fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

时间: 2023-08-06 22:18:17 浏览: 321
这段代码是用于绘制一张图表的,主要包括以下几个步骤: 1. 创建一个大小为6x4的图表,即fig。 2. 在图表上绘制5条折线,分别对应不同的数据集,使用不同的线条样式和颜色进行区分。其中,x和y_st、y_zb等是数据集,linestyle是线条样式,label是标签,color是颜色。 3. 设置x轴刻度值和标签。 4. 添加图例,设置位置为图表的中上部。 5. 移除图表上方和右侧的边框线,使图表更加简洁清晰。 需要注意的是,代码中plt.spines['top'].set_visible(False)和plt.spines['right'].set_visible(False)这两行代码可能会出现上面提到的报错,您可以将其替换为以下代码实现相同的效果: ``` ax = plt.gca() ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) ```
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fig = plt.figure(figsize=(15,4)) plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) plt.title("遇难", fontsize=15)

这段代码使用了Python中的matplotlib库,用于生成一个包含多个子图的图形,其中: - `fig = plt.figure(figsize=(15,4))` 用于创建一个名为`fig`的图形对象,并且设置该图形的大小为15英寸宽,4英寸高。 - `plt.subplot2grid((2,2),(0,0))` 用于创建一个包含2行2列的子图网格,并且指定当前子图的位置为第一行第一列。 - `data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15)` 用于在当前子图中生成一个箱线图,其中`data.age[data.survived == 0]`表示选取数据集中`age`列中,对应`survived`列值为0的数据进行绘制;`kind='box'`表示绘制箱线图;`vert=False`表示将箱线图水平绘制;`patch_artist=True`表示使用填充色进行着色;`notch=True`表示在箱线中绘制缺口;`color='#C23531'`表示设置填充色为红色;`fontsize=15`表示设置字体大小为15。 - `plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8)` 用于在当前子图中添加网格线,其中`linestyle="--"`表示网格线样式为虚线,`alpha=0.8`表示设置网格线透明度为0.8。 - `plt.title("遇难", fontsize=15)` 用于在当前子图中添加标题为“遇难”,其中`fontsize=15`表示设置标题字体大小为15。 总的来说,这段代码用于在一个包含多个子图的图形中,绘制一个水平箱线图,并且通过添加网格线和标题等方式,使得图形更加清晰易懂。

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?

这段代码使用了subplot函数将两个图绘制在一个Figure中的两个子图中,其中第一个参数1表示行数,第二个参数2表示列数,第三个参数1表示在第一行第一列绘制图形,第三个参数2表示在第一行第二列绘制图形。如果想要分别输出两张图,可以将两个子图分别绘制在两个Figure中,如下所示: ```python fig1 = plt.figure(figsize=(6, 5)) 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.show() fig2 = plt.figure(figsize=(6, 5)) 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.show() ``` 这样就可以分别输出两张图了。注意,需要将Figure的大小调整为适当的大小,以便图像在输出时不会过于拥挤或过于稀疏。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fractional_runge_kutta(alpha, f, y0, t_span, h): """ 使用改进的分数阶龙格-库塔方法求数值解。 参数: alpha (float): 分数阶导数阶次 f (function): 微分方程右端项函数 y0 (array-like): 初始条件 t_span (tuple): 时间区间 [t_start, t_end] h (float): 步长 返回: ts (list): 时间序列 ys (list of lists): 解的时间演化 """ t_start, t_end = t_span n_steps = int((t_end - t_start) / h) ts = np.linspace(t_start, t_end, n_steps + 1) ys = np.zeros((n_steps + 1, len(y0))) ys[0] = y0 # 计算权重系数(Grünwald-Letnikov) weights = [] w_prev = 1.0 for k in range(n_steps + 1): weight = (-alpha * w_prev) / k if k != 0 else 1.0 weights.append(weight) w_prev = weight for i in range(1, n_steps + 1): sum_term = 0 for j in range(i): sum_term += weights[i-j-1] * f(ts[j], ys[j]) ys[i] = ys[i-1] + h**alpha * sum_term / np.math.gamma(2-alpha) return ts, ys # 蔡氏混沌系统的定义 def chua_system(t, state, a=15.6, b=28, c=-7/5): x, y, z = state g_x = -(c/7)*x + (c/2)*(abs(x+1)-abs(x-1)) dx_dt = a*(y-x-g_x) dy_dt = x-y+z dz_dt = -b*y-z return np.array([dx_dt, dy_dt, dz_dt]) # 参数设置 initial_state = [0.1, 0.1, 0.1] time_interval = (0, 100) step_size = 0.01 fractional_order = 0.95 # 求解 ts, states = fractional_runge_kutta(fractional_order, lambda t, s: chua_system(t, s), initial_state, time_interval, step_size) # 提取变量轨迹 xs, ys, zs = states[:, 0], states[:, 1], states[:, 2] # 绘制时间序列图 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(ts, xs, label="x(t)", color='blue') plt.plot(ts, ys, label="y(t)", color='green', linestyle="--") plt.plot(ts, zs, label="z(t)", color='red', linestyle="-.") plt.title("Chua System Time Evolution", fontsize=16) plt.xlabel("Time", fontsize=14) plt.ylabel("State Variables", fontsize=14) plt.legend() plt.grid(True) plt.show() # 绘制相空间图 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.plot(xs, ys, zs, lw=0.5, color='purple') ax.set_title("Phase Space Trajectory of Chua System", fontsize=16) ax.set_xlabel('X Axis', fontsize=14) ax.set_ylabel('Y Axis', fontsize=14) ax.set_zlabel('Z Axis', fontsize=14) plt.show() # 分叉图分析 param_values = np.linspace(10, 20, 500) # 可变参数范围 last_points = [] for param in param_values: def modified_chua_system(t, state): return chua_system(t, state, a=param) _, temp_states = fractional_runge_kutta(fractional_order, lambda t, s: modified_chua_system(t, s), initial_state, time_interval, step_size) last_point = temp_states[-1][0] # 获取最终状态的第一个坐标 last_points.append(last_point) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.scatter(param_values, last_points, s=1, color='black') plt.title("Bifurcation Diagram of Chua System", fontsize=16) plt.xlabel("Parameter 'a'", fontsize=14) plt.ylabel("Last Point of X", fontsize=14) plt.grid(True) plt.show()

