text(-0.5, 0.3, "$\sigma_2 = 0$", "HorizontalAlignment",... "center", "VerticalAlignment", "middle", "FontSize", 16, ... "Interpreter", "latex",'FontName','Times New Roman'); %%词句可用来添加标签 给字体加粗

时间: 2023-07-08 07:44:47 浏览: 181
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WPF_MahApps.Metro界面主题使用demo

您的问题是如何在 Matlab 中给标签添加加粗字体？ 您可以使用 Matlab 中的 "FontWeight" 属性来添加加粗字体。例如，您可以将以下代码添加到您的标签中，以使字体加粗： 'FontWeight', 'bold' 完整的代码示例： text(-0.5, 0.3, "$\sigma_2 = 0$", "HorizontalAlignment",... "center", "VerticalAlignment", "middle", "FontSize", 16, ... "Interpreter", "latex",'FontName','Times New Roman', 'FontWeight', 'bold');
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这个"New Text Document (2).rar_POI"压缩包显然包含了一个与使用POI API创建Excel文档相关的示例或教程。让我们深入探讨一下如何使用Apache POI API来创建和操作Excel文件。 首先，Apache POI提供了HSSF...

from matplotlib.font_manager import FontProperties def draw_station_map(title, freq_x, topN=15): # 设置图像大小、背景色 plt.figure(figsize=(15, 12), facecolor='w') # 不显示坐标轴 plt.axis('off') # 散点的大小 point_size = freq_x.freq / 200 # 补全下面的代码，绘制散点图 _ = plt.......(......, freq_x.lat, c='red', alpha=0.4, ......) # 中文字体、大小 fontp = FontProperties(fname=path+'simkai.ttf', size='10') fontp2 = FontProperties(fname=path+'simkai.ttf', size='24') # 字体颜色等 font = {'color': 'black'} plt.title(title, fontproperties=fontp2) # 标注前N个站点 for i in np.arange(0, topN): freq_n = freq_x.iloc[i] plt.text(freq_n.long, freq_n.lat, freq_n['name'], fontproperties=fontp, fontdict=font, horizontalalignment='center', verticalalignment='baseline')

以下是绘制散点图的代码： python _ = plt.scatter(freq_x.long, freq_x.lat, s=point_size, c='red', alpha=0.4) 这段代码使用 scatter 函数绘制散点图，其中 freq_x.long 和 freq_x.lat 是散点的...

string path = SaveDialog.FileName; ICellStyle cellStyle = wb.CreateCellStyle(); cellStyle.Alignment = HorizontalAlignment.Center; cellStyle.VerticalAlignment = VerticalAlignment.Center; cellStyle.FillForegroundColor = NPOI.HSSF.Util.HSSFColor.SeaGreen.Index; cellStyle.FillPattern = FillPattern.SolidForeground; NPOI.SS.UserModel.ISheet sheet = wb.CreateSheet("本地图纸数据");已经设置了文本居中，为什么效果不显示

IRow row = sheet.CreateRow(0); ICell cell = row.CreateCell(0); cell.CellStyle = cellStyle; //将样式应用到单元格 第二种方法： csharp //创建单元格后设置样式 IRow row = sheet.CreateRow(0); ICell...

text(-320, 200, "$$\mathbf{\varepsilon_{eq}} = 0.15$$", "HorizontalAlignment",... "center", "VerticalAlignment", "middle", "FontSize", 16, ... "Interpreter", "latex",'FontName','Times New Roman'); %%词句可用来添加标签 给标识增加箭头指示

text(-320, 200, "$$\mathbf{\varepsilon_{eq}} = 0.15$$", "HorizontalAlignment", "center", "VerticalAlignment", "middle", "FontSize", 16, "Interpreter", "latex",'FontName','Times New Roman'); % 添加标签...

ax.annotate('Intersection point', xy=(5*np.pi/4, 0.6), xytext=(np.pi/2, -0.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01), fontsize=10, horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom') 改进代码

fontsize=10, horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom') 将文本“Intersection point”改为“New text”。 2. 修改指向点： python ax.annotate('Intersection point', xy=(3*np.pi/4, ...

给下面这段代码中的预测结果实现可视化操作：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率：{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

horizontalalignment="center", color="white" if conf_mat[i, j] > conf_mat.max() / 2. else "black") plt.show() 最后，我们可以使用以下代码可视化分类器的准确率和召回率： python from sklearn....

