plt.plot(yi,xi,label='W2708',xilinestyle='-',linewidth=2,color='k') plt.plot(ti,xi, label='W2720', linestyle='--',linewidth=2,color='k) plt.plot(ui,xi, label='W2808',linestyle='-.',linewidth=2,color='k') plt.legend(fontsize=20) plt.show() Cell In[356], line 2 plt.plot(ti,xi, label='W2720', linestyle='--',linewidth=2,color='k) ^ SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 2

时间: 2024-01-09 21:05:13 浏览: 380
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

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这个错误提示是字符串未正确结束导致的语法错误。可以看到第二个 `plt.plot()` 函数的最后一个字符串没有正确结束。`linestyle='--'` 后面应该有一个单引号 `'` 来结束字符串，但是代码中漏掉了这个单引号，导致 Python 解释器无法正确解析代码。因此，建议在该行代码中添加一个单引号，即 `linestyle='--'` 改为 `linestyle='--'`，这样该行代码就能正确运行了。
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matplotlib.pyplot.plot()参数使用详解

除了上述基本参数，plot()函数还支持许多其他关键字参数，如linewidth用于设置线条宽度，markersize用于设置标记大小，alpha用于设置透明度，label用于设置图例标签，ax用于指定要在哪个轴上绘制等。...
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关于matplotlib-legend 位置属性 loc 使用说明

l2, = plt.plot(x, y2, label='parabola', color='red', linewidth=1.0, linestyle='--') plt.xlim((-1, 1)) plt.ylim((0, 2)) plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.xticks(np.linspace(-1, 1, 5)) plt....

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend...

#plt.plot(x1, y1, '-o', label='准确率', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) plt.plot(x2, y2, '-o', label='精确度', linewidth=2,markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x3, y3, '-o', label='召回率', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x4, y4, '-o', label='F-score', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) #plt.plot(x5, y5, '-o', label='SprayAndWaitRouter', linewidth=2, markeredgewidth=1, markersize=8) plt.ticklabel_format(style='plain', axis='y', scilimits=(0, 0)) plt.grid(False) plt.xlabel(u'数据包大小',fontsize=10) plt.ylabel(u'', fontsize=10) plt.ylim(0.40, 0.51) plt.xlim(left=0, right=2000) plt.legend() plt.show() return

- label：表示折线图的标签，用于区分不同的折线图。 - linewidth：表示折线的粗细。 - markeredgewidth：表示数据点的边框粗细。 - markersize：表示数据点的大小。 - plt.ticklabel_format：用于设置y轴的数字格式...

C=np.cov(x_train.T) print('x_train的协方差矩阵为:') print(C) A,V= np.linalg.eig(C) I=np.sort(A) index=np.argsort(A) b=I[::-1] q=index[::-1] c=[] m=np.empty(shape=[10,784],dtype=float) for k in range(len(b)): if k<10: c.append(b[k]) else: break m=V[:,q[:10]] print('最大的10个特征值:') print(c) print('最大的10个特征向量:') print(m) #画出特征值曲线图（从大到小10个特征值） plt.figure() x=range(1,11) plt.plot(x,c,color='red',marker='+',linewidth=2,markersize=12,label='eigenvalue') plt.xlim(0,11) plt.ylim(0,6) plt.legend(loc='best') #画出前面2个特征向量图 plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,0],color='lightblue',linewidth=2,label='The 1st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best') plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,1],color='lightblue',linewidth=2,label='The 2st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best')每行代码的解释

这段代码实现了对一个训练集 x_train 的协方差矩阵的计算，并对其进行特征分解。具体来说： - 第一行代码使用 numpy 库中的 cov 函数计算 x_train 的协方差矩阵，并将其转置后再进行计算，最后将结果保存在变量 C ...

#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 1000) y =np.sin(x) z= np.cos(x)k=× plt.subplot（221）#第一行的左图 plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) plt.subplot（222）#第一行的右图 plt.plot (x,z,"b--", label="$cos (x)$")p1t.subplot（212）#第二整行plt.plot(x,k, "g--",label="$x$") plt.legend() plt.savefig('image.png',dpi=100）#dpi是指保存图像的分辨率，默认值为80plt.show()是否有错

plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) plt.subplot(222) # 第一行的右图 plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(x)$") plt.subplot(212) # 第二整行 plt.plot(x, k, "g--", label="$x$") plt...

