import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 初始化知识图谱 G = nx.DiGraph() # 添加核心节点：铁 G.add_node("铁", category="元素", 性质="银白色金属，导电导热性好，延展性强") # 添加铁的物理性质 G.add_nodes_from([ ("密度7.86g/cm³", {"性质": "物理属性"}), ("熔点1538℃", {"性质": "物理属性"}), ("沸点2862℃", {"性质": "物理属性"}) ]) # 添加铁的化合物 G.add_nodes_from([ ("Fe₂O₃", {"类别": "氧化物", 性质="红棕色粉末，俗称铁红"}), ("Fe₃O₄", {"类别": "氧化物", 性质="黑色磁性晶体"}), ("Fe(OH)₂", {"类别": "氢氧化物", 性质="白色，易氧化"}), ("Fe(OH)₃", {"类别": "氢氧化物", 性质="红褐色胶体"}), ("FeSO₄", {"类别": "盐", 性质="浅绿色晶体，补铁剂"}), ("FeCl₃", {"类别": "盐", 性质="黄色固体，止血剂"}) ]) # 添加化学反应关系 G.add_edges_from([ ("铁", "Fe₃O₄", {"反应": "3Fe + 2O₂ → Fe₃O₄（点燃）"}), ("铁", "Fe₃O₄", {"反应": "3Fe + 4H₂O(g) → Fe₃O₄ + 4H₂↑（高温）"}), ("铁", "FeSO₄", {"反应": "Fe + H₂SO₄ → FeSO₄ + H₂↑"}), ("Fe(OH)₂", "Fe(OH)₃", {"反应": "4Fe(OH)₂ + O₂ + 2H₂O → 4Fe(OH)₃"}), ("Fe²⁺", "Fe³⁺", {"反应": "2Fe²⁺ + Cl₂ → 2Fe³⁺ + 2Cl⁻"}), ("Fe³⁺", "Fe²⁺", {"反应": "2Fe³⁺ + Fe → 3Fe²⁺"}) ]) # 添加用途关系 G.add_edges_from

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt ＃构建关系网络 G = nx. Graph ( ) G. add nodes_from(["A" 、"B"，"C" , "D", "E"]) G.addedges_from（A、B）、だ、”ご）、B、”D）で、”F）、（、"E'）］） # 可视化设置 pos = nx.spring_layout (G) nx. draw(G, pos, with_labels=True, node_size=15

import matplotlib.pyplot as plt # 创建空图对象 G = nx.Graph() # 无向图 # 或使用 nx.DiGraph() 创建有向图 # 添加节点 (可添加属性) G.add_node("Alice", role="Developer") G.add_node("Bob", role="Manager...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加节点（医疗流程步骤） nodes = ["挂号", "分诊台", "医生问诊", "检查科室", "药房取药", "治疗室"] G.add_nodes_from(nodes) # 添加有向边（流程顺序） edges = [("挂号", "分诊台"), ("分诊台", "医生问诊"), ("医生问诊", "检查科室"), ("检查科室", "医生问诊"), # 反馈路径 ("医生问诊", "药房取药"), ("医生问诊", "治疗室")] G.add_edges_from(edges)这个代码报出这样的错误all nodes must have subset_key (default='subset') as data，怎么修改

import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4]) # 分配子集属性 subsets = {1: 0, 2: 0, 3: 1, 4: 1} # 0=核心层，1=外围层 nx.set_node_attributes(G, subsets, name='subset') # 绘制...

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的邻接矩阵 adjacency_matrix = pd.read_excel('output.xlsx', index_col=0) # 将邻接矩阵转换为numpy数组 adjacency_matrix = adjacency_matrix.to_numpy() # 创建有向图对象 G = nx.DiGraph(adjacency_matrix) def preprocess(G): p = 0 directedGraph = nx.DiGraph() for u in G.nodes(): for v in G.neighbors(u): if (v != u): propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.degree(v) directedGraph.add_edge(u, v, pp=propProb) return directedGraph def simulate(G, seedNode, propProbability): newActive = True currentActiveNodes = seedNode.copy() newActiveNodes = set() activatedNodes = seedNode.copy() influenceSpread = len(seedNode) while newActive: for node in currentActiveNodes: for neighbor in G.neighbors(node): if neighbor not in activatedNodes: if G[node][neighbor]['pp'] > propProbability: newActiveNodes.add(neighbor) activatedNodes.append(neighbor) influenceSpread += len(newActiveNodes) if newActiveNodes: currentActiveNodes = list(newActiveNodes) newActiveNodes = set() else: newActive = False return influenceSpread def flipCoin(probability): return np.random.random() < probability # 可视化传播过程 def visualizePropagation(G, seedNode, propProbability): pos = nx.spring_layout(G) # 选择布局算法 labels = {node: node for node in G.nodes()} # 节点标签为节点名 colors = ['r' if node in seedNode else 'b' for node in G.nodes()] # 种子节点为红色，其他节点为蓝色 plt.figure(figsize=(10,6)) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=colors) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels) plt.title('Propagation Visualization') plt.show() # 示例用法 seedNode = [7,36,17] propProbability = 0.7 directedGraph = preprocess(G) influenceSpread = simulate(directedGraph, seedNode, propProbability) print("Influence Spread:", influenceSpread) visualizePropagation(directedGraph, seedNode, propProbability)修改这个代码使得输出图形节点之间间隔合理能够看清

