活动介绍

import scipy.io as scio

时间: 2023-04-20 19:01:51 浏览: 325
import scipy.io as scio 是Python中导入scipy.io模块的语句。该模块提供了用于读取和写入MATLAB文件的函数。MATLAB文件是一种二进制文件格式，通常用于存储科学和工程数据。使用scipy.io模块，可以轻松地将MATLAB文件读入Python中，并在Python中处理和分析数据。
相关问题

import scipy.io as scio scio.loadmat('1-0-20.mat')

这段代码是使用 scipy 库中的 io 模块中的 loadmat 函数来加载一个 Matlab 格式的数据文件（.mat 文件），并将其保存为 Python 中的数组或字典格式。 具体来说，loadmat 函数将 .mat 文件中的数据读入到一个 Python 字典中，其中每个变量名称都是该字典的一个键（key），而它们的值（value）则是一个 numpy 数组。在这个例子中，文件名为 "1-0-20.mat"，因此运行该代码将读取名为 "1-0-20.mat" 的 .mat 文件，然后将其保存为一个 Python 字典或数组。

import random import numpy as np import scipy.io as scio from sklearn import preprocessing from keras.utils import np_utils def deal_data(data,length,label): data = np.reshape(data,(-1)) num = len(data)//length data = data[0:num*length] data = np.reshape(data,(num,length)) min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() data = min_max_scaler.fit_transform(np.transpose(data,[1,0])) data = np.transpose(data,[1,0]) label = np.ones((num,1))*label return np.column_stack((data,label)) 解释下每一段代码的含义

这是一个处理数据的函数，具体含义如下： 1. `import random`: 导入random模块，用于生成随机数。 2. `import numpy as np`: 导入numpy模块，并给它取一个别名np，用于进行数组操作。 3. `import scipy.io as scio`: 导入scipy模块中的io子模块，并给它取一个别名scio，用于读取.mat文件。 4. `from sklearn import preprocessing`: 从sklearn模块中导入preprocessing子模块，用于数据预处理。 5. `from keras.utils import np_utils`: 从keras.utils模块中导入np_utils子模块，用于独热编码。 6. `def deal_data(data,length,label):`：定义一个函数deal_data，该函数的参数为data、length和label。 7. `data = np.reshape(data,(-1))`: 将data数组按照一维数组进行重塑。 8. `num = len(data)//length`: 计算data数组中能够组成多少个长度为length的数组。 9. `data = data[0:num*length]`: 将data数组截取为长度为length的倍数。 10. `data = np.reshape(data,(num,length))`: 将data数组按照长度为length进行重塑。 11. `min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()`: 创建一个MinMaxScaler的实例。 12. `data = min_max_scaler.fit_transform(np.transpose(data,[1,0]))`: 将data数组进行归一化处理。 13. `data = np.transpose(data,[1,0])`: 将data数组进行转置操作。 14. `label = np.ones((num,1))*label`: 创建一个元素均为label的num行1列的数组。 15. `return np.column_stack((data,label))`: 将data和label按列方向进行合并，返回合并后的数组。
阅读全文

相关推荐

pdf

【Python】（较简单）使用scipy.io.loadmat读取.mat文件中的数据部分

import scipy.io as sio yFile = 'y2.mat' #相对路径 datay=sio.loadmat(yFile) print datay 此时输出的datay是一个字典格式的输出，如下： {‘y’: array([[10.56991 ], [ 8.777489 ], [ 7.78356 ], …, [ 2....
pdf

详解利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现信号滤波

### 详解利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现信号滤波 #### 1. 引言 在现代信号处理领域，滤波技术是一项至关重要的技能。通过对信号进行滤波，可以去除噪声、提取有用信息或者改变信号的特性，从而更好地满足...
ipynb

基于scipy.optimize的线性规划问题的建模与求解（例1：离散制造中的混合产品生产规划问题）

基于scipy.optimize的线性规划问题的建模与求解（例1：离散制造中的混合产品生产规划问题）

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import scipy.io as scio import os import os.path as osp import time import scipy.io as sio from models import get_model net = get_model('rpcanet') file_path = "./datasets/M155932/test/images" pkl_file = r'./result/NUDT_SIRST_mIoU_89.31.pkl' checkpoint = torch.load(pkl_file, map_location=torch.device('cuda:0')) net.load_state_dict(checkpoint) net.eval() imgDir = "./result/M155932/img/" if not os.path.exists(imgDir): os.makedirs(imgDir) matDir = "./result/M155932/mat/" if not os.path.exists(matDir): os.makedirs(matDir) start = time.time() count = 0 for filename in os.listdir(file_path): count = count + 1 file_fullpath = osp.join(file_path, filename) if filename.endswith('.mat'): img_data = sio.loadmat(file_fullpath) img_gray = img_data['filename'] # Replace 'data' with actual key if different else: img_gray = cv2.imread(file_fullpath, 0) # img_gray = cv2.imread(file_path + '/' + filename, 0) # img_gray = sio.loadmat(file_path + '/' + filename) # img_gray = cv2.resize(img_gray, [256, 256],interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # img_gray = img_gray['variable_name'] img = img_gray.reshape(1, 1, 256, 256) / 255. img = torch.from_numpy(img).type(torch.FloatTensor) name = os.path.splitext(filename)[0] matname = name+'.mat' with torch.no_grad(): # start = time.time() D, T = net(img) # end = time.time() # print(end - start) # total = end - start T = F.sigmoid(T) T = T.detach().numpy().squeeze() T[T < 0] = 0 Tout = T * 255 cv2.imwrite(imgDir + filename, Tout) scio.savemat(matDir + matname, {'T': T}) end = time.time() avg = (end - start) / count print(avg)

