ax.barh(Y, X, left=df["开始"]) ax.set_title("SS309工程进度图") ax.set_xlabel("日期") plt.show() df["开始"]里是具体时间，显示到图表上变成了数字，怎么修改代码

时间: 2023-11-07 15:58:10 浏览: 57
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Python 使用 Matplotlib 绘制甘特图的实践.docx

您可以使用 `strftime` 函数将 `df["开始"]` 中的时间转换为您想要的日期字符串格式。例如，如果您想要将日期格式设置为 "年-月-日"，您可以将代码修改为： ``` ax.barh(Y, X, left=df["开始"].apply(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d"))) ax.set_title("SS309工程进度图") ax.set_xlabel("日期") plt.show() ``` 这样，图表上显示的就是您想要的日期字符串格式了。如果您想要其他日期格式，可以在 `strftime` 函数中修改日期格式字符串。
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详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数

- 'barh'：绘制水平条形图。 - 'hist'：绘制柱状图，用于统计分布。 - 'box'：绘制箱型图，显示数据的五数概括。 - 'kde' 或 'density'：绘制核密度估计图，用于展示连续变量的概率密度。 - 'area'...

for i in data['公司'].values: if i not in qiyetongjidata.keys(): qiyetongjidata[i]=1 else: qiyetongjidata[i]+=1 sort_qiyetongjidata=sorted(qiyetongjidata.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) labels=[] values=[] for i in sort_qiyetongjidata[:10]: labels.append(i[0]) values.append(i[1]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) bar_height = 0.5 y = range(len(labels)) ax.barh(y, values, height=bar_height, color='#66b3ff') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_ylabel('企业') ax.set_xlabel('数量') ax.set_title('公司招聘岗位数量统计横向柱状图') plt.subplots_adjust(left=0.3,bottom=0.15)

黑') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_xlabel('数量') ax.invert_yaxis() plt.show() 这段代码的功能是什么？ 这段代码的功能是通过统计数据中不同公司出现的次数，并将结果按照出现次数由高...

qiyetongjidata={} for i in data['公司'].values: if i not in qiyetongjidata.keys(): qiyetongjidata[i]=1 else: qiyetongjidata[i]+=1 sort_qiyetongjidata=sorted(qiyetongjidata.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) labels=[] values=[] for i in sort_qiyetongjidata[:10]: labels.append(i[0]) values.append(i[1]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) bar_height = 0.5 y = range(len(labels)) ax.barh(y, values, height=bar_height, color='#66b3ff') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_ylabel('企业') ax.set_xlabel('数量') ax.set_title('公司招聘岗位数量统计横向柱状图') plt.subplots_adjust(left=0.3,bottom=0.15) plt.show()

这段代码的作用是对数据集中的公司名进行去重，并统计每个公司的出现次数，最后按照出现次数从大到小排序选择前10个公司，将它们的公司名和出现次数分别存入labels和values列表中，在图表上以横向条形图的形式展示。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12))female_income = data[data["Gender"]=="Female"]["Income"]male_income = data[data["Gender"]=="Male"]["Income"]ax.barh(data["MaritalStatus"], female_income, height=0.7, label="Female")ax.barh(data["MaritalStatus"], male_income, height=0.7, left=female_income, label="Male")ax.set_xlabel("Income")ax.legend()plt.show()

然后，使用ax.barh()函数分别绘制了女性和男性的水平条形图，其中参数data["MaritalStatus"]表示婚姻状况是x轴，female_income和male_income分别表示女性和男性的收入是y轴，height和left分别表示条形图的高度和水平...

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) ax.barh([data["Gender"]=="Female"]data["Income"], width=0.7, label="Female") ax.barh([data["Gender"]=="Male"]data["Income"], width=0.7, label="Male") ax.set_xlabel("Income") ax.set_yticks(data.index) ax.set_yticklabels(data["MaritalStatus"]) ax.legend() plt.show()

然后，ax.set_xlabel("Income") 和 ax.set_yticks(data.index) 分别设置 x 轴标签和 y 轴刻度值。ax.set_yticklabels(data["MaritalStatus"]) 表示将婚姻状况作为 y 轴标签。最后，ax.legend() 用于显示图例，plt....

