def distribution1(column): x = shuju[column].value_counts().index y = shuju[column].value_counts().values plt.bar(x,y,width=shuju[column].nunique()*0.2) plt.xlabel(column) plt.figure(figsize=(15,3.5)) shuju = data2[['charging_status','dcdc_stat']] for i in range(0,4): plt.subplot(1,4,i+1) distribution1(shuju.columns[i]) plt.show()
时间: 2023-06-11 18:04:17 浏览: 54
好的,我明白了您的要求。关于您的问题,这段代码是用于绘制一个数据集中特定字段的取值分布图,其中包含两个字段:charging_status和dcdc_stat。数据集为data2。具体实现过程是,首先定义了一个函数distribution1用于绘制柱状图,并传入参数column表示当前要绘制的字段名。然后使用shuju[column].value_counts()获取该字段取值的数量分布情况,将取值保存到x和数量保存到y中,并使用plt.bar(x,y)绘制柱状图,其中柱子的宽度为该字段取值的个数乘以0.2。最后,使用plt.xlabel(column)设置柱状图的横坐标标签,使用plt.figure(figsize=(15,3.5))设置整个图的大小,并通过循环调用distribution1函数,绘制多个柱状图,最终显示整个图像。
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decoded_qr_codes = pyzbar.decode(gray) for qr_code in decoded_qr_codes: print("QR code data: ", qr_code.data) pub.publish(qr_code.data) 保存解码后的二维码数据到文件 file_path = "/home/shuju/decoded_qr_codes.txt" # 文件路径和名称 with open(file_path, "w") as file: for qr_code in decoded_qr_codes: file.write(qr_code.data.decode("utf-8") + "\n") pub.publish(qr_code.data) 原先解码代码如上,现需要更改为如下新代码,如何更改,给出源码: import cv2 import time rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live" def write_data_to_file(name, data): with open(name, "wb") as fd: fd.write(data) return len(data) return -1 def image_callback(handler, frmdata, frmsize, width, height, pixfmt): print(f"Image {frmsize}@{frmdata} -- {width}x{height} -- {pixfmt}") if frmdata: t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t name = f"pictures/{width}x{height}-{pixfmt}_{counter}.jpg" if pixfmt == 5: write_data_to_file(name, frmdata) def main(rtsp_url): ts = int(time.time() * 1000) service = cv2.VideoCapture(rtsp_url) counter = 0 while True: ret, frame = service.read() if not ret: break t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t counter += 1 name = f"pictures/{frame.shape[1]}x{frame.shape[0]}-5_{counter}.jpg" cv2.imwrite(name, frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80]) service.release() print("done.") if __name__ == "__main__": main(rtsp_url)
以下是将您提供的源代码中的解码二维码和保存数据到文件的部分进行修改后的代码:
```python
import cv2
import time
from pyzbar import pyzbar
rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live"
def write_data_to_file(name, data):
with open(name, "wb") as fd:
fd.write(data)
return len(data)
return -1
def image_callback(handler, frmdata, frmsize, width, height, pixfmt):
print(f"Image {frmsize}@{frmdata} -- {width}x{height} -- {pixfmt}")
if frmdata:
t = int(time.time() * 1000)
if t - ts > 1000:
ts = t
name = f"pictures/{width}x{height}-{pixfmt}_{counter}.jpg"
if pixfmt == 5:
write_data_to_file(name, frmdata)
# 解码二维码
frame = cv2.imdecode(np.frombuffer(frmdata, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
decoded_qr_codes = pyzbar.decode(frame)
# 发布二维码数据
for qr_code in decoded_qr_codes:
print("QR code data: ", qr_code.data)
pub.publish(qr_code.data)
# 保存解码后的二维码数据到文件
file_path = "/home/shuju/decoded_qr_codes.txt"
with open(file_path, "w") as file:
for qr_code in decoded_qr_codes:
file.write(qr_code.data.decode("utf-8") + "\n")
def main(rtsp_url):
ts = int(time.time() * 1000)
service = cv2.VideoCapture(rtsp_url)
counter = 0
while True:
ret, frame = service.read()
if not ret:
break
t = int(time.time() * 1000)
if t - ts > 1000:
ts = t
counter += 1
name = f"pictures/{frame.shape[1]}x{frame.shape[0]}-5_{counter}.jpg"
cv2.imwrite(name, frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80])
service.release()
print("done.")
if __name__ == "__main__":
main(rtsp_url)
```
上述代码将解码二维码和保存数据到文件的功能添加到了 `image_callback` 函数中。请注意,您需要确保已安装了 `pyzbar` 库,并根据实际情况修改发布数据和保存文件的相关代码。
shuju=data_ieee30; index_load=shuju.bus(:,3)>0; n_load=sum(index_load); %%负荷节点数 load=shuju.bus(index_load,[1,3,4]); mu_load_p=shuju.bus(index_load,3); sigma_load_p=0.3*mu_load_p; %%负荷标准差为期望值30% mu_load_q=shuju.bus(index_load,4); sigma_load_q=0.3*mu_load_q; m=500; %%抽样数 p_load=zeros(n_load,m); p_loss=zeros(m,1); v_mc=zeros(30,m); %%%%%%%抽样得到负荷样本 for i=1:n_load p_load(i,:)=normrnd(mu_load_p(i),sigma_load_p(i),1,m); q_load(i,:)=normrnd(mu_load_q(i),sigma_load_q(i),1,m); end for i=1:m shuju.bus(index_load,3)=p_load(:,i); shuju.bus(index_load,4)=q_load(:,i); [basemva,bus,gen,branch]=runpf(shuju); p_loss(i)=sum(branch(:,14)+branch(:,16)); v_mc(:,i)=bus(:,8); xianlu_p_mc(:,i)=branch(:,14)/100; xianlu_q_mc(:,i)=branch(:,15)/100; end
这段代码实现了基于蒙特卡洛方法的概率潮流计算,其主要步骤如下:
1. 从给定的IEEE30数据中获取负荷节点数和负荷数据,其中负荷功率和无功功率分别服从期望值为原始数据的30%的正态分布。
2. 设置抽样参数,包括抽样数m和每个负荷节点的功率抽样值p_load和q_load。
3. 对于每个抽样值,将其代入潮流计算模型中,得到电力系统的状态量,例如节点电压、线路功率等。
4. 对于每个抽样值,统计电力系统的损耗功率p_loss,作为电力系统的性能指标之一。
5. 重复步骤3和4,进行多次抽样和计算,得到电力系统的概率分布。
6. 将每次抽样得到的电压和线路功率等状态量记录下来,用于后续的分析和评估。
需要注意的是,这段代码中使用了MATLAB自带的runpf函数进行潮流计算,其底层实现使用的是牛顿-拉夫森迭代法。同时,这段代码中只考虑了负荷功率和无功功率的随机性,其他因素如发电机出力、线路故障等因素并未考虑。因此,在实际的电力系统分析中,需要根据具体情况进行模型的建立和分析。