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如何解决在DLL的入口函数中创建或结束线程时卡死

先看一下使用Delphi开发DLL时如何使用MAIN函数， 通常情况下并不会使用到DLL的MAIN函数，因为delphi的框架已经把Main函数隐藏起来 而工程函数的 begin end 默认就是MAIN...以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...1）在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中 创建线程 出现卡死的问题 通常情况下在这事件中仅仅是创建并唤醒线程，是不会卡死的，但如果同时有等待线程正式执行的代码，则会卡死，因为在该事件中...所以解决办法就是 在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中，仅创建并唤醒线程即可（此时即使是唤醒了，线程也是处理等待状态），线程函数会在DLL_PROCESS_ATTACH事件结束后才正式执行（...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

最后，我们可以使用plt调用python文件中的函数。 ? 垂线 ? 要使用pyplot绘制垂直线，可以使用axvline（）函数。...导入matplotlib.pyplot作为plt plt.axvline（0.2，0，1，label ='pyplot垂直线'） plt.legend（） plt.show（） 在此示例中，我们绘制一条垂直线...这两个数组都使用zip（）函数合并在一起，遍历最终数组，并且用axhline（）绘制线，如下面的输出所示： ? ? 保存图形 ? 绘制图形后，如何保存输出图形？...前面的所有示例都是关于在一个图中进行绘制。在同一图中绘制多个图怎么办？ 您可以借助Python pyplot的subplot（）函数在同一图中生成多个图。...pyplot的clf（）函数清除了绘图。 matplotlib.pyplot.clf（） 在clf（）函数中，没有任何参数。

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    读者答疑：使用Matplotlib绘制带有端头的垂直线段标注数据

    那么有位读者提出如何使用matplotlib画一个有端的线段标注想要的数据 项目方法 在这篇博文中，我们将探讨如何利用 Matplotlib 创建一种特殊的图形元素——带有端头的垂直线段，这种线段可以用来强调数据中的特定点或区间...下面的代码定义了一个名为 draw_capped_line 的函数，该函数会在给定的轴上绘制一条垂直线段，并在该线段的两端添加水平的小横杠（端头）。...导入库 In [2]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 简单示例 复杂示例 小结 通过上面的代码，我们可以看到如何使用 matplotlib...和自定义函数 draw_capped_line 来增强我们的数据图表，使其更具视觉吸引力。...这样的技巧对于报告、演示文稿或是任何需要强调数据中某些关键点的应用场景都非常有用。希望这篇博客能帮助你在自己的项目中实现类似的效果

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    Matplotlib 另类时间变化图制作

    数据可视化 (1)垂直线的绘制 垂直线的绘制用到的为 ax.vlines()方法，这里设置了线宽，颜色、以及ymin和ymax,其结果如下： ?...（6）字体设置 Matplotlib 用于字体设置的方法还是比较简单的，这里解释下是因为我在字体设置时遇到的问题，由于采用的字体为 cinzel (字体格式为Cinzel-Regular.otf)，也已添加到电脑系统字体中...，但在引言时还是不起作用 ，最终通过如下方法解决： from matplotlib.font_manager import FontProperties font_file = r"E:/Data_resourses.../cinzel/Cinzel-Regular.otf" font = FontProperties(fname=font_file,size=15) 在查阅资料时，找到： 修改 matplotlibrc...总结 本期推文涉及的Matplotlib 绘图技巧还是 连接线的绘制方法，再加上辅助数据的添加，希望大家可以认真看下绘制连接线的定义函数，多练，多看，多模仿，是绘制优秀可视化作品的基础哦，希望大家能在此篇推文中学到一些对自己有用的知识点

    1.4K10

    Linux+Windows: 程序崩溃时，在 C++ 代码中，如何获取函数调用栈信息

    一、前言 二、Linux 平台 三、Windwos 平台 一、前言 程序在执行过程中 crash 是非常严重的问题，一般都应该在测试阶段排除掉这些问题，但是总会有漏网之鱼被带到 release 阶段。...因此，程序的日志系统需要侦测这种情况，在代码崩溃的时候获取函数调用栈信息，为 debug 提供有效的信息。...这篇文章的理论知识很少，直接分享 2 段代码：在 Linux 和 Windows 这 2 个平台上，如何用 C++ 来捕获函数调用栈里的信息。 二、Linux 平台 1....} 三、Windwos 平台 在 Windows 平台下的代码实现，参考了国外某个老兄的代码，如下： 1....利用以上几个神器，基本上可以获取到程序崩溃时的函数调用栈信息，定位问题，有如神助！ ----

