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MATLAB修改x轴的数值为日期和时间

场景1） 首先创建了一个简单的正弦波形数据集，并假设x轴对应的是日期数字。然后，它将这些日期数字转换为字符串，并将它们设置为x轴的刻度标签。...% 假设有一组日期数字，这里使用从0开始的简单整数作为示例 x = 0:10; % 日期数字，这里只是作为示例，实际中应该是日期对应的数字 % 转换日期数字为日期字符串 dateFormat = '...随机生成一些示例数值 使用 plot 函数来绘制这些数据，并设置 x 轴的数据为日期时间格式： % 绘制图形 plot(dates, values, 'o-') % 设置 x 轴为日期时间格式 xlabel...使用 xtickformat 函数将 x 轴刻度格式设置为 yyyy-MM-dd HH:mm，这样 x 轴上的日期时间就会按照指定的格式显示。...读者可以根据实际的日期时间数据和需求来调整代码中的日期时间数组和其他参数。 场景3） 更改带持续时间的 x 轴刻度值。创建 x 轴为持续时间值的图。然后更改刻度线所在的持续时间值。

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用matplotlib画以时间日期为x轴的图像

分析 ---- 1.效果展示 主要效果就是，x轴 显示时间单位。 下图展示的就是想要到达的效果。 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入。 ? 2....源码 将data.txt中的数据读入，用matplotlib中的pyplot画出，x轴为时间。 数据文本 data.txt，除了第一行表头外，每一列都用制表符Tab（\t）隔开。...= 0: if time == l_time[-1]:#如果这一行时间与上一行的时间相等，删除上一行数据 print('删除上一行:' + time...，将str类型的数据转换为datetime.date类型的数据，作为x坐标 xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time...In [6]: var Out[6]: datetime.date(2018, 3, 15) In [7]: type(var) Out[7]: datetime.date 所以，源码中变量xs为含有一群

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    「AntV」@antvg2plot 特殊 散点图 x轴为category 调整了legend 的marker

    具体来说，代码中的 data 数组定义了散点图的数据系列，每个数据对象包含了分类、值和 y 轴字段三个属性。而 cateMap 对象则定义了每个分类对应的颜色和形状。...在创建 Scatter 实例时，通过传入参数配置了散点图的一些基础属性： padding 控制了散点图绘制区域与画布边缘之间的间隙； xField 和 yField 分别指定了 x 轴和 y 轴所对应的字段...； colorField 和 shapeField 则分别指定了颜色和形状所对应的字段； size 指定了散点的大小； legend 配置了图例样式和位置； xAxis 和 yAxis 分别配置了 x...轴和 y 轴的样式和标题。...最后，调用 scatterPlot.render() 方法将散点图渲染到指定的容器中。 值得注意的是，该代码使用了 ES6 的模块化语法，通过 import 导入了需要的 Scatter 类。

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    2022-04-30：在无限的平面上，机器人最初位于 (0, 0) 处，面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正

    2022-04-30：在无限的平面上，机器人最初位于 (0, 0) 处，面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正方向。 西方向 是x轴的负方向。...输入：instructions = "GGLLGG" 输出：true 解释：机器人最初在(0,0)处，面向北方。 “G”:移动一步。位置:(0,1)方向:北。 “G”:移动一步。...位置:(0,2).方向:北。 “L”:逆时针旋转90度。位置:(0,2).方向:西。 “L”:逆时针旋转90度。位置:(0,2)方向:南。 “G”:移动一步。位置:(0,1)方向:南。...位置:(0,0)方向:南。 重复指令，机器人进入循环:(0,0)——>(0,1)——>(0,2)——>(0,1)——>(0,0)。 在此基础上，我们返回true。 力扣1041. 困于环中的机器人。...c: isize = 0; let mut direction: isize = 0; // 0 1 2 3 let str = ins.chars(); for cur in

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    windows无法连接到打印机错误为0x0000011b的解决办法

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 今年微软更新了一波新补丁，然后很多人发现打印机或者共享打印机突然连接不上了，卸载驱动、删除打印机都没用。...添加打印机出现0x0000011b的错误代码 第一步：点击《控制面板》 第二步：选择《程序和功能》 第三步：查看已安装的更新 第四步：不同版本对应的补丁名不同，参考如下： Windows10...版本 1909–KB5005566 Windows10版本 2004、20H2、21H1–KB5005565 第五步：双击卸载 第六步：重启电脑 注意，如果是共享打印机，要卸载打印机主机上的补丁才有用...，卸载联网打印机电脑的补丁没有用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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    index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4