sales = list(np.diff(data["#Passengers"])) data2 = { "Month":data1.index[1:], #1月1日是空值，从1月2号开始取 "#Passengers":sales } df = pd.DataFrame(data2) df['Month'] = pd.to_datetime(df['Month']) #df[''date]数据类型为“object”，通过pd.to_datetime将该列数据转换为时间类型，即datetime。 data_diff = df.set_index(['Month'], drop=True) #将日期设置为索引 data_diff.head() print(data_diff) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data_diff,lags=20,ax=ax1) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data_diff,lags=20,ax=ax2) plt.show() # 为了控制计算量，我们限制AR最大阶不超过6，MA最大阶不超过4。 sm.tsa.arma_order_select_ic(data_diff,max_ar=100,max_ma=4,ic='aic')['aic_min_order'] # AIC ''' #对模型进行定阶 pmax = int(len(df) / 10) #一般阶数不超过 length /10 qmax = int(len(df) / 10) bic_matrix = [] for p in range(pmax +1): temp= [] for q in range(qmax+1): try: temp.append(ARIMA(data, (p, 1, q)).fit().bic) except: temp.append(None) bic_matrix.append(temp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) #将其转换成Dataframe 数据结构 p,q = bic_matrix.stack().idxmin() #先使用stack 展平， 然后使用 idxmin 找出最小值的位置 print(u'BIC 最小的p值 和 q 值：%s,%s' %(p,q)) # BIC 最小的p值 和 q 值：0,1 #所以可以建立ARIMA 模型，ARIMA(0,1,1) ''' model = ARIMA(data, (0,1,1)).fit() #model.summary2() predictions_ARIMA_diff = pd.Series(model.fittedvalues, copy=True) print("========") print(predictions_ARIMA_diff.head()) exit() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(predictions_ARIMA_diff,label="forecast_diff") plt.plot(data_diff,label="diff") plt.xlabel('日期',fontsize=12,verticalalignment='top') plt.ylabel('销量差分',fontsize=14,horizontalalignment='center') plt.legend() plt.show()

然后，代码建立了ARIMA(0,1,1)模型，并使用该模型对差分后的数据进行了拟合。拟合后得到的值存储在predictions_ARIMA_diff中，并打印出前几行。 最后，代码绘制了拟合值和差分后数据的图形，并使用exit()函数退出...

text(-200, 100, "ε-eq = 0", "HorizontalAlignment", "center",... "VerticalAlignment", "middle", "FontSize", 12); 添加文本加粗

text(-200, 100, "$$\mathbf{\varepsilon_{eq}} = 0$$", "HorizontalAlignment", "center", "VerticalAlignment", "middle", "FontSize", 12, "Interpreter", "latex"); 解释如下： 1. 在文本前后加上$$可以...

minx, maxx = ax.get_xlim() miny, maxy = ax.get_ylim() ylen = maxy - miny xlen = maxx - minx left = [minx + xlen * (loc_x - width * .5), miny + ylen * (loc_y - pad)] right = [minx + xlen * (loc_x + width * .5), miny + ylen * (loc_y - pad)] top = [minx + xlen * loc_x, miny + ylen * (loc_y - pad + height)] center = [minx + xlen * loc_x, left[1] + (top[1] - left[1]) * .4] triangle = mpatches.Polygon([left, top, right, center], color='k') ax.text(s='N', x=minx + xlen * loc_x, y=miny + ylen * (loc_y - pad + height), fontsize=labelsize, horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom', fontdict=colorbar_label_font_E) ax.add_patch(triangle)

接着使用ax.text在顶部位置添加一个文本标签，内容为"N"，字体大小为labelsize，水平对齐方式为居中，垂直对齐方式为底部，字体设置为colorbar_label_font_E。最后，使用ax.add_patch将三角形形状添加到图表...

% Component initialization methods (Access = private) % Create UIFigure and components function createComponents(app) % Get the file path for locating images pathToMLAPP = fileparts(mfilename('fullpath')); % Create RangeFindingUIFigure and hide until all components are created app.RangeFindingUIFigure = uifigure('Visible', 'off'); app.RangeFindingUIFigure.Position = [100 100 542 362]; app.RangeFindingUIFigure.Name = 'Range Finding'; app.RangeFindingUIFigure.Icon = fullfile(pathToMLAPP, '1251215.png'); % Create UIAxes app.UIAxes = uiaxes(app.RangeFindingUIFigure); title(app.UIAxes, '输入') zlabel(app.UIAxes, 'Z') app.UIAxes.XTick = []; app.UIAxes.XTickLabel = ''; app.UIAxes.YTick = []; app.UIAxes.ZTick = []; app.UIAxes.Position = [36 117 230 185]; % Create UIAxes_2 app.UIAxes_2 = uiaxes(app.RangeFindingUIFigure); title(app.UIAxes_2, '输出') zlabel(app.UIAxes_2, 'Z') app.UIAxes_2.XTick = []; app.UIAxes_2.XTickLabel = ''; app.UIAxes_2.YTick = []; app.UIAxes_2.ZTick = []; app.UIAxes_2.Position = [287 117 230 185]; % Create Button app.Button = uibutton(app.RangeFindingUIFigure, 'push'); app.Button.ButtonPushedFcn = createCallbackFcn(app, @ButtonPushed, true); app.Button.Position = [118 47 63 23]; app.Button.Text = '选择图像'; % Create Button_2 app.Button_2 = uibutton(app.RangeFindingUIFigure, 'push'); app.Button_2.ButtonPushedFcn = createCallbackFcn(app, @Button_2Pushed, true); app.Button_2.Position = [375 47 52 23]; app.Button_2.Text = '识别'; % Create Label app.Label = uilabel(app.RangeFindingUIFigure); app.Label.HorizontalAlignment = 'right'; app.Label.Position = [208 320 69 22]; app.Label.Text = '距离（cm）'; % Create cmEditField app.cmEditField = uieditfield(app.RangeFindingUIFigure, 'numeric'); app.cmEditField.Position = [292 320 44 22]; % Show the figure after all components are created app.RangeFindingUIFigure.Visible = 'on'; end end