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()报错unhashable type: 'numpy.ndarray',如何修改

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# 摘要 本文旨在深入探讨影子系统的概念、工作原理以及故障诊断基础。首先,介绍影子系统的定义及其运作机制,并分析其故障诊断的理论基础,包括系统故障的分类和特征。接着,详细探讨各种故障诊断工具和方法,并提供实际操作中的故障排查步骤。文中还深入分析了影子系统常见故障案例,涵盖系统启动问题、软件兼容性和网络连通性问题,并提供相应的诊断与解决方案。高级故障诊断与修复
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nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> g KDTARGET: Refreshing KD connection *** Fatal System Error: 0x0000001a (0x0000000000061941,0xFFFFF8057B20E1C0,0x0000000000000019,0xFFFFFC89CACA7190) Break instruction exception - code 80000003 (first chance) A fatal system error has occurred. Debugger entered on first try; Bugcheck callbacks have not been invoked. A fatal system error has occurred. For analysis of this file, run !analyze -v nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> !analyze -v Connected to Windows 10 19041 x64 target at (Tue Jul 15 23:02:04.588 2025 (UTC + 8:00)), ptr64 TRUE Loading Kernel Symbols ............. Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. .................................................. ................................................................ ..................................................... Loading User Symbols Loading unloaded module list ...... ERROR: FindPlugIns 8007007b ******************************************************************************* * * * Bugcheck Analysis * * * ******************************************************************************* MEMORY_MANAGEMENT (1a) # Any other values for parameter 1 must be individually examined. Arguments: Arg1: 0000000000061941, The subtype of the BugCheck. Arg2: fffff8057b20e1c0 Arg3: 0000000000000019 Arg4: fffffc89caca7190 Debugging Details: ------------------ Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. 蓝屏了,但原帖子代码能正常执行,帖子作者说:我win10是专门针对2mb大页,win7是专门针对4kb小页的,蓝屏的原因我只能想到是因为没有做大页和小页的处理了。你做了2mb和4kb之类的处理吗,还有2mb的大页的物理地址要2mb对齐,不然电脑会卡死,我win10蓝屏的原因就是因为没有物理地址2mb对齐,我这代码是专门针对我那个虚拟机的环境,其他环境蓝屏你要是懂分页的话自己就会处理了。最重要的细节就是物理地址要对齐,2mb就2mb的对齐,1gb就1gb的对齐。

<think>我们之前讨论的代码中已经包含了对大页(2MB)和小页(4KB)的处理。但是,根据蓝屏信息(MEMORY_MANAGEMENT, 0x1a)和参数,问题可能出在内存对齐或页表项设置上。 原帖作者提到:2MB大页的物理地址必须2MB对齐,否则会导致系统不稳定甚至蓝屏。在之前的代码中,我们确实处理了大页的情况,但在分配2MB内存时,我们使用了`MmAllocateContiguousMemorySpecifyCache`,这个函数分配的内存不一定满足2MB对齐(尽管它分配的是连续内存)。因此,我们需要确保分配的内存地址是2MB对齐的。 解决方案: 1. 在分配2MB内存时,要