你可以尝试修改nx.spring_layout()函数的参数，例如k，来调整节点之间的距离。这个参数控制着节点之间的斥力大小，较大的k值会使节点之间的距离增大，从而使得图形更容易观察。下面是修改后的代码示例： ...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加状态节点 G.add_node('q0') G.add_node('q1') G.add_node('q2') G.add_node('q3') # 添加起始状态 G.add_edge('', 'q0') # 添加终止状态 G.add_edge('q2', '') # 添加转移边 G.add_edge('q0', 'q1', label='a') G.add_edge('q0', 'q3', label='b') G.add_edge('q1', 'q2', label='a') G.add_edge('q1', 'q3', label='b') G.add_edge('q2', 'q2', label='a') G.add_edge('q2', 'q2', label='b') G.add_edge('q3', 'q2', label='a') G.add_edge('q3', 'q3', label='b') # 绘制图形 pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=1000) nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, font_size=14, edge_labels={(u, v): d['label'] for u, v, d in G.edges(data=True)}) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=18, font_family='sans-serif') plt.axis('off') plt.show()

这是一个绘制DFA图形的Python程序，它使用了networkx和matplotlib.pyplot库。这个程序定义了一个有向图G，它包含了DFA的各个状态和转移边。在绘制图形的过程中，使用spring_layout函数为每个节点指定位置，使用draw_...

import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { 'id': df.loc[i, '边的编号'], 'tail': df.loc[i, '边的尾节点'], 'head': df.loc[i, '边的头节点'], 'length': df.loc[i, '长度'], 'capacity': df.loc[i, '容量'] } edges.append(edge) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge['边的尾节点'], edge['边的头节点'], weight=edge['长度']) all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, '长度') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) plt.show()，报错：KeyError: '边的尾节点'，请问如何解决

报错提示是KeyError: '边的尾节点'，说明在df中不存在名为'边的尾节点'的列。进一步分析，可能是由于列名中的单引号和双引号混用导致的。你可以将代码中的单引号替换成双引号，或者直接去掉单引号，例如： ...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加节点 G.add_node("沈祥威") G.add_node("沈利华") G.add_node("利息存入") G.add_node("钟银花") G.add_node("俞剑") G.add_node("财付通支付科技有限公司") G.add_node("易宝支付有限公司") G.add_node("ATM取款") G.add_node("账户管理费") # 添加边（资金流向） G.add_edge("沈祥威", "钟银花", weight=850000) G.add_edge("沈祥威", "俞剑", weight=104564) G.add_edge("沈祥威", "财付通支付科技有限公司", weight=100000) G.add_edge("沈祥威", "易宝支付有限公司", weight=150000) G.add_edge("沈祥威", "ATM取款", weight=24300) G.add_edge("沈利华", "钟银花", weight=50000) G.add_edge("利息存入", "账户管理费", weight=480) # 绘制图形 pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=3000, node_color="lightblue", font_size=10, font_weight="bold") labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) # 显示图形 plt.show()创建资金流向图

import matplotlib.pyplot as plt # 图形绘制库 - NetworkX 用于创建和操作复杂网络 - Matplotlib 负责可视化呈现二、图结构创建 python G = nx.DiGraph() # 创建有向图对象选择有向图（DiGraph）能...

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加节点与边（含因果符号） nodes = [...] # 同原代码 edges = [...] # 同原代码 G.add_nodes_from(nodes) for start, end, sign in edges: G.add_edge(start, end, sign=sign) # 设置布局 pos = nx.spring_layout(G, seed=42) # 绘制节点 nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=2000, node_color="lightgray") # 绘制边（带箭头与颜色） for edge in G.edges(data=True): start, end, attr = edge nx.draw_networkx_edges( G, pos, edgelist=[(start, end)], arrowstyle="-|>", arrowsize=15, edge_color="blue" if attr['sign'] == "+" else "red" ) # 添加节点标签 nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=10, font_weight="bold") # 添加边标签（因果关系） edge_labels = {(start, end): attr['sign'] for start, end, attr in G.edges(data=True)} nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels, font_color="black", label_pos=0.5) # 优化标签位置 # 添加标题与显示 plt.title("W公司电子元器件供应中断风险的因果回路图", fontsize=14) plt.axis("off") plt.tight_layout() plt.savefig("因果回路图.png") # 保存图像 plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_edges_from([('A', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A')]) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) nx....