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori import matplotlib.pyplot as plt dataset = [['啤酒', '尿布'], ['啤酒', '牛肉', '尿布'], ['啤酒', '尿布', '笔记本电脑'], ['啤酒', '牛肉'], ['啤酒', '花生米']] te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit_transform(dataset) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.4, use_colnames=True) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False frequent_itemsets.plot(kind='barh', y='support', x='itemsets', ax=ax, color='purple') ax.set_title('Frequent Itemsets') ax.set_xlabel('Support') plt.show()

最后，使用 matplotlib 库绘制频繁项集的柱状图。 需要注意的是，这段代码假设你已经安装了 mlxtend 和 matplotlib 库。如果没有安装，可以使用以下命令安装： pip install mlxtend matplotlib 此外，...

df_play = df[['title','play']].sort_values('play',ascending=False) # print(df_play[:10]) df_play = df_play[:10] _x = df_play['title'].tolist() _y = df_play['play'].tolist() df_play = get_matplot(x=_x,y=_y,chart='barh',title='网易云音乐华语歌单播放 TOP10',ha='left',size=8,color=color[0]) print(df_play)将此代码重新定义完整

这段代码使用 pandas 库对 DataFrame 进行操作，首先选取了 DataFrame 中的 'title' 和 '...df_play = get_matplot(x=_x,y=_y,chart='barh',title='网易云音乐华语歌单播放 TOP10',ha='left',size=8,color='red')

"""建筑面积分布区间""" area_level = [0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 500] label_level = ['小于50', '50-100', '100-150', '150-200', '200-250', '250-300', '300-350'] jzmj_cut = pd.cut(df["jzmj"], area_level, labels=label_level) jzmj_result = jzmj_cut.value_counts() fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("建筑面积(㎡)",fontsize=14) ax.set_title("二手房建筑面积分布区间",fontsize=18) jzmj_result.plot(kind="barh",fontsize=12) 步骤3：二手房平均单价图 通过柱状图对比各个区的二手房平均单价 参照下面的提示补全缺失的代码： groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) #数据分组、数据运算和聚合 mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean() mean_unitprice.index.name = "" fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("单价(元/平米)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房平均单价",fontsize=18) # 仿照上面的语句，绘制各区域二手房平均单价垂直柱状图

请将代码补充如下： python ...ax.set_title("各区域二手房平均单价",fontsize=18) mean_unitprice.plot(kind="bar", ax=ax, fontsize=12) 这样就可以绘制各区域二手房平均单价的垂直柱状图了。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names,ax): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=5,figsize=(20, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names, ax=ax[0]) survey(results1, category_names, ax=ax[1]) survey(results2, category_names, ax=ax[2]) survey(results3, category_names, ax=ax[3]) survey(results4, category_names, ax=ax[4]) plt.show()怎么将四个图像一起展示

可以使用plt.subplots()...其中，ncols参数指定子图的列数，figsize参数指定整个图形的大小，axs参数指定所有子图的对象。然后使用survey()函数将每个结果展示在不同的子图中，最后调用plt.show()函数显示整个图形。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(figsize=(9.2, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names) survey(results1, category_names) survey(results2, category_names) survey(results3, category_names) survey(results4, category_names)怎么将五个图形一起展示

survey(results, category_names, ax=axs[0]) survey(results1, category_names, ax=axs[1]) survey(results2, category_names, ax=axs[2]) survey(results3, category_names, ax=axs[3]) survey(results4, category...

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

最后，设置了x轴和y轴的标签，以及y轴反转等属性，并使用show()方法显示图表。 总体来说，这段代码主要是对电影信息进行处理和分析，并使用Python中的相关库将结果输出到Excel文件和图表中，展示了Python在数据处理...