好的，我现在需要帮用户审查和优化他们的PyTorch RPCANet模型推理代码。首先，我应该先了解用户提供的代码结构和具体实现，但用户好像没有贴...) as prof: model(inputs) print(prof.key_averages().table()) ###

from __future__ import print_function import keras from tensorflow.keras.layers import Input, Flatten, Concatenate, add, dot, Multiply, Add, Lambda,Permute,Reshape,Dot from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, BatchNormalization, ReLU, MaxPool1D, Input, Flatten, Concatenate, Dropout, LayerNormalization from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling1D from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras import backend as K import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.io as scio from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.utils import plot_model from tensorflow.keras import regularizers from tensorflow.compat.v1.profiler import ProfileOptionBuilder from tensorflow.keras.regularizers import l2 import os # 设置随机种子以确保结果可复现 seed = 42 tf.random.set_seed(seed) np.random.seed(seed) ### 参数设置 ### epoch = 100 # 训练轮数 batch_size = 32 # 批量大小 lr = 0.0002 # 学习率 drop_out = 0.1 # Dropout率 L2 = 0.000001 # L2正则化系数 fc1 = 256 # 全连接层1的神经元数量 fc2 = 128 # 全连接层2的神经元数量 input_shape = (80, 1) # 输入形状 embed_dim = 128 # Transformer嵌入维度 num_heads = 8 # 多头注意力头数 ff_dim = 512 # Feed-Forward网络维度 num_transformer_blocks = 4 # Transformer块数 dropout_rate = 0.1 # Dropout率 # 用于存储训练、验证和测试结果的列表 #train_result_MAE_stress = [] #train_result_RMSE_stress = [] #val_result_MAE_stress = [] #val_result_RMSE_stress = [] #test_result_MAE_stress = [] #test_result_RMSE_stress = [] # 创建保存模型和结果的目录 os.makedirs('models', exist_ok=True) os.makedirs('plots', exist_ok=True) # 归一化函数1将数据归一化到[0, 1]区间。 def normalization(array): new_list = [] min = np.min(array) # 计算数组的最小值 max = np.max(array) # 计算数组的最大值 for wave in array: new_wave = (wave - min) / ( max - min) # 均值归

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Model def transformer_encoder(inputs, head_size=256, num_heads=4, ff_dim=4, dropout=0.3): # 自注意力机制 x = layers.MultiHeadAttention( ...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'].reshape(-1) # print(data3) pca = PCA(n_components=2) # pca.fit(data2) data4 = pca.fit_transform(data2) # 随机打乱数据集 indices = np.arange(data4.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data4 = data4[indices] data3 = data3[indices] # 选择前200个数据作为训练集 data4 = data4[:200] data3 = data3[:200] # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data4, data3) plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3, s=30, cmap=plt.cm.Paired) axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none') plt.show()计算训练集和测试集的分类准确率

在这段代码中，没有给出测试集，只有训练集。因此无法计算测试集的分类准确率。如果有测试集数据，可以使用以下代码计算分类准确率： # 假设测试集数据为 test_data 和 test_labels test_data = ......

用Python 依据下面代码 实现线性判别分析方法，并用于数字分类识别(仅对其中的两类识别。# coding: utf-8 # Linear Discriminant Analysis 2019.03.21 # Author: # Yuhao Wu # Reference: # Zhihua Zhou. Machine learning[M]. Tsinghua University Press, 2016. import numpy as np import scipy.io as scio from sklearn import preprocessing from sklearn.datasets import load_digits def LDA_train(x0, x1): mu0 = x0.mean(0) mu1 = x1.mean(0) # 计算类内散度矩阵 Sw = np.dot((x0 - mu0).T, x0 - mu0) + np.dot((x1 - mu1).T, x1 - mu1) Sw_ = np.linalg.pinv(Sw) # 计算投影向量 w = Sw_.dot(mu0 - mu1) w0 = w.dot((mu0 + mu1)/2) return w, w0 def LDA_test(x, w, w0): y = x.dot(w) flag = y > w0 return flag # 数据加载与预处理 digits = load_digits() data = digits.data target = digits.target # 划分训练集和测试集 train_x = data[0:1000] train_y = target[0:1000] test_x = data[1000:] test_y = target[1000:] # 选择两类样本（8和9） label0, label1 = 8, 9 train_x0 = train_x[train_y == label0, :] train_x1 = train_x[train_y == label1, :] # 数据标准化 scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(np.vstack([train_x0, train_x1])) train_x0 = scaler.transform(train_x0) train_x1 = scaler.transform(train_x1) test_x0 = scaler.transform(test_x[test_y == label0, :]) test_x1 = scaler.transform(test_x[test_y == label1, :]) # 训练和测试 w, w0 = LDA_train(train_x0, train_x1) test_y0_pred = LDA_test(test_x0, w, w0) test_y1_pred = LDA_test(test_x1, w, w0) # 计算准确率 correct = np.sum(test_y0_pred) + np.sum(~test_y1_pred) total = test_x0.shape[0] + test_x1.shape[0] print(f'Classification accuracy: {correct/total:.2%}')