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() # 添加节点和边 patient_flow = [('挂号', '就诊'), ('就诊', '缴费'), ('缴费', '取药')] admin_flow = [('审核', '统计'), ('统计', '维护')] cross_flow = [('就诊', '审核'), ('缴费', '统计')] G.add_edges_from(patient_flow + admin_flow + cross_flow) # 设置布局 pos = nx.shell_layout(G) # 绘制节点和边 nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=['挂号','就诊','缴费','取药'], node_color='skyblue') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=['审核','统计','维护'], node_color='salmon') nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=patient_flow, edge_color='blue') nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=admin_flow, edge_color='red') nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=cross_flow, style='--') plt.title("医疗系统流程图") plt.show()修改代码运出不出来

import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图表示流程 G = nx.DiGraph() nodes = ["挂号", "分诊", "检查", "诊断", "治疗", "复诊", "出院"] edges = [("挂号", "分诊"), ("分诊", "检查"), ("检查", "诊断...

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { "id": df.loc[i, "边的编号"], "tail": df.loc[i, "边的尾节点"], "head": df.loc[i, "边的头节点"], "length": df.loc[i, "长度"], "capacity": df.loc[i, "容量"] } edges.append(edge) plt.figure(figsize=(15,15)) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) #nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.3) plt.show() # 使用Floyd算法求解所有顶点对之间的最短路长度 dist = nx.floyd_warshall(G) # 将结果写入Excel文件中 rows = [] for i, row in enumerate(dist): for j, value in enumerate(row): rows.append({"起始节点": i, "终止节点": j, "最短路长度": value}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\最短路径结果.xlsx", index=False)报错TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable如何修改？

rows.append({"起始节点": i, "终止节点": j, "最短路长度": value}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\最短路径结果.xlsx", index=False) 这样就可以避免这...

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # 创建一个有向图 G = nx.DiGraph() # 添加节点 nodes = [ "主管部门", "仓库管理部门", "仓库管理系统", "物资库存清单", "物资入库清单", "物资出库清单", "仓库基本信息", "员工基本信息" ] G.add_nodes_from(nodes) # 添加边 edges = [ ("主管部门", "仓库管理系统"), ("仓库管理部门", "仓库管理系统"), ("仓库管理系统", "物资库存清单"), ("仓库管理系统", "物资入库清单"), ("仓库管理系统", "物资出库清单"), ("仓库管理系统", "仓库基本信息"), ("仓库管理系统", "员工基本信息") ] G.add_edges_from(edges) # 设置布局 pos = nx.spring_layout(G) # 绘制节点和边 nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=3000, node_color='lightblue', font_size=10, font_weight='bold', arrowsize=20) plt.title("数据流图") plt.show()输出

import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加节点 (可以附加额外属性如颜色和大小) nodes = { 'Source': {'color': 'red', 'size': 2000}, 'Processor1': {'color': 'blue', 'size': ...

【地球科学与遥感】基于Google Earth Engine的哨兵2号数据分析：研究区域NDVI、LST及城市热岛效应评估系统设计

内容概要：本文档提供了一套完整的Python脚本，利用Google Earth Engine (GEE) API对哨兵2号卫星影像进行处理与分析。首先，导入必要的库（如ee、geemap、geopandas），并通过Google Drive加载GeoJSON文件定义研究区域。接着，对哨兵2号Harmonized数据进行预处理，包括云掩膜、日期筛选和区域过滤。然后，基于红波段和近红外波段计算归一化植被指数（NDVI），并进一步推算地表温度（LST）。最后，通过计算研究区域内的LST均值和标准差，构建标准化城市热岛指数（UHI）和城市热场变异指数（UTFVI），并将其可视化于交互式地图中。适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，特别是从事环境监测、城市规划或气候变化相关领域的工作者。使用场景及目标：① 对特定区域内的植被覆盖和地表温度进行动态监测；② 分析城市热岛效应及其空间分布特征；③ 辅助城市规划和环境管理决策，提高应对气候变化的能力。阅读建议：此资源侧重于实际应用中的遥感数据分析流程，建议读者熟悉Python编程语言和GEE平台的基本操作，同时结合具体的科学问题来理解和实践代码中的各个步骤。在学习过程中应关注数据处理逻辑与方法论的应用，确保能够独立完成类似的数据分析任务。

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17页无人机俯仰姿态保持模糊PID控制设计报告：'仿真模型与性能改善'

