Python格式化工具cpp_code_style_formatter 1.0.1发布

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资源摘要信息:"Python库 | cpp_code_style_formatter-1.0.1-py3-none-any.whl" 知识点详细说明: 1. Python库: Python库是一组预编译的代码模块,这些模块可以被Python解释器加载和使用。它们为Python程序员提供了实现各种功能的捷径,从数学计算到数据操作,再到网络通信等。库可以是内置的,也可以是第三方提供的。在本例中,cpp_code_style_formatter是一个第三方库,专门用于格式化C++代码风格。 2.cpp_code_style_formatter: cpp_code_style_formatter是一个Python库,主要用于自动格式化C++代码以符合特定的编码标准。C++由于缺乏内置的代码格式化工具,开发者往往需要手动调整代码格式,这不仅耗时而且容易出错。cpp_code_style_formatter的出现大大简化了这一过程。它能够自动对C++源代码进行格式化,统一代码风格,提高代码的可读性和维护性。 3.资源分类: 资源分类指的是对库或资源按照其功能、使用范围等进行分门别类的过程。在本例中,资源分类是Python库,意味着cpp_code_style_formatter库是为Python语言设计的,它提供了Python接口,能够被Python程序调用。 4.所属语言:Python cpp_code_style_formatter作为Python库,其开发语言自然是Python。它需要在Python环境中运行,与Python解释器兼容。这表明开发者需要掌握Python语言才能使用这个库。 5.使用前提:需要解压 解压缩是准备使用诸如cpp_code_style_formatter这样的Python库的一个常见步骤。通常,通过Python的包管理工具pip安装的库都是预打包成wheel文件格式(扩展名为.whl)。在安装前需要解压该文件,以确保库文件能够被pip正确识别并安装。解压过程通常由pip在安装过程中自动完成。 6.资源全名: 资源全名指的是库文件的完整名称,它包含了版本信息和兼容性信息。在本例中,cpp_code_style_formatter-1.0.1-py3-none-any.whl文件名中的各个部分含义如下: - cpp_code_style_formatter:库的名称。 - 1.0.1:库的版本号,表明这是该库的第一个主版本中的第一个小版本的第一次发布。 - py3:表示这个库是为Python 3.x版本设计的。 - none:表示这个库没有特定的操作系统要求。 - any:表示这个库适用于任何架构。 7.资源来源:官方 资源来源指向库的原始出处或发布平台。在这个例子中,cpp_code_style_formatter-1.0.1-py3-none-any.whl库是从官方渠道获取的。这通常意味着用户可以期待该库的质量得到保证,并且能够获得官方的支持和更新。 8.安装方法: 安装方法描述了如何在计算机上安装和配置库。本资源通过指向一个特定的CSDN博客文章提供安装说明,用户可以访问文章提供的链接了解如何安装cpp_code_style_formatter库。 9.【标签】: 标签是一种关键词或标识符,用于描述资源的属性。在本例中,标签包括"python"、"源码软件"、"开发语言"、"Python库"。这些标签共同指向了资源的性质和用途。"python"表明资源与Python语言相关,"源码软件"暗示资源包含了可读的源代码,"开发语言"进一步说明了资源的适用范围,而"Python库"则是资源类型的具体描述。 10.压缩包子文件的文件名称列表: 文件名称列表中仅包含一个文件名,即cpp_code_style_formatter-1.0.1-py3-none-any.whl。这个文件是一个Python分发包的名称,它遵循PEP 427标准的wheel文件格式规范。文件名的格式化有助于pip等工具识别并处理安装包。 以上是对给定文件信息中的知识点的详细说明,涵盖了Python库、cpp_code_style_formatter的具体功能、使用前提、资源分类、资源来源等多个方面,旨在为开发者提供清晰的参考和指导。

C:\Users\Gentle\AppData\Local\Temp\ipykernel_6808\4070415186.py:2: FutureWarning: As the xlwt package is no longer maintained, the xlwt engine will be removed in a future version of pandas. This is the only engine in pandas that supports writing in the xls format. Install openpyxl and write to an xlsx file instead. You can set the option io.excel.xls.writer to 'xlwt' to silence this warning. While this option is deprecated and will also raise a warning, it can be globally set and the warning suppressed. data.to_excel('clean_beautymakeup.xls',sheet_name='clean_data') --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[41], line 2 1 # 保存清理好的数据为Excel格式 ----> 2 data.to_excel('clean_beautymakeup.xls',sheet_name='clean_data') File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\util\_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.._deprecate_kwarg..wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\util\_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.._deprecate_kwarg..wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\core\generic.py:2374, in NDFrame.to_excel(self, excel_writer, sheet_name, na_rep, float_format, columns, header, index, index_label, startrow, startcol, engine, merge_cells, encoding, inf_rep, verbose, freeze_panes, storage_options) 2361 from pandas.io.formats.excel import ExcelFormatter 2363 formatter = ExcelFormatter( 2364 df, 2365 na_rep=na_rep, (...) 2372 inf_rep=inf_rep, 2373 ) -> 2374 formatter.write( ... ---> 48 import xlwt 50 engine_kwargs = combine_kwargs(engine_kwargs, kwargs) 52 if mode == "a": ModuleNotFoundError: No module named 'xlwt'

2023-05-28 上传

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

2023-06-02 上传

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

2023-05-22 上传
2023-05-19 上传