你随便找一个数据吧
时间: 2024-02-24 09:59:52 浏览: 16
0;
*recv_len = 0;
while (*recv_len == 0 || (*recv_len < 5 || *recv_len < send_buf[5] + 3)) {
ret = select(fd + 1, &fds, NULL, NULL, &好的,我们可以使用Seaborn自带的flights数据集来演示这些可视化图表。下面timeout);
if (ret <= 0) {
return -1;
}
ret = read(fd, recv_buf + *recv是Python代码,可以生成您所需要的四个图表:
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
_len, MAX_RECV_LEN - *recv_len);
if (ret < 0) {
return -1;
}
*recv# 加载数据集
flights = sns.load_dataset("flights")
# 1. 年度乘客总量变化情_len += ret;
}
// 检查响应报文的地址、功能码、数据长度和校验码
if (recv_buf[0] != send_buf[0] || recv_buf[1] != send_buf[1] || recv_buf[2况(折线图)
sns.set_style("whitegrid")
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(x="year",] != send_buf[5] * 2 ||
calculate_crc(recv_buf, *recv_len - 2) != (recv_buf[* y="passengers", data=flights)
plt.title("Total Passengers by Year")
plt.show()
# 2. 乘客recv_len - 2] << 8 | recv_buf[*recv_len - 1])) {
return -1;
}
return在一年中各月份的分布(柱状图)
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.barplot(x=" 0;
}
// 计算Modbus协议的CRC校验码
int calculate_crc(unsigned char *buf, int len)
{
month", y="passengers", data=flights)
plt.title("Passengers by Month")
plt.show()
# 3. 乘 unsigned int crc = 0xFFFF;
int i, j;
for (i = 0; i < len; i++) {
crc ^= buf[i];
for (j = 0; j < 8; j++) {
if (crc & 客的类别和比重(饼图)
plt.figure(figsize=(12, 6))
passenger_counts = flights["class"].value0x0001) {
crc >>= 1;
crc ^= 0xA001;
} else {
crc >>= 1_counts()
plt.pie(passenger_counts, labels=passenger_counts.index, autopct="%1.1f%%")
plt.title("Pass;
}
}
}
return (crc & 0xFFFF);
}
```
在这个示例程序中,我们使用enger Class Distribution")
plt.show()
# 4. 影响航空公司收入的乘客的各项属性的重要性了Linux系统的串口通信API,并定义了一个超时机制来等待Modbus从机的响应。发送Modbus请求前,我们需要构造一个请求报文,并计算CRC校验码。发送请求报文后,我们等(雷达图)
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.set_style("darkgrid")
attributes = ["year", "month",待1秒钟,等待从机响应。如果超过1秒钟仍然没有收到响应,将会返回 "day", "passengers"]
attributes_data = flights[attributes].groupby("year").mean().reset_index()
attributes_data = attributes_data-1,表示出现了超时错误。接收响应报文后,我们需要检查响应报文的地址.set_index("year")
normalized_data = (attributes_data - attributes_data.mean()) / attributes_data.std()
angles = [n / float(len(attributes、功能码、数据长度和校验码是否正确,如果有错误,将会返回-1。如果响应报文正确,我们可以解析响应报文,获取寄存器的值。