代码开头导入了必要的库，比如numpy、scipy的matlab读取模块，还有sklearn的预处理和数据集。看起来数据用的是load_digits，也就是手写数字数据集。然后定义了LDA_train和LDA_test两个函数。接下来是数据加载、...

import numpy as np import scipy.io as scio from Model.conv1D_precoder import ConvPrecoder from Model.importdata import read_data_sets,ESDataset from keras import backend as K import tf2onnx from interactx import OFDM_RFLoopback_2ant Flag_HDF5file = True def ParseArgs(args=None): import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description = 'Train and test for direct hybrid precoding') parser.add_argument('-train', '--IsTrain', nargs = '?', type=int, default=1, #开关（1为开，0为关） help="""Set to 1 for training, 0 for testing""") parser.add_argument('--IsExport',nargs='?',type=int,default=1,help="Set to 1 for export2onnx") #开关（1为开，0为关） return parser.parse_args(args) if __name__ == '__main__': cl_args = ParseArgs() num_classes = 64 Pta=[20] epochs = 15 #运行的轮数 batch_size = 512 N_BS = 64 N_MS = 64 IsTrain=cl_args.IsTrain IsExport=cl_args.IsExport delay=None with open("../00-test/delay.txt") as file: delay=int(file.read()) for Pt in Pta: #### LOAD DATA h_train, h_test = read_data_sets( 'MIMO_dataset/DeepMIMO_dataset_train' + str(Pt) + '.mat', 'MIMO_dataset/DeepMIMO_dataset_test' + str(Pt) + '.mat', 'MIMO_dataset/DeepMIMO_dataset_train_labels.mat', 'MIMO_dataset/DeepMIMO_dataset_test_labels.mat', Flag_HDF5file,delay) n_samples, data_dim, _ = h_train.data.shape n_samples_test, _, _ = h_test.data.shape M_BSa = [8] for M_BS in M_BSa: M_MS=M_BS print('M_MS=M_BS='+str(M_BS)) precoder=ConvPrecoder(data_dim,[N_BS,N_MS,M_BS,M_MS],num_classes) if IsTrain: precoder.train(10*h_train.data, h_train.labels, 10*h_test.data, h_test.labels, epochs, batch_size) precoder.save_weights('Saved_model/saved_weights_multi_'+str(Pt)+'_M_BS_'+str(M_BS)+'_1.h5') 解释一下上面的

需要注意代码中是否有导入这些库的语句，例如import numpy as np，from scipy import stats等。Keras部分可能包括模型序列的构建，添加层如Dense、Conv2D，编译模型等步骤。自定义模块可能通过import语句引入，需要...

scipy.io中找不到l引用loadmat

import scipy.io as scio data = scio.loadmat('file.mat') # 通过模块调用[^2] #### 3. 检查环境冲突 - **文件名冲突**： 若当前目录存在名为 scipy.py 的自定义文件，会覆盖标准库导入，需重命名或删除该...