解释一下这段代码import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties df = pd.read_csv(data1.csv", encoding="gbk", delimiter=",") A = df.iloc[:,0] D = df.iloc[:,3] E = df.iloc[:,4]/120 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.plot(A, D, color='red', linestyle='-', linewidth=2, label='D数据') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销售额') plt.title('A列和D列数据关联折线图') plt.plot(A, E, color='green', linestyle='--', linewidth=2, label='E数据') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销售额（除以120）') plt.title('A列和E列数据关联折线图') plt.legend(loc='best') plt.show()

serif']=['SimHei']来指定绘图时所使用的字体为SimHei，然后通过plt.plot()函数分别绘制了A和D列数据的折线图和A和E列数据的折线图，其中color、linestyle和linewidth分别表示线条的颜色、样式和宽度，label表示每条...

翻译代码 plt.figure(figsize=(15,5)) for i in range(target.size(-1)): plt.plot(target[:,:,i].numpy(), label='Target'+str(i), color='black', marker='.', linestyle='--', markersize=1, linewidth=0.5) plt.plot(range(startPoint), outSeq[:startPoint,i].numpy(), label='1-step predictions for target'+str(i), color='green', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # if epoch>40: # plt.plot(range(startPoint, endPoint), upperlim95[:,i].numpy(), label='upperlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # plt.plot(range(startPoint, endPoint), lowerlim95[:,i].numpy(), label='lowerlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.plot(range(startPoint, endPoint), outSeq[startPoint:,i].numpy(), label='Recursive predictions for target'+str(i), color='blue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.xlim([startPoint-500, endPoint]) plt.xlabel('Index',fontsize=15) plt.ylabel('Value',fontsize=15) plt.title('Time-series Prediction on ' + args.data + ' Dataset', fontsize=18, fontweight='bold') plt.legend() plt.tight_layout() plt.text(startPoint-500+10, target.min(), 'Epoch: '+str(epoch),fontsize=15) save_dir = Path('result',args.data,args.filename).with_suffix('').joinpath('fig_prediction') save_dir.mkdir(parents=True,exist_ok=True) plt.savefig(save_dir.joinpath('fig_epoch'+str(epoch)).with_suffix('.png')) #plt.show() plt.close() return outSeq else: pass

其中，plt.figure() 函数设置了绘图的画布大小，for 循环用于遍历目标序列的各个维度，plt.plot() 函数用于绘制真实目标序列、一步预测结果和递归预测结果的曲线，并设置了各种绘图参数，如线条颜色、标记、线型、...

x=np.cov(x_train, rowvar=False) a,b=np.linalg.eig(x) list1=[] c=list(a) for i in range(10): list1.append(max(c)) c.remove(max(c)) list1.sort(reverse=True) list2=list(b[:,list1.index(list1[0])]) list3=list(b[:,list1.index(list1[1])]) list4=range(0,10) list5=range(0,784) plt.plot(list4,list1,color='red', marker='*', linewidth=3,markersize=12,label='plot figure') plt.xlim(-0.5,10) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.legend(loc="lower right") plt.legend(loc='best') plt.show() list5=range(0,784) plt.plot(list5,list2, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show() plt.plot(list5,list3, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show()

这段代码的主要功能是基于 MNIST 训练数据集计算协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行特征值分解，最后根据前两个最大特征值对应的特征向量，在二维平面上绘制出数据集的主成分分布情况。 具体的解释可以参考代码注释...

请解释plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.linspace(0, 60, 60) plt.figure(num=3, figsize=(8, 5)) plt.plot(x, y_test) plt.plot(x, pre, color='red', linewidth=1, linestyle='--') plt.xlim((0, 60)) plt.ylim((0, 1)) plt.xlabel('测试样本个数') plt.ylabel('归一化后预测的数值') plt.show()

6. plt.plot(x, pre, color='red', linewidth=1, linestyle='--') 表示在上一个折线图的基础上，再绘制一条红色的折线，线宽为1，线型为虚线。 7. plt.xlim((0, 60)) 表示设置x轴的显示范围为0到60。 8. plt....

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500) y = np . sin ( x ) z = np . cos ( x * x ) plt . figure ( figsize =(8,4)) #标签前后加＄将使用内嵌的 LaTex 引擎将其显示为公式 plt . plot ( x , y , label ='$ sin ( x )$', color =' red ', linewidth =2) plt . plot ( x , z ,' b --', label ='$ cos ( x ^2)$') plt . xlabel (' Time ( s )') plt . ylabel (' Volt ') plt . title (' Sin and Cos figure using pyplot ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . legend () plt . show () ＃红色，2个像素宽＃蓝色，虚线 ＃显示图例 ＃显示绘图窗口

plt.plot(x, y, label='$\sin(x)$', color='red', linewidth=2) plt.plot(x, z, 'b--', label='$\cos(x^2)$') 第一行代码表示绘制正弦函数的图像，使用红色的实线，标签为 $\sin(x)$，线宽为 2 像素。第二行...