这段代码是用 MATLAB App Designer 创建图形用户界面（GUI）的组件。其中包含了两个 UIAxes，分别用于显示输入图像和输出图像，两个 Button 分别用于选择图像和进行识别，一个 Label 用于显示距离，一个 cmEditField...

def PlotCycles(id1, ax1, ax2, ax3, all_lam_x, all_lam_y, all_Sigma_xx, all_Sigma_yy, Stress_predicted): delta = 0 R2x_all = [] R2y_all = [] for k in range(len(all_lam_x)): if k == (id1-1): lsStyle = 'dashed' # print(id1-1) else: lsStyle = 'solid' ax1.plot(all_lam_x[k], Stress_predicted[k][0], zorder=5,lw=2.5, ls=lsStyle, color=c_lis[k], alpha=1.0) ax1.scatter(all_lam_x[k][::2], all_Sigma_xx[k][::2],s=70, zorder=4,lw=1.0, facecolors='none', edgecolors=c_lis[k], alpha=0.6) R2x = r2_score_own(all_Sigma_xx[k], Stress_predicted[k][0]) ax1.text(0.02,0.83-delta,r'$R^2$: '+f"{R2x:.3f}",transform=ax1.transAxes,fontsize=14, horizontalalignment='left',color=c_lis[k]) R2x_all.append(R2x)

这段代码是用于绘制循环应力-应变曲线的，其中id1表示当前循环的编号，ax1、ax2、ax3分别表示三个子图，all_lam_x、all_lam_y、all_Sigma_xx、all_Sigma_yy分别表示所有循环的应变、应力、xx分量、yy分量数据，...

worksheet = workbook.Worksheets.Add() worksheet.Name = "货机数据" cell_range = worksheet.Range("A1:G" + str(len(air_data) + 1)) # 包含列标题的单元格范围 cell_range.Value = air_data.values # 将数据写入单元格范围 # 设置单元格居中 cell_range.HorizontalAlignment = win32.constants.xlCenter # 设置日期格式为yyyy-mm date_format = "yyyy-mm" worksheet.Range("A2:A" + str(len(air_data) + 1)).NumberFormat = date_format # 保存并关闭Excel表格 workbook.Save() workbook.Close() excel.Quit()如何在这里添加一段代码 使win32读取的数据包含列标题

cell_range.HorizontalAlignment = win32.constants.xlCenter # 设置日期格式为yyyy-mm date_format = "yyyy-mm" worksheet.Range("A2:A" + str(len(air_data) + 1)).NumberFormat = date_format # 保存并关闭...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 极坐标螺旋线 r = np.arange(0,3,0.002) theta = 2 * np.pi * r fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') ax.plot(theta, r) ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4]) fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'}) ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') ax.plot(theta_intersect, r_intersect, 'ro', label='Intersection point') ax.annotate('Intersection point', xy=(theta_intersect, r_intersect), xytext=(theta_intersect+0.5, r_intersect+0.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01), fontsize=10, horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom') # 添加注释 ax.annotate('Start Here', xy=(0, 0), xytext=(0.1, 1.2), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.annotate('End Here', xy=(10*np.pi, 10*np.pi), xytext=(9.5, 9.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.legend() plt.show()代码优化

arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01), fontsize=10, horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom') # 添加起点和终点的标记 ax.annotate('Start Here', xy=(0, 0), xytext=(0.1, 1.2),...

t = [1 2 3 4 5 6 7 8];%时间t v = [1.4 1.7 3.4 3.9 4.5 5.5 7.6 8.9]; %电压V p = polyfit(t, v, 3); %建立多项式拟合(polyfit)该实验曲线 tt = linspace(1, 8); vv = polyval(p, tt); hold on; v_6 = 6; %电压值为 6V t_6 = roots(p - v_6);%出电压值为 6V 时的大致时间 v_range = max(v) - min(v); plot(t, v, 'o', tt, vv); hold on; grid on; plot([t_6,t_6], [min(v)-0.1*v_range,max(v)+0.1*v_range], '--'); text(t_6 -0.5, 6.2, ['t=' num2str(t_6,'%0.3f')],'HorizontalAlignment','right','EdgeColor','red');

text(t_6 -0.5, 6.2, ['t=' num2str(t_6,'%0.3f')],'HorizontalAlignment','right','EdgeColor','red'); % 添加坐标轴标签和标题 xlabel('时间（t）'); ylabel('电压（v）'); title('电压随时间变化曲线'); % 使用...

def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))

horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label') 这个函数就是用来绘制混淆矩阵图的，它...
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为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。