import numpy as np import pywt import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as scio from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.stats import entropy from sklearn.svm import OneClassSVM import joblib def sliding_window(sequence, window_size, step_size): """ 对一维序列进行滑窗切分。 参数： sequence (array-like): 输入的一维序列。 window_size (int): 滑窗的窗口大小。 step_size (int): 滑窗的步长。 返回： np.ndarray: 切分后的窗口数组，每一行是一个窗口。 """ sequence = np.asarray(sequence) n = len(sequence) windows = [ sequence[i:i + window_size] for i in range(0, n - window_size + 1, step_size) ] return np.array(windows) if __name__ == "__main__": # 1. 载入数据 sliding_length, sliding_step = 16384, 16384 dataFile = r'.\subei GGZQ-DIS-G11-001-05.mat' dataTemp = scio.loadmat(dataFile) dataSet = np.array(dataTemp['mm']) dataSet = np.squeeze(dataSet) print(dataSet.shape) signals = sliding_window(dataSet, sliding_length, sliding_step) print(signals.shape) feature_matrix = [] for ii in range(signals.shape[0]): # 小波特征 coeffs = pywt.swt(signals[ii, :], wavelet='db1', level=4, trim_approx=True, norm=True) wavelet_features = np.var(np.array(coeffs)[1:, :], axis=1) # 新增的4个特征 window = signals[ii, :] # 差值 diff = window[:-1] - window[1:] diff_var = np.var(diff) # 极值 extremes = np.max(window) - np.min(window) # 均值 mean_value = np.mean(window) # 交叉熵 hist, _ = np.histogram(window, bins=10) cross_entropy = entropy(hist / hist.sum()) new_features = [diff_var, extremes, mean_value, cross_entropy] combined_features = np.concatenate((wavelet_features, new_features)) feature_matrix.append(combined_features) X = feature_matrix = np.vstack(feature_matrix) # 2. 特征标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 3.3 应用 DBSCAN dbscan = DBSCAN(eps=2, min_samples=5) labels = dbscan.fit_predict(X_scaled) # 4. 失真异常定位 anomaly_indices = np.squeeze(np.array(np.nonzero(labels))) anomaly_indices_start = [] anomaly_indices_end = [] for ii in range(anomaly_indices.shape[0]): anomaly_indices_start.append(anomaly_indices[ii] * sliding_step) anomaly_indices_end.append(anomaly_indices[ii] * sliding_step + sliding_length) anomaly_indices_start = np.squeeze(np.array(anomaly_indices_start)) anomaly_indices_end = np.squeeze(np.array(anomaly_indices_end)) # 5. 使用 t-SNE 降维 # 获取样本数量 n_samples = X_scaled.shape[0] # 确保 perplexity 小于样本数量 perplexity = min(30, n_samples - 1) tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=perplexity) X_tsne = tsne.fit_transform(X_scaled) # 6. 使用 OC-SVM 进行训练 # 提取 DBSCAN 识别的正常数据（排除噪声点） normal_indices = np.where(labels != -1)[0] X_normal = X_scaled[normal_indices] oc_svm = OneClassSVM(nu=0.05, kernel="rbf", gamma=0.1) oc_svm.fit(X_normal) # 使用正常数据训练 OC-SVM # 7. 保存 OC-SVM 模型和标准化器 joblib.dump(oc_svm, 'oc_svm_model2.pkl') joblib.dump(scaler, 'scaler.pkl') # 保存标准化器 # 8. 可视化 t-SNE 降维聚类结果及失真定位结果 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=labels, cmap='viridis', s=50) plt.title("t-SNE Visualization based on Clustering Results") plt.xlabel("Feature 1") plt.ylabel("Feature 2") plt.colorbar(label="Cluster Label") plt.show() plt.figure(11) plt.plot(dataSet) print(anomaly_indices.shape[0]) for ii in range(anomaly_indices.shape[0]): plt.axvspan(anomaly_indices_start[ii], anomaly_indices_end[ii], facecolor='red', alpha=0.3) plt.show() 在我的代码中我通过对输入数据每个窗口进行8维特征提取，用OC-SVM训练得到了一个决策边界oc_svm_model2.pkl文件，单这个边界是通过8维特征训练得到的，我现在想用T-SNE对这个边界进行降维为2维度，以得到可视化的决策边界，请你整理思路并为我输出可行的代码，输出的代码需要你先运行直到不报错为止

from scipy.interpolate import griddata # 加载模型和标准化器 oc_svm = joblib.load('oc_svm_model2.pkl') scaler = joblib.load('scaler.pkl') # 假设已经存在X_scaled和X_tsne（原代码中已经计算过） # 获取...

Traceback (most recent call last): File "H:\anaconda\Lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio.py", line 39, in _open_file return open(file_like, mode), True ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'D:/python/project/mat/90-24-63/pr/90-24-63_pr_jiaocha_diff_final.mat' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "H:\biyelunwen\pr.py", line 229, in <module> mat = scio.loadmat(mat_path) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "H:\anaconda\Lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio.py", line 225, in loadmat with _open_file_context(file_name, appendmat) as f: File "H:\anaconda\Lib\contextlib.py", line 137, in __enter__ return next(self.gen) ^^^^^^^^^^^^^^ File "H:\anaconda\Lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio.py", line 17, in _open_file_context f, opened = _open_file(file_like, appendmat, mode) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "H:\anaconda\Lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio.py", line 45, in _open_file return open(file_like, mode), True ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'D:/python/project/mat/90-24-63/pr/90-24-63_pr_jiaocha_diff_final.mat'

mat = scio.loadmat(mat_path) except FileNotFoundError: print(f"[致命错误] 文件缺失路径: {mat_path}") print("可能原因：") print("1. 文件路径配置错误") print("2. 数据生成流程未完成") print("3. 跨...

scio.loadmat

from scipy import io as scio 然后可以使用以下代码加载 .mat 文件： python data = scio.loadmat('filename.mat') 其中，'filename.mat' 是要读取的 .mat 文件名。读取后的数据保存在 data 字典中，...

File "H:\biyelunwen\test.py", line 2, in <module> mat = scio.loadmat(mat_path) ^^^^^^^^ NameError: name 'mat_path' is not defined

这里的scio可能是指scipy.io模块，通常缩写为scio，比如import scipy.io as scio。所以用户可能在代码里导入了这个模块，但mat_path变量没有被正确赋值。 接下来，我需要考虑可能的原因。最常见的可能性是用户忘记...

