557, in _validate_integer raise IndexError("single positional indexer is out-of-bounds") IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

D:\anaconda\envs\mytest\python.exe D:/PyCharm/learning/1/BPmain.py (100, 35) (50, 35) (100, 1) (50, 1) Int64Index([5], dtype='int64') Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3081, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 70, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 101, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 1625, in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 1632, in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item KeyError: 0 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 30, in <module> if test_output.loc[i, 0] == y_pred[i, 0]: File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 889, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1060, in _getitem_tuple return self._getitem_lowerdim(tup) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 831, in _getitem_lowerdim return getattr(section, self.name)[new_key] File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 895, in __getitem__ return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1124, in _getitem_axis return self._get_label(key, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1073, in _get_label return self.obj.xs(label, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 3739, in xs loc = index.get_loc(key) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3083, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 0 进程已结束,退出代码1

/var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:2: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['cluster_label'] = db.labels_ /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:8: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:9: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:10: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:11: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:18: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. night_cnt = device_cluster_df[device_df['is_night'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:19: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. daytime_cnt = device_cluster_df[device_df['is_daytime'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:20: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. weekend_cnt = device_cluster_df[device_df['is_weekend'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_35021/1920266051.py:21: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. weekday_cnt = device_cluster_df[device_df['is_weekend'] == 0]['event_day'].drop_duplicates().count()jupyter notebook出现这段报错的原因

/var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:2: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['cluster_label'] = db.labels_ /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:8: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:9: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:10: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:11: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0) /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:18: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. night_cnt = device_cluster_df[device_df['is_night'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:19: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. daytime_cnt = device_cluster_df[device_df['is_daytime'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:20: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. weekend_cnt = device_cluster_df[device_df['is_weekend'] == 1]['event_day'].drop_duplicates().count() /var/folders/gk/ryl0f4y10m9ccnhw_1vlpjzh0000gn/T/ipykernel_41405/1920266051.py:21: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. weekday_cnt = device_cluster_df[device_df['is_weekend'] == 0]['event_day'].drop_duplicates().count() ​解释一下这段信息为什么出现

Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'Column1' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "e:\Mydata\py\提取指定范围excel数据.py", line 7, in <module> data = df.loc[0:9, 'Column1':'Column3'] # 例如提取第1行到第10行,第1列到第3列的数据 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1067, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1256, in _getitem_tuple return self._getitem_tuple_same_dim(tup) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 924, in _getitem_tuple_same_dim retval = getattr(retval, self.name)._getitem_axis(key, axis=i) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1290, in _getitem_axis return self._get_slice_axis(key, axis=axis) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1324, in _get_slice_axis indexer = labels.slice_indexer(slice_obj.start, slice_obj.stop, slice_obj.step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6559, in slice_indexer start_slice, end_slice = self.slice_locs(start, end, step=step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6767, in slice_locs start_slice = self.get_slice_bound(start, "left") File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6686, in get_slice_bound raise err File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6680, in get_slice_bound slc = self.get_loc(label) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3804, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'Column1'

分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1

最新推荐

recommend-type

【java毕业设计】应急救援物资管理系统源码(springboot+vue+mysql+说明文档).zip

项目经过测试均可完美运行! 环境说明: 开发语言:java jdk:jdk1.8 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 管理工具:maven 开发工具:idea/eclipse
recommend-type

基于java的音乐网站答辩PPT.pptx

基于java的音乐网站答辩PPT.pptx
recommend-type

基于Flexsim的公路交通仿真系统.zip

基于Flexsim软件开发的仿真系统,可供参考学习使用
recommend-type

weixin073智慧旅游平台开发微信小程序+ssm后端毕业源码案例设计.zip

weixin073智慧旅游平台开发微信小程序+ssm后端毕业源码案例设计 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
recommend-type

python017基于Python贫困生资助管理系统带vue前后端分离毕业源码案例设计.zip

python017基于Python贫困生资助管理系统带vue前后端分离毕业源码案例设计 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
recommend-type