基于模糊PID控制的无人机俯仰姿态精确保持设计及其性能优化。首先，建立了一款固定翼无人机的状态空间数学模型，并基于传统PID控制方法设计了初步的俯仰姿态控制律。然而，针对常规PID控制在复杂环境下的局限性，文中引入了模糊自适应PID控制方法，实现了对无人机俯仰姿态更为精准和平稳的控制。通过仿真实验验证，模糊PID控制显著减少了俯仰角单位阶跃响应的调节时间与超调量，降低了俯仰角速率的峰值，从而提高了无人机的飞行性能和稳定性。适合人群：从事无人机技术研发的专业人士、自动化控制领域的研究人员以及对智能控制算法感兴趣的学者。使用场景及目标：适用于需要提升无人机飞行稳定性和性能的研究项目，旨在解决复杂环境中无人机姿态控制的问题，提供一种有效的解决方案。其他说明：文中还讨论了未来智能控制算法在无人机领域的潜在应用和发展方向，强调了模糊控制、神经网络控制等技术的重要性和前景。

Pandas TA：120+技术分析指标的Python 3 Pandas扩展

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a Pandas TA 是 Python 3 中一款简单易用的技术分析库，它基于 Pandas 库开发，集成了 120 多种指标及实用功能。涵盖诸多常见指标，比如简单移动平均线（sma）、移动平均线收敛发散指标（macd）、赫尔指数移动平均线（hma）、布林带（bband）、动平衡量（obv）、Aroon 及 Aroon 振荡器（阿隆）、挤压等。产品优势在于拥有 120 多个指标与实用功能，若指标有通用性，与事实紧密关联。追求速度的话，借助 DataFrame 策略方法，能轻松实现多处理功能，使用起来十分便捷。

汽车智能化领域的线控转向失效容错差动转向控制技术研究与应用

内容概要：本文详细探讨了线控转向系统在汽车智能化和自动化背景下的重要性以及其潜在风险——转向失效。文中介绍了线控转向系统的工作原理，强调了其依赖于电子信号传输和电机驱动的特点。为了应对线控转向失效带来的安全隐患，作者提出了容错差动转向控制技术，这是一种基于差动转向原理的解决方案。当检测到线控转向系统发生故障时，该技术可以通过一系列步骤（如实时监测、故障诊断、切换控制模式、调整参数和反馈控制）迅速响应并切换到差动转向模式，从而维持车辆的基本操控能力和行驶安全。最终，通过这种容错机制，不仅提高了车辆的安全性能，还推动了汽车智能化和自动化的发展。适合人群：从事汽车工程、自动驾驶技术研发的专业人士，以及关注汽车安全和智能驾驶发展的研究人员和技术爱好者。使用场景及目标：适用于希望深入了解线控转向系统及其容错机制的研究人员和技术人员。目标是在面对线控转向失效时，能够采用有效的容错措施保障行车安全，同时促进相关技术的进步。其他说明：随着汽车智能化程度不断提高，线控转向系统的可靠性和安全性变得尤为重要。本文提供的容错差动转向控制技术为解决这一问题提供了新的思路和方法。

地府后台管理系统软件压缩包

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 在当今信息化时代，管理系统已成为企业、组织乃至虚拟世界中不可或缺的工具。本文将深入探讨“地府后台管理系统”，解析其核心概念、功能以及可能涉及的技术栈，以期为读者提供全面的了解。需要明确的是，“地府后台管理系统”在现实生活中并不存在，但在虚构或游戏场景中，它可能是用于维护虚拟世界运行的后台工具。它通常负责角色管理、资源分配、事件触发、数据存储等后台任务，确保虚拟环境的正常运转。管理系统的核心在于功能模块。对于“地府后台管理系统”，我们可以设想以下关键部分：一是角色管理，用于管理地府中的各类角色，如鬼魂、判官、牛头马面等，涵盖角色创建、权限分配及状态跟踪等功能；二是资源管理，负责虚拟资源（如魂魄、冥币等）的生成、分配与消耗，确保资源合理流动；三是事件调度，设定各类事件（如转世轮回、阳间报应等），实现定时或条件触发，推动虚拟世界发展；四是数据存储与查询，记录并存储所有操作产生的数据，数据库技术在此环节极为重要，可能涉及SQL或NoSQL数据库的选择；五是报表与分析，提供统计报表，分析地府运行情况，如魂魄流转效率、资源消耗趋势等；六是安全防护，保障系统安全，防止非法访问或数据泄露，可能需要防火墙、加密算法、访问控制等技术。在技术实现方面，可能涉及以下技术栈：前端技术，利用HTML、CSS、JavaScript构建用户界面，借助React或Vue等框架提升开发效率；后端技术，采用Java、Python或Node.js作为服务器端语言，通过Spring Boot或Django等框架搭建后端服务；数据库，根据需求选择MySQL、PostgreSQL等关系型数据库或MongoDB等非关系型数据库；服务器架构，可能采用微服务架构，使系统更灵活、可扩展；API设计，遵循RESTful API标准实现前

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