相似度评价python 近红外光谱扫描蒲公英样本粉末，我有74个批号的不同样本，每个样本混匀重新装样5次，这样一个样本就有5个不同的光谱样本，一共得到370个光谱样本，我的nir文件中每一行代表一个样本在不同波长点的吸收值，370个样本就有370行，949列表示有949个波长点，同时1-5行为同一批样本扫描5次，6-10为下一批，以此类推到370行，现在我要考察这370个样本的光谱的相似度，要进行相似度评价，请帮我写出完整的余弦相似度评价的python代码。要求数据加载导入和导出保存的文件格式参考我给出的代码 mat_path = os.path.join(os.getcwd(), 'pugongying.mat') mat_data = scio.loadmat(mat_path) spectra = mat_data['nir'] save_path = os.path.join(os.getcwd(), 'Analysis_Results', 'Consolidated_Report.csv')

import scipy.io import numpy as np import pandas as pd # 加载MAT文件（假设数据存储在键名为'spectra'的变量中） mat_data = scipy.io.loadmat('近红外光谱数据.mat') spectra = mat_data['spectra'] # 形状应...

如何用matlab将.mat转化为.jpg

data = scio.loadmat(mat_file_path)['data_field'] # 需要替换'data_field'为实际变量名称[^2] # 归一化处理并调整至0-255范围 normalized_data = ((data - data.min()) * (1/(data.max() - data.min()) * 255)...

NoisyMINIST.mat数据集

import scipy.io as scio # 定义路径 path = 'NoisyMNIST.mat' # 加载 .mat 文件 data = scio.loadmat(path) # 查看数据集的内容 print(data.keys()) # 访问具体的键值 train_data = data['train_data'] # 获取...

python读取.mat 画图

import scipy.io as sio # 使用scipy.io而不是scio更常见一些 # 加载.mat文件 file_path = './DataSet/UCI/BUPA.mat' data_dict = sio.loadmat(file_path) # 假设 'matlab_y' 是我们要使用的变量名 y_data = data_...

数据集是.mat文件怎么使用

import scipy.io as scio # 定义路径到 .mat 文件 path = 'example.mat' # 调用 loadmat() 函数并指定键名 data = scio.loadmat(path) # 打印字典中的所有 key 值 print(data.keys()) # 访问特定的...

大家在看

recommend-type

ansible-role-kubernetes：Ansible角色-Kubernetes

ansible-role-kubernetes：Ansible角色-Kubernetes
recommend-type

volume-visualization

##使用光线投射算法的体积渲染## 这个项目是一个使用现代OpenGL API和着色语言glsl使用Raycasting算法实现体渲染的演示。 用 C++ 编写，但采用 C 风格，只是为了解释 Raycasting 算法的符号。 编译它需要MinGW和Gnu Make和g++，目前只支持Windows平台，移植到Linux平台很简单。 依赖性：OpenGL4.0和更高版本， ， 和 ，已包含在此版本库中。 如果有问题，也许您需要自己编译这些库。 它是 Raycasting 算法的两遍解决方案。 只要make在命令行编译它。 截屏 截屏 参考： 体积数据源
recommend-type

波特率任意设 串口调试助手

波特率任意设，很好用的串口调试助手
recommend-type

AIPEX练习手册

AMK伺服电机的调试软件，包括参数设置，波形跟踪调试等。
recommend-type

爬取招行外汇网站数据.pdf

访问网站http://fx.cmbchina.com/hq/ 可以看到招商银行当天的外汇汇率， 本项目的任务是 编写一个爬虫程序爬取这些外汇的 数据并存储到数据库 。

最新推荐

recommend-type

langchain4j-anthropic-spring-boot-starter-0.31.0.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
recommend-type