Android圆角进度条控件的设计与应用

资源摘要信息:"Android-RoundCornerProgressBar" 在Android开发领域,一个美观且实用的进度条控件对于提升用户界面的友好性和交互体验至关重要。"Android-RoundCornerProgressBar"是一个特定类型的进度条控件,它不仅提供了进度指示的常规功能,还具备了圆角视觉效果,使其更加美观且适应现代UI设计趋势。此外,该控件还可以根据需求添加图标,进一步丰富进度条的表现形式。 从技术角度出发,实现圆角进度条涉及到Android自定义控件的开发。开发者需要熟悉Android的视图绘制机制,包括但不限于自定义View类、绘制方法(如`onDraw`)、以及属性动画(Property Animation)。实现圆角效果通常会用到`Canvas`类提供的画图方法,例如`drawRoundRect`函数,来绘制具有圆角的矩形。为了添加图标,还需考虑如何在进度条内部适当地放置和绘制图标资源。 在Android Studio这一集成开发环境(IDE)中,自定义View可以通过继承`View`类或者其子类(如`ProgressBar`)来完成。开发者可以定义自己的XML布局文件来描述自定义View的属性,比如圆角的大小、颜色、进度值等。此外,还需要在Java或Kotlin代码中处理用户交互,以及进度更新的逻辑。 在Android中创建圆角进度条的步骤通常如下: 1. 创建自定义View类:继承自`View`类或`ProgressBar`类,并重写`onDraw`方法来自定义绘制逻辑。 2. 定义XML属性:在资源文件夹中定义`attrs.xml`文件,声明自定义属性,如圆角半径、进度颜色等。 3. 绘制圆角矩形:在`onDraw`方法中使用`Canvas`的`drawRoundRect`方法绘制具有圆角的进度条背景。 4. 绘制进度:利用`Paint`类设置进度条颜色和样式,并通过`drawRect`方法绘制当前进度覆盖在圆角矩形上。 5. 添加图标:根据自定义属性中的图标位置属性,在合适的时机绘制图标。 6. 通过编程方式更新进度:在Activity或Fragment中,使用自定义View的方法来编程更新进度值。 7. 实现动画:如果需要,可以通过Android的动画框架实现进度变化的动画效果。 标签中的"Android开发"表明,这些知识点和技能主要面向的是Android平台的开发人员。对于想要在Android应用中实现自定义圆角进度条的开发者来说,他们需要具备一定的Android编程基础,并熟悉相关的开发工具和库。 在"RoundCornerProgressBar-master"压缩包文件的文件名称列表中,我们可以推测这个资源包含了完整的项目代码,包括源代码、资源文件、布局文件、可能的示例代码以及必要的文档说明。开发者通过下载和解压缩这个包,可以得到一个完整的项目,从而可以直接查看代码实现细节,或是将其集成到自己的项目中。 最终,对于希望使用"Android-RoundCornerProgressBar"的开发者,关键在于理解自定义View的创建过程、圆角图形的绘制技术,以及如何在Android应用中集成和使用这些自定义控件。通过上述知识点的学习和实践,开发者能够掌握在Android应用中创建美观且功能丰富的用户界面所需的技能。
recommend-type

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
recommend-type

【R语言lattice包实战】:从案例到技巧,图形制作不再难

![R语言数据包使用详细教程lattice](http://pfister.ee.duke.edu/images/Nguyen-arxiv11-fig2.jpg) # 1. R语言与lattice包概述 R语言作为统计分析领域内广泛应用的编程语言,凭借其强大的图形功能而受到数据科学家的青睐。在R语言中,lattice包是绘图系统的重要组成部分,它基于trellis图形系统设计,能够高效地创建多变量条件图。本章节将引导读者对lattice包有一个初步的了解,并概述其功能和应用范围。 ## 1.1 R语言中的图形系统 R语言提供了一系列的图形系统,基础图形系统(base graphics)是其
recommend-type

输入正整数n.打出长度为n的菱形

好的,以下是打印菱形的代码实现: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int n, i, j; printf("请输入一个正整数n:"); scanf("%d", &n); if(n % 2 == 0) { // 如果输入的n是偶数,将其加1变成奇数 n++; } for(i = 0; i < n / 2 + 1; i++) { for(j = 0; j < n / 2 - i; j++) { printf(
recommend-type

mui框架实现带侧边栏的响应式布局

资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架,它采用了类似Bootstrap的语义化标签,但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例,该布局具有侧边栏,能够实现首页内容的切换。 知识点一:mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库,它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API,便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准,使用HTML、CSS和JavaScript构建应用,它提供了一个类似于jQuery的轻量级库,方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表,通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二:mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局,开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀,如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类,比如mui-row和mui-col,用于创建灵活的栅格系统,方便开发者构建列布局。 知识点三:侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式,比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常,侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局,与主内容区分开来,并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四:首页内容切换功能 实现首页可切换的功能,通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五:mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中,"index.html"文件是项目的入口文件,它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件,它在Web应用中起到了至关重要的作用,定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件,"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件,"fonts"文件夹存放字体文件,"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六:mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发,开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目,生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后,开发者可以将项目作为一个Web应用分发,也可以将其打包为原生应用,比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七:mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑,保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面,mui提供了多种工具和最佳实践,例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架,从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。