1 matplotlib绘制动画 matplotlib是python中最经典的绘图包，里面animation模块能绘制动画。...首先生成测试使用的数据，待排序的数据个数至多20个，待排序序列为random_wait_sort，注意是随机序列。...，同样的输入数据，它只需要24帧就能完成排序： ?...，它完成排序需要108帧: ?...7 综合 依次调用以上常见的4种排序算法，分别保存所有帧和html文件。
目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...字节1为帧信息，第7位（FF）表示帧格式，在标准帧中FF=0，第6位（RTR）表示帧的类型，RTR=0表示为数据帧，RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节4~11为数据帧的实际数据，远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节，包括帧描述符和帧数据两部分，如下表所示： 前5字节为帧描述部分。...字节6~13为数据帧的实际数据，远程帧时无效。...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。
在对海量数据进行分析的过程中，可能需要对数据进行排序操作。 本节教大家如何在python中对数据框进行一些排序操作。...本文目录 总结sort_values函数的用法 按年龄对行进行升序排列 按年龄对行进行降序排列 按年龄升序身高降序排列数据框 对列进行排序 注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立...1 总结sort_values函数的用法 python中默认按行索引号进行排序，如果要自定义数据框的排序，可以用sort_values函数进行重定义排序。...4 按年龄升序身高降序排列数据框 若想按年龄升序身高降序排列数据框，可在python中输入如下语句： date_frame.sort_values(by = ['age','height'], ascending...至此，在python中对数据框进行排序操作已介绍完毕，大家可以动手练习一下，思考一下还可不可以对数据框进行别的操作 ? 。
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
py height = [20, 10, 30] #交换两个元素 a = height[0] height[0] = height[1] height[1] = a 方法2:单行赋值 【原理】python...py data = [20, 10, 30] data[0], data[1] = data[1], data[0] 交换列表data的前两个元素 排序概述 生活中，我们离不开排序。...排序算法：冒泡排序，选择排序，插入排序，快速排序。。。。。。 冒泡排序 冒泡排序(bubble sort)是一种基础的排序算法。...冒泡排序思想 从第一位开始，依次比较相邻两个数字的大小，并根据 比较结果，交换两个数字的位置。在这个过程中，每个数字都会像小气泡一样，根据自身 大小，一点一点向序列的一侧移动，所以叫冒泡排序。...外循环:控制进行第几轮冒泡排序，循环次数表示冒泡轮数 内循环:实现每一轮冒泡处理，循环次数表示每一轮的比较次数 sort() Python中，可以使用sort()对列表进行排序。
在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。...一般主机发送数据帧有三种方式：单播、组播、广播。三种发送方式的帧的D.MAC字段有些区别。
def shell_sort(alist): n=len(alist) gap= int(n / 2) #步长 while gap>0:...
value’: 423}, {‘upclock’: 2123, ‘value’: 423}, {‘upclock’: 1234567, ‘value’: 872}] 上面是一个很简单的例子，先按照value来排序...，再按照upclock排序。...我想要这样的效果，就是默认是升序，但是第二个排序字段upclock又是降序的 结果应该是这样 [{‘upclock’: 1234567, ‘value’: 123}, {‘upclock’: 1234567
Python算法解析：堆排序的娴熟应用，数据排序高手进阶！ 堆排序 堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它通过构建最大堆或最小堆来进行排序。...堆排序算法的原理和实现步骤 构建最大堆（Max Heap）：将待排序的列表构建成一个最大堆。最大堆是一个完全二叉树，其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值。...排序：将最大堆的根节点（最大值）与堆的最后一个节点交换，并将堆的大小减1。然后对根节点进行堆化操作，使其保持最大堆的性质。重复这个步骤，直到堆的大小减为1，即完成排序。...示例 用Python编写堆排序算法示例 下面是用Python编写的堆排序算法示例： def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i +...函数heap_sort用于执行堆排序算法，首先构建最大堆，然后逐步将最大值交换到列表的末尾，最后得到排序好的列表。
选择排序（select_sort）是一个基础排序，它主要通过查找已给序列中的元素的最大或者最小元素，然后将其放在序列的起始位置或者结束位置，并通过多次这样的循环完成对已知序列的排序，在我们对n个元素进行操作时
2 数据帧与遥控帧 在CAN协议中，数据帧和遥控帧有着诸多相同之处，所以，在这里，我们将数据帧和遥控帧放在一起来讲。...顾名思义，所谓数据帧，就是包含了我们要传输的数据的帧，其作用当然也就是承载发送节点要传递给接收节点的数据。 而遥控帧的作用可以描述为：请求其它节点发出与本遥控帧具有相同ID号的数据帧。...数据帧 的帧结构如下图所示，包含七个段：帧起始、仲裁段、控制段、数据段、CRC段、ACK段、帧结束。...数据帧和遥控帧都分为标准帧（CAN2.0A）和扩展帧（CAN2.0B）两种结构。 遥控帧相比于数据帧除了缺少数据段之外，遥控帧的RTR位恒为隐性1，数据帧的RTR位恒为显性0。...对于没有数据段的遥控帧，DLC表示该遥控帧对应的数据帧的数据段的字节数。 2.4 数据段 数据段可以包含0~8个字节的数据，从MSB（最高位）开始输出。