Visual C++.NET编程技术实战指南

根据提供的文件信息，可以生成以下知识点： ### Visual C++.NET编程技术体验 #### 第2章 定制窗口 - **设置窗口风格**：介绍了如何通过编程自定义窗口的外观和行为。包括改变窗口的标题栏、边框样式、大小和位置等。这通常涉及到Windows API中的`SetWindowLong`和`SetClassLong`函数。 - **创建六边形窗口**：展示了如何创建一个具有特殊形状边界的窗口，这类窗口不遵循标准的矩形形状。它需要使用`SetWindowRgn`函数设置窗口的区域。 - **创建异形窗口**：扩展了定制窗口的内容，提供了创建非标准形状窗口的方法。这可能需要创建一个不规则的窗口区域，并将其应用到窗口上。 #### 第3章 菜单和控制条高级应用 - **菜单编程**：讲解了如何创建和修改菜单项，处理用户与菜单的交互事件，以及动态地添加或删除菜单项。 - **工具栏编程**：阐述了如何使用工具栏，包括如何创建工具栏按钮、分配事件处理函数，并实现工具栏按钮的响应逻辑。 - **状态栏编程**：介绍了状态栏的创建、添加不同类型的指示器（如文本、进度条等）以及状态信息的显示更新。 - **为工具栏添加皮肤**：展示了如何为工具栏提供更加丰富的视觉效果，通常涉及到第三方的控件库或是自定义的绘图代码。 #### 第5章 系统编程 - **操作注册表**：解释了Windows注册表的结构和如何通过程序对其进行读写操作，这对于配置软件和管理软件设置非常关键。 - **系统托盘编程**：讲解了如何在系统托盘区域创建图标，并实现最小化到托盘、从托盘恢复窗口的功能。 - **鼠标钩子程序**：介绍了钩子（Hook）技术，特别是鼠标钩子，如何拦截和处理系统中的鼠标事件。 - **文件分割器**：提供了如何将文件分割成多个部分，并且能够重新组合文件的技术示例。 #### 第6章 多文档/多视图编程 - **单文档多视**：展示了如何在同一个文档中创建多个视图，这在文档编辑软件中非常常见。 #### 第7章 对话框高级应用 - **实现无模式对话框**：介绍了无模式对话框的概念及其应用场景，以及如何实现和管理无模式对话框。 - **使用模式属性表及向导属性表**：讲解了属性表的创建和使用方法，以及如何通过向导性质的对话框引导用户完成多步骤的任务。 - **鼠标敏感文字**：提供了如何实现点击文字触发特定事件的功能，这在阅读器和编辑器应用中很有用。 #### 第8章 GDI+图形编程 - **图像浏览器**：通过图像浏览器示例，展示了GDI+在图像处理和展示中的应用，包括图像的加载、显示以及基本的图像操作。 #### 第9章 多线程编程 - **使用全局变量通信**：介绍了在多线程环境下使用全局变量进行线程间通信的方法和注意事项。 - **使用Windows消息通信**：讲解了通过消息队列在不同线程间传递信息的技术，包括发送消息和处理消息。 - **使用CriticalSection对象**：阐述了如何使用临界区（CriticalSection）对象防止多个线程同时访问同一资源。 - **使用Mutex对象**：介绍了互斥锁（Mutex）的使用，用以同步线程对共享资源的访问，保证资源的安全。 - **使用Semaphore对象**：解释了信号量（Semaphore）对象的使用，它允许一个资源由指定数量的线程同时访问。 #### 第10章 DLL编程 - **创建和使用Win32 DLL**：介绍了如何创建和链接Win32动态链接库（DLL），以及如何在其他程序中使用这些DLL。 - **创建和使用MFC DLL**：详细说明了如何创建和使用基于MFC的动态链接库，适用于需要使用MFC类库的场景。 #### 第11章 ATL编程 - **简单的非属性化ATL项目**：讲解了ATL（Active Template Library）的基础使用方法，创建一个不使用属性化组件的简单项目。 - **使用ATL开发COM组件**：详细阐述了使用ATL开发COM组件的步骤，包括创建接口、实现类以及注册组件。 #### 第12章 STL编程 - **list编程**：介绍了STL（标准模板库）中的list容器的使用，讲解了如何使用list实现复杂数据结构的管理。 #### 第13章 网络编程 - **网上聊天应用程序**：提供了实现基本聊天功能的示例代码，包括客户端和服务器的通信逻辑。 - **简单的网页浏览器**：演示了如何创建一个简单的Web浏览器程序，涉及到网络通信和HTML解析。 - **ISAPI服务器扩展编程**：介绍了如何开发ISAPI（Internet Server API）服务器扩展来扩展IIS（Internet Information Services）的功能。 #### 第14章 数据库编程 - **ODBC数据库编程**：解释了ODBC（开放数据库互联）的概念，并提供了使用ODBC API进行数据库访问的示例。 - **ADO编程**：介绍了ADO（ActiveX Data Objects）技术，讲解了如何使用ADO进行数据库的增删改查等操作。 #### 第15章 HTML帮助系统编程 - **创建HTML帮助文件**：讲解了如何创建HTML帮助文件（.chm），这是微软帮助系统的一种形式。 - **区分上下文帮助**：提供了在应用程序中实现上下文敏感帮助的技术示例。 #### 第16章 安装和部署项目 - **用安装程序向导创建安装项目**：介绍了如何使用Visual Studio中的安装和部署项目向导，快速创建安装程序。 - **部署应用程序**：阐述了部署应用程序到目标系统的过程，以及如何确保应用程序的正确安装和运行。 以上内容涵盖了Visual C++.NET编程技术体验一书中涉及的各个技术点，并对每个章节中的示例做了详细的说明。这些知识点对于理解和掌握Visual C++.NET编程非常重要，并能够帮助读者在实际项目开发中应用这些技术。
recommend-type

HarmonyOS内核深度探秘：优化自由行旅游系统的策略

# 1. HarmonyOS内核概述与旅游系统需求分析 ## 1.1 HarmonyOS内核概述 HarmonyOS（鸿蒙操作系统）是由华为开发的一个分布式操作系统，旨在提供跨多种设备的无缝体验。其内核设计理念强调高效、安全和模块化，以微内核架构和分布式能力
recommend-type

tkinter模块所有控件

<think>好的，我现在需要回答用户关于Tkinter模块中所有控件列表的问题。首先，我需要回忆Tkinter的基础知识，确保自己了解各个控件的名称和用途。用户希望得到所有支持的控件列表，所以必须全面覆盖，不能遗漏。 首先，我应该从Tkinter的标准控件开始。常见的控件包括Label、Button、Entry这些基础部件。然后是Frame，用于布局，还有Canvas用于绘图。接下来是Checkbutton、Radiobutton，这些属于选择类控件。Listbox和Scrollbar通常一起使用，处理滚动内容。还有Scale（滑块）、Spinbox、Menu、Menubutton这些可能
recommend-type