    5.9K20

    层次聚类算法

    然后将两个最近的集群合并到同一个集群中。最后，当只剩下一个集群时，该算法终止。 可以通过观察树状图来选择最能描述不同组的簇数的决定。...在聚合法中，每个数据点最初被视为一个单独的簇，然后每次迭代将距离最近的两个簇合并为一个新的簇，直到所有点都合并成一个大簇。...然后，我们使用SciPy中的linkage函数计算距离矩阵Z，这里使用了“ward”方法来计算簇之间的距离。...最后，我们使用Matplotlib来绘制树形图，其中leaf_rotation和leaf_font_size参数用于调整叶子节点的旋转角度和字体大小。...可以通过树形图来确定最优的簇的数量，可以在图中找到最大距离的位置，然后画一条水平线，这个水平线和垂直线的交点就是最优的簇的数量。

    1.2K10

    【7】python_matplotlib 输出(保存)矢量图方法；画图时图例说明(legend)放到图像外侧；Python_matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决

    一个简单保存代码： import matplotlib.pyplot as plt # 随意绘制一个样图 plt.plot([1,2,3,4,3,2,3]) # 保存图为svg格式，即矢量图格式...2.Python_matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧  用python的matplotlib画图时，往往需要加图例说明。...画图时图例说明(legend)放到图像外侧_Poul_henry的博客-CSDN博客_python画图legend显示在左上角  3.Python_matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决...造成这个原因：savefig()函数进行保存矢量图时，它是通过一个bounding box (bbox, 边界框)，进行范围的框定，只将落入该框中的图像进行保存，如果图例没有完全落在该框中，自然不能被保存...3.2 利用函数savefig()---更加美观点吧  使用savefig()函数中的三个参数fname, dpi, format可用以保存矢量图，现用该函数中另一个参数bbox_inches使未保存到图中的图例包含进来

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    添加直线的两种方式

    直线在可视化中具有重要作用，最经典的用法，就是在阈值的位置添加一条直线，可以清晰的看出点与阈值的关系。在matplotlib中，有以下两种方式，用于在图中绘制直线 1....hlines和vlines hlines用于绘制水平线，vlines用于绘制垂直线，二者的用法相同，都需要3个基本参数，只不过参数的名称稍有差别，vlines的基本用法如下 >>> import matplotlib.pyplot...该系列函数一次可以绘制多条直线，而且可以根据起始和结束坐标，灵活指定直线的跨度。...2. axhline和axvline 该系列函数一次只可以添加一条直线，而且默认情况下，直线都是横跨整个绘图区域的，所以经典的用法是在一个已有的图表上，增加阈值线。...这两种方式中，axhine和axvline基于绘图区域百分比的形式添加直线，hlines和vlines函数则基于坐标的方式灵活指定直线的范围，实际使用中，根据自己的需要灵活选择。 ·end·

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    Matplotlib实现柱状图内不同线型填充，完整总结！

    使用Python绘图神器matplotlib，实现下面的显示图： 绘图步骤 下面说下绘图步骤： 步骤 1: 导入必要的库 pythonCopy code import matplotlib.pyplot...values1 和 values2 包含了两个系列在每个分类下的值。这些值将决定柱状图的高度。...如果你在Jupyter笔记本中运行这段代码，图表将直接在笔记本中渲染。...其他线型 以下是一些基本的hatch图案样式，可以在调用绘制柱状图的函数时（如plt.bar）使用： /：斜线 \\：反斜线 |：垂直线 -：水平线 +：加号 x：x形 o：圆圈 O：大圆圈 ....：点 *：星号 使用 | 和 - 使用 + 和 x 使用o和O 使用.和* 以上使用Matplotlib绘制柱状图内不同线型的填充的实现代码。

    1.6K10

    5个可以帮助pandas进行数据预处理的可视化图表

    每个点不是在hexbin图中单独绘制的。在下面的代码中，我们用相同的数据集在“Horsepower” 和“Acceleration”之间绘制一个hexbin。...当我们按照特定顺序绘制数据点的自相关图时，我们可以看到该图显著地非零。...当我们延迟绘制一个非随机数据序列时，如下面的代码所示，我们得到了一条平滑的线条。...绘制高维数据集的平行坐标非常有用。每个尺寸用一条垂直线表示。 在平行坐标系中，“N”等距垂直线表示数据集的“N”维度。顶点在第n个轴上的位置对应于该点的第n个坐标。...垂直线表示小部件的每个功能。一系列连续的线段代表“小”和“大”小部件的特征值。 ? 下面的代码绘制了seaborn中“attention”数据集的平行坐标。请注意，群集的点看起来更靠近。