    : index 4 is out of bounds for dimension 1 with size 4" 错误，指示我们的索引超出了数组的大小。...这个错误信息的含义可以解读为，在第一维度（即维度1）上，出现了一个索引4，而数组的大小只有4个元素，因此超出了数组的边界。...pythonCopy codeimport numpy as npimport cv2# 加载图像（假设图像大小为400x600）image = cv2.imread('image.jpg')# 获取图像的数组形状...但是，由于数组形状仅有3个通道，因此索引4超出了边界。为了避免此错误，我们在访问通道之前添加了一个条件检查，确保索引在有效范围内。...在大多数编程语言中，数组的索引从0开始，并按照递增的方式对数组元素进行编号。 数组索引范围由数组的大小决定。数组的大小是指数组中元素的数量或长度。例如，一个长度为10的数组，它的索引范围为0到9。

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    【已解决】Python成功解决IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0（图文教程）

    本文摘要：本文已解决IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0的相关报错问题，并总结提出了几种可用解决方案。...在Python中，当你尝试访问一个列表、数组或任何序列类型的元素，而该索引超出了序列的范围时，就会抛出IndexError。...当尝试访问第二轴上索引为0的位置，但该轴的大小为0时，就会发生这个错误。这通常意味着你正在尝试访问一个空的列或不存在的列。 二、解决思路 检查数据结构 首先，需要检查引发错误的数据结构。...这可能包括列表、数组或任何其他类型的序列。确认我们正在访问的列或元素确实存在。 确认索引使用 检查代码中索引的使用是否正确。确保访问的索引没有超出数据结构的实际大小。...# 尝试访问第二行第一列的元素 try: element = matrix[1][0] # 这将抛出IndexError，因为索引0超出了axis 1的大小 except IndexError

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    2025-03-02：切蛋糕的最小总开销Ⅰ。用go语言，有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，我们需要将其切成 1 x 1 的小

    2025-03-02：切蛋糕的最小总开销Ⅰ。用go语言，有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，我们需要将其切成 1 x 1 的小块。...解释： 沿着垂直线 0 切开蛋糕，开销为 5 。 沿着水平线 0 切开 3 x 1 的蛋糕块，开销为 1 。 沿着水平线 0 切开 3 x 1 的蛋糕块，开销为 1 。...沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3 。 沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3 。 总开销为 5 + 1 + 1 + 3 + 3 = 13 。...大体步骤如下： 1.创建一个大小为 m x m x n x n 的缓存数组 cache，用于存储已计算的结果，初始化为 -1； 2.定义一个函数 index，根据给定的行列索引计算在缓存数组中的索引；...3.定义一个递归函数 dp，接受四个参数表示切割的起始和结束位置，并返回切割的最小费用； 4.在 dp 函数中，首先检查是否到达了1x1小块，如果是则返回0，否则计算当前切割的索引，并检查是否已计算过，

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    2025-03-03：切蛋糕的最小总开销Ⅱ。用go语言，你有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，需要将其切割成 1 x 1 的小

    2025-03-03：切蛋糕的最小总开销Ⅱ。用go语言，你有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕，需要将其切割成 1 x 1 的小块。...在每次操作中，你可以选择一块不是 1 x 1 大小的蛋糕，并执行下列操作之一： 1.沿着某个水平切割线 i 切割，费用为 horizontalCut[i]。...每次操作都会将蛋糕切割成两个独立的小部分，而每个切割的费用是固定的，不会改变。请你返回将蛋糕完全切分为 1 x 1 小块的最小总开销。 1 <= m, n <= 100000。...解释： 沿着垂直线 0 切开蛋糕，开销为 5 。 沿着水平线 0 切开 3 x 1 的蛋糕块，开销为 1 。 沿着水平线 0 切开 3 x 1 的蛋糕块，开销为 1 。...沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3 。 沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3 。 总开销为 5 + 1 + 1 + 3 + 3 = 13 。

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    2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 X 或者是一

    2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 'X' 或者是一个空位 '.' ，返回在甲板 board 上放置的 战舰 的数量。...换句话说，战舰只能按 1 x k（1 行，k 列）或 k x 1（k 行，1 列）的形状建造，其中 k 可以是任意大小。两艘战舰之间至少有一个水平或垂直的空位分隔 （即没有相邻的战舰）。...输入：board = [["X",".",".","X"],[".",".",".","X"],[".",".",".","X"]]。 输出：2。 力扣419. 甲板上的战舰。 来自米哈游。...for i in 0..m.len() { for j in 0..m[0].len() { if m[i][j] == 'X' && (i == 0 || m[...= 'X') && (j == 0 || m[i][j - 1] !