"""各区域二手房房源数量""" groups_area = df["id"].groupby(df["areaName"]) count_area = groups_area.count() count_area.index.name = "" fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("房源数量(套)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房房源数量",fontsize=18) count_area.sort_values().plot(kind="bar",fontsize=12) 步骤6：二手房单价Top20图 通过条形图查看二手房单价最高的20个房源。 参照下面的提示补全缺失的代码： # 仿照上面的语句，绘制二手房单价最高的20个房源水平柱状图

请将代码补充如下： python ...df_sorted[:20].plot(x="communityName", y="unitPriceValue", kind="barh", ax=ax, fontsize=12) 这样就可以绘制二手房单价最高的20个房源的水平柱状图了。

2023/6/9 19:48:46 Python-matplotlib 绘制横向堆叠柱形图主要使用ax.barh()函数进行绘制，需要什么头文件？用barh‘b1=ax.barh(range(len(y)),x1,color= 'b',ec='k',left=x)’报错ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

b2 = ax.barh(range(len(y)), x, color='r', ec='k', left=x1) # 设置图例和标题 ax.legend((b1[0], b2[0]), ('Data 1', 'Data 2')) ax.set_title('Horizontal Stacked Bar Chart') # 显示图形 plt.show() ...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

然后使用plt.barh绘制水平条形图，横轴表示特征重要性的值，纵轴表示特征的名称，以可视化特征重要性的排名。 最后，通过plt.tight_layout()方法调整图像布局，使得图像更加美观。请确保已经导入了相关的库，并...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

接下来，使用训练好的模型对输入数据进行预测，并使用散点图可视化了预测值和真实值的对比。最后，打印了每个特征的重要性，并绘制了特征重要性的排序条形图。 请注意，这段代码可能需要引入一些必要的库和数据集，...

以下代码是什么意思：oob_score = [] for item in grid_n: model = RandomForestClassifier(n_estimators=item, random_state=10, oob_score=True) model.fit(X_train, y_train) oob_score.append(model.oob_score_) grid_n = [20, 50, 100, 150, 200, 500] grid_fea = np.arange(2, 19) grid_weight = ['balanced', None] model_RF = RandomForestClassifier(random_state=10) grid_search = GridSearchCV(estimator=model_RF, param_grid={'n_estimators':grid_n, 'max_features':grid_fea, 'class_weight':grid_weight}, cv=5, scoring='roc_auc') grid_search.fit(X_train, y_train) grid_search.best_params_ y_prob_rf = grid_search.predict_proba(X_test)[:, 1] y_pred_rf = grid_search.predict(X_test) print(classification_report(y_pred=y_pred_rf, y_true=y_test)) fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_score=y_prob_rf, y_true=y_test) print('AUC值：', auc(fpr, tpr)) plt.plot(fpr, tpr, 'r-') plt.plot([0, 1], [0, 1], 'b--') plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('TPR') plt.title('ROC Curve') best_RF = grid_search.best_estimator_ best_RF.fit(X_train, y_train) plt.figure(figsize=(8, 6)) pd.Series(best_RF.feature_importances_, index=X_train.columns).sort_values().plot(kind='barh')

这段代码是一个使用随机森林算法进行分类的例子。首先，它定义了一些参数的取值范围，包括树的数量（n_estimators）、最大特征数（max_features）和类别权重（class_weight）。然后，使用这些参数值调用GridSearchCV...

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300) 我做了以下几点优化： 1. 使用 f-string 格式化输出字符串，让代码...

ipython-input-111-31a929eb48dc> in <module> 24 _x = mm_bfl['歌单标题'].tolist() 25 _y = mm_bfl['歌单播放量'].tolist() ---> 26 mm_bfl = get_matplot(x=_x,y=_y,chart='barh',title='网易云音乐华语歌单播放 TOP10',ha='left',size=8,color=color[0]) 27 mm_bfl NameError: name 'color' is not defined

这个错误提示表明在代码中使用了一个未定义的变量 color。... mm_bfl = get_matplot(x=_x, y=_y, chart='barh', title='网易云音乐华语歌单播放 TOP10', ha='left', size=8, color=color[0])

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要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界

![【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界](https://static.wixstatic.com/media/cf17e0_d4fa36bf83c7490aa749eee5bd6a5073~mv2.png/v1/fit/w_1000%2Ch_563%2Cal_c/file.png) # 1. R语言机器学习概述 在当今大数据驱动的时代，机器学习已经成为分析和处理复杂数据的强大工具。R语言作为一种广泛使用的统计编程语言，它在数据科学领域尤其是在机器学习应用中占据了不可忽视的地位。R语言提供了一系列丰富的库和工具，使得研究人员和数据分析师能够轻松构建和测试各种机器学
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在选择PL2303和CP2102/CP2103 USB转串口芯片时，应如何考虑和比较它们的数据格式和波特率支持能力？

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。