局域网五子棋游戏：娱乐与聊天的完美结合

标题“网络五子棋”和描述“适合于局域网之间娱乐和聊天!”以及标签“五子棋 网络”所涉及的知识点主要围绕着五子棋游戏的网络版本及其在局域网中的应用。以下是详细的知识点： 1. 五子棋游戏概述： 五子棋是一种两人对弈的纯策略型棋类游戏，又称为连珠、五子连线等。游戏的目标是在一个15x15的棋盘上，通过先后放置黑白棋子，使得任意一方先形成连续五个同色棋子的一方获胜。五子棋的规则简单，但策略丰富，适合各年龄段的玩家。 2. 网络五子棋的意义： 网络五子棋是指可以在互联网或局域网中连接进行对弈的五子棋游戏版本。通过网络版本，玩家不必在同一地点即可进行游戏，突破了空间限制，满足了现代人们快节奏生活的需求，同时也为玩家们提供了与不同对手切磋交流的机会。 3. 局域网通信原理： 局域网（Local Area Network，LAN）是一种覆盖较小范围如家庭、学校、实验室或单一建筑内的计算机网络。它通过有线或无线的方式连接网络内的设备，允许用户共享资源如打印机和文件，以及进行游戏和通信。局域网内的计算机之间可以通过网络协议进行通信。 4. 网络五子棋的工作方式： 在局域网中玩五子棋，通常需要一个客户端程序（如五子棋.exe）和一个服务器程序。客户端负责显示游戏界面、接受用户输入、发送落子请求给服务器，而服务器负责维护游戏状态、处理玩家的游戏逻辑和落子请求。当一方玩家落子时，客户端将该信息发送到服务器，服务器确认无误后将更新后的棋盘状态传回给所有客户端，更新显示。 5. 五子棋.exe程序： 五子棋.exe是一个可执行程序，它使得用户可以在个人计算机上安装并运行五子棋游戏。该程序可能包含了游戏的图形界面、人工智能算法（如果支持单机对战AI的话）、网络通信模块以及游戏规则的实现。 6. put.wav文件： put.wav是一个声音文件，很可能用于在游戏进行时提供声音反馈，比如落子声。在网络环境中，声音文件可能被用于提升玩家的游戏体验，尤其是在局域网多人游戏场景中。当玩家落子时，系统会播放.wav文件中的声音，为游戏增添互动性和趣味性。 7. 网络五子棋的技术要求： 为了确保多人在线游戏的顺利进行，网络五子棋需要具备一些基本的技术要求，包括但不限于稳定的网络连接、高效的数据传输协议（如TCP/IP）、以及安全的数据加密措施（如果需要的话）。此外，还需要有一个良好的用户界面设计来提供直观和舒适的用户体验。 8. 社交与娱乐： 网络五子棋除了是一个娱乐游戏外，它还具有社交功能。玩家可以通过游戏内的聊天系统进行交流，分享经验和策略，甚至通过网络寻找新的朋友。这使得网络五子棋不仅是一个个人娱乐工具，同时也是一种社交活动。 总结来说，网络五子棋结合了五子棋游戏的传统魅力和现代网络技术，使得不同地区的玩家能够在局域网内进行娱乐和聊天，既丰富了人们的娱乐生活，又加强了人际交流。而实现这一切的基础在于客户端程序的设计、服务器端的稳定运行、局域网的高效通信，以及音效文件增强的游戏体验。
recommend-type

自由行旅游新篇章：HarmonyOS技术融合与系统架构深度解析

# 1. HarmonyOS技术概述 ## 1.1 HarmonyOS的起源与发展 HarmonyOS（鸿蒙操作系统）由华为公司开发，旨在构建全场景分布式OS，以应对不同设备间的互联问题。自从2019年首次发布以来，HarmonyOS迅速成长，并迅速应用于智能手机、平板、智能穿戴、车载设备等多种平台。该系
recommend-type

足底支撑相到达73%是什么问题

<think>好的，我现在要处理用户的问题：“足底支撑相达到73%可能的原因及影响”。首先，需要理解用户提到的“足底支撑相73%”具体指什么。足底支撑相通常指步态周期中脚与地面接触的时间占比，正常范围大约在60%-62%左右。如果达到73%，明显超出正常范围，可能意味着步态异常。 接下来，需要确定可能的原因。可能的原因包括生物力学异常，比如足弓异常（扁平足或高弓足）、踝关节活动度受限，或者肌肉力量不足，特别是小腿和足部肌肉。另外，神经系统疾病如脑卒中或帕金森病可能影响步态控制。骨骼关节问题如关节炎、髋膝关节病变也可能导致支撑时间延长。还有代偿性步态，比如因疼痛或受伤而改变步态模式。 然后是
recommend-type