    1.4K10

    Matplotlib

    plt 应用 函数 说明 Example plt.plot(x,y,format_string, **kwargs) 只有一个输入列表或者数组的时候，参数被当做 Y 轴，X 轴以索引自动生成 x:X轴数据...列表或数组 format_string:控制曲线的格式字符：串，可选 **kwargs:第二组或更多(x,y,format_string) plt.plot([1,4,2,3,5,6,9]) 有两个以上参数时，...右花三角标记 's' 实心方形标记 'p' 实心五角标记 '*' 星形标记 'h' 竖六边形标记 'H' 横六边形标记 '+' 十字标记 'x' x标记 'D' 菱形标记 'd' 瘦菱形标记 '|' 垂直线标记...函数 说明 plt.xlabel() 对 X 轴增加文本标签 plt.ylabel() 对 Y 轴增加文本标签 plt.tittle() 在任意位置增加文本 plt.annotate() 在图形中增加箭头注释...((3,3),(1,0),colspan=2) 把一个区域分成3行3列，9块 当前选定1,0这块区域 colspan 在列方向延伸2个单位 每次调用切换区域 GridSpec类 import matplotlib.gridspec

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    高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

    记得当我说在matplotlib中要访问坐标轴和数字至关重要吗？这就是我们在这里完成的工作。将来任何定制化都将通过ax或fig对象完成。...Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...这样更美观，也是一个很好的例子，展示如何灵活地定义自己的问题解决方案。 我们最后要去探索的一个自定义功能是通过添加注释到绘图。绘制一条垂直线，可以用ax.axvline()。...在示例代码中，经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数，之后在查看代码时更容易理解。 用sharey = True这个参数，以便yaxis共享相同的标签。...结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。如果在做分析时养成使用这种方法的习惯，你应该可以快速定制出任何你需要的图像。

    2.4K20

    高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

    记得当我说在matplotlib中要访问坐标轴和数字至关重要吗？这就是我们在这里完成的工作。将来任何定制化都将通过ax或fig对象完成。...Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...这样更美观，也是一个很好的例子，展示如何灵活地定义自己的问题解决方案。 我们最后要去探索的一个自定义功能是通过添加注释到绘图。绘制一条垂直线，可以用ax.axvline()。...在示例代码中，经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数，之后在查看代码时更容易理解。 用sharey = True这个参数，以便yaxis共享相同的标签。...结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。 如果在做分析时养成使用这种方法的习惯，你应该可以快速定制出任何你需要的图像。

    2.4K20

    10个实用的数据可视化的图表总结

    例如，第10个quantile/percentile表示在该范围下，找到了10%的数据，90% 超出范围）。这是一种直观地检查数值变量是否服从正态分布的方法。让我解释一下它是如何工作的。...对于箱线图，框是在四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中，数据被分成更多的分位数。它提供了对数据的更多内存。...7、点图 下图中有一些名为误差线的垂直线和其他一些连接这些垂直线的线。让我们看看它的确切含义。...我们还可以绘制多个点图。 8、分簇散点图（Swarm plot） Swarm plot 是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表。通过此图我们可以轻松了解不同的分类值如何沿数值轴分布 [5]。...总结 数据可视化是数据科学中不可缺少的一部分。在数据科学中，我们与数据打交道。手工分析少量数据是可以的，但当我们处理数千个数据时它就变得非常麻烦。

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    教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

    在那篇文章中，我否定了 Matplotlib。...开始 下面主要介绍如何在 pandas 中创建基础的可视化以及使用 Matplotlib 定制最常用的项。了解基础流程有助于更直观地进行自定义。...绘图时我将对各列进行重命名。...现在数据以简单的表格形式呈现，我们再来看一下如何将数据绘制成条形图。如前所述，Matplotlib 具备多种不同风格，可用于渲染图表。...我们还能够在图像上添加多个表，使用不同的选项保存整个图像。 如果我们确定要在同一个图像上放置两个表，那么我们应该对如何做有一个基础了解。首先，创建图像，然后创建轴，再将它们绘制成图表。

    2.6K50

    机器学习之数据之美

    改用这个主要原因为：绘制图形方便显示，而在pycharm中弹出多张图来就有点受不了了，在Jupter中为浏览器交互式操作，直接显示，非常方便。...1.单变量分布 distplot绘制单变量分布 【导包】 # 此行代码只能在Jupter中使用，并且可以保证不plt.show()直接显示图片 %matplotlib inline # 导入相关包 from...()函数集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能; 增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟合参数分布的新颖用途。...【拟合参数分布】 拟合参数分布，distplot的fit参数,控制拟合的参数分布图形 distplot可以绘制很多分布,函数内部涵盖了大量的分布函数, 可以用来近似拟合数据.这对于熟悉统计的人来说十分有用...【二维核密度图】 # 也可以用 kdeplot 函数来绘制一个二维的核密度图形 # matlibplot与seaborn结合！

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