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    解决IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0

    for axis 1 with size 0” 错误时，这意味着尝试访问一个空数组的第一个元素，而数组的大小为0，从而导致索引超出了边界。...本文将以 "IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0" 错误为例，探讨如何高效地解决这一问题，以及如何在编程中避免类似错误的发生...，但数组的大小为0，因此无法进行索引操作。...解决思路 为了解决 "IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0" 错误，我们可以采取以下步骤： 检查数组是否为空： 首先，确保数组中实际包含了数据...总结 “IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0” 错误是由于尝试在空数组上进行索引操作所引起的。

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    2023-05-11：给你一个 m x n 的二进制矩阵 grid， 每个格子要么为 0 （空）要么为 1 （被占据）， 给你邮票的尺寸为 stampHeigh

    2023-05-11：给你一个 m x n 的二进制矩阵 grid，每个格子要么为 0 （空）要么为 1 （被占据），给你邮票的尺寸为 stampHeight x stampWidth。...2.对 grid 中的每个为 0 的位置 (i, j)，检查以该位置为左上角的子矩阵是否能够被指定的印章完全覆盖。...这里 diff 矩阵用于记录每个位置的变化量。3.遍历 grid 中的每一行，使用滚动数组的方式还原 cnt 和 pre 数组，并通过它们来计算每列中为 0 的位置的数量。...同时，如果某个位置 (i, j) 的值为 0 且它所在列中没有其他的 0，则返回 false；否则返回 true。时间复杂度为 O(mn)，其中 m 和 n 分别表示矩阵 grid 的行数和列数。...空间复杂度为 O(mn)，因为函数中创建了两个 m+1 行 n+1 列的二维数组 sum 和 diff，以及一个长度为 n+1 的一维数组 cnt 和 pre。

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    【动手学深度学习】深入浅出深度学习之利用神经网络识别螺旋状数据集

    首先，根据输入的维度情况将t的形状调整为和y相同的形状，以便进行计算。 如果t的大小和y的大小相同，说明t是以one-hot向量形式表示的监督标签，这里将其转换为对应的类别索引。...接下来，通过调用load_data函数读取数据，然后创建了一个ThreeLayerNet类的实例model，指定了输入层大小为2、两个隐藏层大小为hidden_size、输出层大小为3的网络结构。...3.使用np.argmax函数找到每个点概率最大的类别索引，得到预测的类别标签predict_cls。然后将predict_cls重新调整为与网格一样的形状，得到二维数组Z，用于绘制决策边界。...5.设置坐标轴和刻度：使用plt.xlabel('iterations(x10)', size=14)设置x轴的标签为'iterations(x10)'，plt.xlim(0, 300)设置x轴的范围为...0到300，plt.xticks([0,50,100,150,200,250,300],rotation=0,size=12)设置x轴的刻度为[0, 50, 100, 150, 200, 250, 300

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    教程 | 从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现（下）

    具体来说，我们的输出是一个形状为 B x 10647 x 85 的张量；其中 B 是指一批（batch）中图像的数量，10647 是每个图像中所预测的边界框的数量，85 是指边界框属性的数量。...比如，一个大小为 3 的 batch 中有 1、2、3 这 3 张图像，它们各自有 5、2、4 个「真实」检测结果。因此，一次只能完成一张图像的置信度阈值设置和 NMS。...在循环部分，下面的代码给出了框的 IoU，其中通过 i 索引所有索引排序高于 i 的边界框。...因此，我们可能会尝试索引一个边界之外的值（IndexError），片状的 image_pred_class[i+1:] 可能会返回一个空张量，从而指定触发 ValueError 的量。...OpenCV 会将图像载入为 numpy 数组，颜色通道的顺序为 BGR。PyTorch 的图像输入格式是（batch x 通道 x 高度 x 宽度），其通道顺序为 RGB。

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    教程 | 从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现（下）