data = pd.read_excel('篮球数据.xls', index_col='品牌') data = data['销量（万）'].copy() Profiting = data.sort_values(ascending=False) #绘制各评论种类数量的帕累托图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用于正常显示负号 plt.figure(figsize=(20,12)) Profiting.plot(kind='bar') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=30) p = 1.0 * Profiting.cumsum() / Profiting.sum() p.plot(color='r',secondary_y=True, style='-o',linewidth=2,rot=90) plt.subplots_adjust(bottom=0.2) plt.annotate(format(p[5],'.4%'), xy=(6,p[5]), xytext=(6 * 0.9,p[5] * 0.9), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=.2'))解释代码意思

这是一段Python代码，通过pd库读取一个名为“篮球数据.xls”的Excel文件，并将其设定为数据框的形式。其中，“index_col='品牌'”是将“品牌”列设定为索引列，而“data['销量（万）'].copy()”是将数据框中的“销量...

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X**2 +Y**2 x= X.flatten() y= Y.flatten() z= Z.flatten() fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,cmap = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 优化这段代码

以下是优化后的代码： python import numpy as np ...2. 使用 plot_surface 函数绘制 3D 图形，而不是 plot_trisurf 函数，因为前者效果更好且速度更快。 3. 调整了代码格式，使其更易读。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0t+0.5a1t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2n1delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+at popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2n2delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'如何改进。

2. 确定数据文件中数字和非数字字符的分隔符是什么，然后在加载数据时使用正确的分隔符。 3. 如果上述步骤无法解决问题，可以尝试使用 pandas 库中的 read_csv 函数来加载数据，并通过设置参数来解决数据格式问题。 ...

import pandas as pd data = pd.read_csv('DATAA (1).txt', delimiter='\t') t = data.iloc[:, 0] x = data.iloc[:, 1] # 接下来的代码和之前一样 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])。解决 ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'问题

这个错误通常是由于读入的数据格式不正确导致的，你的数据文件中可能包含了一些非数字字符。建议你检查一下数据文件，确保数据文件中只包含数字和分隔符，没有其他字符。如果文件中确实有其他字符，可以使用 Pandas ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'

这个错误通常是由于数据文件中某些值无法被正确转换为浮点数导致的。在你的代码中，你使用了 loadtxt 函数来加载数据文件，这个函数默认会尝试将每个值解析为浮点数。你可以通过打印数据文件的每一行来查找导致...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x =np.linspace(0,6，100) Y = np.cos(2*np.pi*x) *np.exp(-x)+0.8 plt.plot(x,y, 'k', color='r',linewidth=3, linestyle="-") plt.show()提交绘制图形，并说明plot函数各参数的含义

具体来说，它通过Numpy库中的linspace函数生成0到6之间的100个等距数字，将这些数字作为自变量，代入某个函数中计算出对应的因变量，最终用Matplotlib库中的plot函数将这些自变量和因变量连接起来绘制成图像。...

from matplotlib import pyplot as plt #设置x x=range(0,9) #设置y y1=[0,0.8,0.87,0.12,0.75,-0.9,-0.26,0.7,1] y2=[1,0.55,-0.45,-0.9,-0.7,0.26,0.9,0.75,-0.125] plt.plot(x,y1,color='orange',alpha=1,linestyle='dotted',label='Y',linewidth=3) plt.plot(x,y2,color='blu

e',alpha=0.8,linestyle='dashdot',label='Y2',linewidth=2) #设置标题、x轴标签、y轴标签等 plt.title('Matplotlib Demo') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') #设置图例 plt.legend() #展示图像 plt.show() ...
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# 基于Java Web的饮品销售管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Java Web的饮品销售管理系统，主要用于学校实训课程的作业。系统涵盖了从用户管理、商品管理、订单管理到购物车管理的全套功能，旨在提供一个完整的在线饮品销售解决方案。 ## 项目的主要特性和功能 ### 用户管理 用户注册与登录支持用户注册新账号和登录系统。 用户信息管理包括用户信息的查询、修改和删除。 用户类型管理区分不同类型的用户（如管理员、普通用户）。 ### 商品管理 商品CRUD操作支持商品的添加、修改、删除和查询。 商品分类管理支持多级商品分类的查询和管理。 商品分页查询支持按页查询商品信息，提高查询效率。 ### 订单管理 订单CRUD操作支持订单的创建、修改、删除和查询。 订单明细管理支持订单明细的添加和管理。 订单状态管理支持订单状态的更新和查询。 ### 购物车管理

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资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
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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
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【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
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在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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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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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

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