宾馆预约系统开发与优化建议

宾馆预约系统是一个典型的在线服务应用，它允许用户通过互联网平台预定宾馆房间。这种系统通常包含多个模块，比如用户界面、房态管理、预订处理、支付处理和客户评价等。从技术层面来看，构建一个宾馆预约系统涉及到众多的IT知识和技术细节，下面将详细说明。 ### 标题知识点 - 宾馆预约系统 #### 1. 系统架构设计 宾馆预约系统作为一个完整的应用，首先需要进行系统架构设计，决定其采用的软件架构模式，如B/S架构或C/S架构。此外，系统设计还需要考虑扩展性、可用性、安全性和维护性。一般会采用三层架构，包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。 #### 2. 前端开发 前端开发主要负责用户界面的设计与实现，包括用户注册、登录、房间搜索、预订流程、支付确认、用户反馈等功能的页面展示和交互设计。常用的前端技术栈有HTML, CSS, JavaScript, 以及各种前端框架如React, Vue.js或Angular。 #### 3. 后端开发 后端开发主要负责处理业务逻辑，包括用户管理、房间状态管理、订单处理等。后端技术包括但不限于Java (使用Spring Boot框架), Python (使用Django或Flask框架), PHP (使用Laravel框架)等。 #### 4. 数据库设计 数据库设计对系统的性能和可扩展性至关重要。宾馆预约系统可能需要设计的数据库表包括用户信息表、房间信息表、预订记录表、支付信息表等。常用的数据库系统有MySQL, PostgreSQL, MongoDB等。 #### 5. 网络安全 网络安全是宾馆预约系统的重要考虑因素，包括数据加密、用户认证授权、防止SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击等。系统需要实现安全的认证机制，比如OAuth或JWT。 #### 6. 云服务和服务器部署 现代的宾馆预约系统可能部署在云平台上，如AWS, Azure, 腾讯云或阿里云。在云平台上，系统可以按需分配资源，提高系统的稳定性和弹性。 #### 7. 付款接口集成 支付模块需要集成第三方支付接口，如支付宝、微信支付、PayPal等，需要处理支付请求、支付状态确认、退款等业务。 #### 8. 接口设计与微服务 系统可能采用RESTful API或GraphQL等接口设计方式，提供服务的微服务化，以支持不同设备和服务的接入。 ### 描述知识点 - 这是我个人自己做的　请大家帮忙修改哦 #### 个人项目经验与团队合作 描述中的这句话暗示了该宾馆预约系统可能是由一个个人开发者创建的。个人开发和团队合作在软件开发流程中有着显著的不同。个人开发者需要关注的方面包括项目管理、需求分析、代码质量保证、测试和部署等。而在团队合作中，每个成员会承担不同的职责，需要有效的沟通和协作。 #### 用户反馈与迭代 描述还暗示了该系统目前处于需要外部反馈和修改的阶段。这表明系统可能还处于开发或测试阶段，需要通过用户的实际使用反馈来不断迭代改进。 ### 标签知识点 - 200 #### 未提供信息 “200”这个标签可能指的是HTTP状态码中表示请求成功（OK）的200状态码。但是，由于没有提供更多的上下文信息，无法进一步分析其在本例中的具体含义。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 - 1111 #### 文件命名与管理 “1111”这个文件名称可能是一个版本号、日期标记或者是一个简单的标识符。文件命名应当遵循一定的规则，以确保文件的可追溯性和管理的便利性。在软件开发过程中，合理组织文件和版本控制（如使用Git）是必不可少的。 综上所述，宾馆预约系统的开发是一项复杂的工程，它涉及前后端的开发、数据库设计、系统安全、接口设计等多个方面。开发者在开发过程中需要不断学习和应用各类IT知识，以确保系统能够安全、高效、稳定地运行。而对于个人开发项目，如何合理利用有限资源、高效地管理和优化项目过程也是至关重要的。
recommend-type

HarmonyOS在旅游领域的创新：揭秘最前沿应用实践

# 1. HarmonyOS旅游应用的市场前景分析 随着数字化转型的不断深入，旅游行业正面临着前所未有的变革。在这样的背景下，HarmonyOS作为一种新兴的操作系统，带来了全新的市场前景和机遇。本章将深入分析HarmonyOS在旅游应用领域的市场潜力、用户需求、以及技术创新对旅游体验的改善。 ## 1.1 市场需求与用户画像分析 旅游市场的需求持续增
recommend-type

数据架构师需要具备什么能力

<think>嗯，用户现在转向询问数据架构师的能力要求了，而且特别提到要参考站内引用内容。看来ta正在规划职业方向，可能是个技术岗位的进阶者或转行者。之前对话历史显示用户对技术细节有深度需求（比如C语言底层特性），这次提问虽然跨度大，但延续了“技术职业发展”这条主线。用户引用的三段材料其实很有意思：第一篇强调综合能力，第二篇突出编程基础，第三篇提到商业洞察力——这正好构成数据架构师的三个能力象限。用户给出的引用里埋了个关键矛盾：第二篇说“速成只能做码农”，第三篇说“需要持续学习”，暗示ta可能担心速成班的局限性。回应时得强调“扎实基础+持续成长”的平衡。技术层面需要覆盖三个维度：硬技能（数据库