    具体来说，我们的输出是一个形状为 B x 10647 x 85 的张量；其中 B 是指一批（batch）中图像的数量，10647 是每个图像中所预测的边界框的数量，85 是指边界框属性的数量。...比如，一个大小为 3 的 batch 中有 1、2、3 这 3 张图像，它们各自有 5、2、4 个「真实」检测结果。因此，一次只能完成一张图像的置信度阈值设置和 NMS。...在循环部分，下面的代码给出了框的 IoU，其中通过 i 索引所有索引排序高于 i 的边界框。...因此，我们可能会尝试索引一个边界之外的值（IndexError），片状的 image_pred_class[i+1:] 可能会返回一个空张量，从而指定触发 ValueError 的量。...OpenCV 会将图像载入为 numpy 数组，颜色通道的顺序为 BGR。PyTorch 的图像输入格式是（batch x 通道 x 高度 x 宽度），其通道顺序为 RGB。

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    2023-05-13：你现在手里有一份大小为 n x n 的 网格 grid, 上面的每个 单元格 都用 0 和 1 标记好了其中 0 代表海洋，1 代表陆地。

    2023-05-13：你现在手里有一份大小为 n x n 的 网格 grid,上面的每个 单元格 都用 0 和 1 标记好了其中 0 代表海洋，1 代表陆地。...请你找出一个海洋单元格，这个海洋单元格到离它最近的陆地单元格的距离是最大的,并返回该距离。如果网格上只有陆地或者海洋，请返回 -1。...我们这里说的距离是「曼哈顿距离」（ Manhattan Distance）：(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个单元格之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。...queue，用于存储队列中的每个元素；声明整数变量l和r，分别表示队列的左右端点；声明整数变量find，统计已经找到的海洋的数量；声明整数变量seas，统计海洋的总数量；声明整数变量distance，表示最深能找到的海洋层数...时间复杂度：初始化visited数组、queue数组和一些变量的时间复杂度是O(n^2)，其中n为网格边长；遍历整个网格的时间复杂度也是O(n^2)；BFS搜索的时间复杂度最坏情况下是O(n^2)，因为最多需要遍历整个网格

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    地平线提出AFDet：首个Anchor free、NMS free的3D目标检测算法

    例如，每次将新的检测类别添加到检测系统时，都需要选择超参数，例如适当的anchor编号，anchor大小，anchor角度和密度等。...其中前三个为每个点的真实位置坐标，r为反射率，带c下标的是点相对于柱子中心的偏差，带p下标的是对点相对于网格中心的偏差。每个柱子中点多于N的进行采样，少于N的进行填充0。...image.png 对于伪图像的2D边界框中覆盖的每个像素（x，y），将其在heatmap中的值设置为 ? 其中，d表示在离散的伪图像坐标中，边界框中心与相应像素之间计算出的欧几里得距离。...物体的预测边界框为： ? 3、Backbone and Necks ? backbone部分类似于分类任务中使用的网络，该网络用于提取特征，同时通过不同块对空间大小进行下采样。...neck部分用于对特征进行上采样，以确保来自主干不同块的所有输出具有相同的空间大小，以便可以将它们沿一条轴连接在一起。图2显示了主干backbone和neck的详细信息。

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    机器学习入门 11-4 scikit-learn中的SVM

    为超参数C赋值一个相对比较大的值1e9。 ? 绘制超参数C为1e9时候SVM算法分类的决策边界，这里使用绘制逻辑回归算法决策边界的plot_decision_boundary函数。 ?...传入plot_decision_boundary函数的参数，model为前面训练的LinearSVC模型的实例svc，axis为将x和y轴的范围确定到[-3, 3]之间的列表。...对比超参数C为1e9和0.01时候的决策边界，会发现当超参数C为0.01时候的决策边界中有一个蓝色类别的样本点被错误分类，这同样符合前面对超参数C的描述，超参数C越小代表模型的容错空间越大，此时的模型越接近...w0 * x0 + w1 * x1 + b = 0，由于： 横坐标轴表示特征x0 纵坐标轴表示特征x1 因此为了方便将决策边界的直线方程改写成x1 = -w0 / w1 * x0 - b / w1的形式...w0 * x0 + w1 * x1 + b = 0 # 决策边界上面的直线方程为 w0 * x0 + w1 * x1 + b = 1 # 决策边界下面的直线方程为 w0 * x0 +

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