指示是服务端接收的请求报文 MODBUS 响应是服务器发送的响应信息 MODBUS 证实是在客户端接收的响应信息 Modbus-TCP报文: 报文头MBAP MBAP为报文头，长度为7字节，组成如下： 帧结构...PDU PDU由功能码+数据组成。...数据（一个地址的数据为1位） 如：在从站0x01中，读取开始地址为0x0002的线圈数据，读0x0008位 00 01 00 00 00 06 01 01 00 02 00 08 回：数据长度为0x01...数据（长度：9+ceil（数量/8）） 如：从地址0x0000开始读0x0012个离散量输入 00 01 00 00 00 06 01 02 00 00 00 12 回：数据长度为0x03个字节，数据为...寄存器数据(长度：9+寄存器数量×2) 如：读起始地址为0x0002，数量为0x0005的寄存器数据 00 01 00 00 00 06 01 04 00 02 00 05 回：数据长度为0x0A，第一个寄存器的数据为
例如报文数据 @x5B ="5"+"B"= X35 + X42 ....数据帧格式如下: 从ASCI报文帧可以看出，ASCI模式增加了起始(“:"和结束标志(回车&换行)，由于报文数据每字节在ASCI模式下需要2字符进行编码，为了保证ASCI模式和RTU模式在应用级兼容，ASCI...模式数据块最大长度为252x2，所以可以计算出报文帧最大长度为1+2+2+2x252+2+2=513字符，报文顿内的字符间隔时间可以达1秒钟。...地址为0x0405，数据为0x1234，LRC校验值为0XAA。实际进行校验的数据不包含头和帧尾。 0xAA = LRC(01,06, 04,05,12,34)。...手动LRC计算方法 把原始数据两个字符组成一个字节，并进行二进制加法计算:01+06+04+05+12+34=0x56，计算二进制补码: 0x56 = 0101 0110取反: 1010 1001加1:
python排序主要用列表的sort方法和sorted函数。...sort List的方法 使用采用的是混合（hybrid）排序，规模小的时候采用binary insertion，规模大的时候采用samplesort 在原位置（改变原始列表）对列表进行排序 高级用法...key 键函数：指定排序的对象 reverse 布尔值：反转排序结果为true，不反转为false cmp和key经常使用Lambda表达式 根据python cookbook，需要排序的时候尽量使用...sorted 内置函数 对任何可迭代对象排序，返回一个新的结果列表（不改变原始对象） 高级用法： sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False
介绍 Modbus-RTU数据帧，帧长度最大为256字节，由以下4部分构成: 子节点地址: 1字节，范围0-247 功能代码: 1字节 数据块: 0-252字节 CRC校验值: 2字节，低8位在前 帧描述...Modbus-RTU帧间隔，Modbus-RTU要求两个RTU报文帧间隔要大于3.5个字节时间： 且每个报文帧内字节间隔小于1.5个字节时间，否则会认为接收不完整。...可以看出，当写1个寄存器数据时，从机响应的数据帧和主机发送的数据帧完成一致。 示例2: 写多个寄存器。...可以看出，写多个寄存器时使用10功能码，从机回复数据也比较精简。 示例3: 读单个寄存器。...表示读1个寄存器 02表示2个字节，56 78表示寄存器的数据 示例4: 读多个寄存器。
1.插入排序 插入排序是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。..., 6, 7, 8, 9] 6.堆排序 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。...0, 5] 使用希尔排序 排序后的数组： [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 8.计数排序 计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。...作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。...SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xd7' in file D:/PycharmProjects/python/kuaisupaixu.py on
揭秘插入排序算法：用Python轻松实现高效数据排序！ 插入排序 插入排序是一种简单直观的排序算法，它通过构建有序序列，对未排序的元素逐个进行插入，从而达到排序的目的。...算法步骤： 从第二个元素开始，将其视为已排序序列。 取出下一个未排序元素，在已排序序列中从后向前比较。 如果已排序元素大于取出的元素，则将已排序元素向后移动一个位置。...示例 下面是用Python编写的插入排序算法示例： def insertion_sort(arr): for i in range(1, len(arr)): key = arr...我们从第二个元素开始，将其视为已排序序列，然后依次取出未排序元素，通过比较和移动已排序元素来找到合适的位置，最后将取出的元素插入到该位置。...次排序: [12, 22, 25, 64, 11] 第4次排序: [11, 12, 22, 25, 64] 排序后的数组: [11, 12, 22, 25, 64] 通过这个可视化示例，你可以看到插入排序算法是如何逐步构建有序序列的
谢尔排序是将数据一分为二的不断递归，让分开的两部分位置相对应的两个值比较大小，从而达到每个部分都是相对的顺序排列，而归并排序是分治策略，分为分裂和合并两个过程。耗费了额外的存储空间。...merged print(merge_sort([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2])) # 时间复杂度O(logn) # 归并过程复杂度为O(n) # 综合考虑O(nlogn) 快速排序...，依据一个中值把数据表分为两半，然后对每一部分进行快速排序。...主要是依靠游标的移动，来达到排序的目的。代码内有两部分交换，一部分是前后游标位置的大小判断，产生的交换，另一次为游标相遇后，将首项人为选定的中值交换到中间位置。
数据为何要排序？首先想到的是排序的数据能够更加便于观察，并更好的使用查找算法，降低复杂度。 数据排序算法很多，由简单到复杂，逐渐深入。 # 冒泡法排序。每次从所有的数据项中，将最大的数据移动到最后。...alist[i] testlist = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20] bubblesort(testlist) print(testlist) # 冒泡排序是排序的基础...# 比对的时间复杂度是O(n²) # 交换的时间复杂度是O(n²) # 未占用额外空间 # 优化冒泡排序算法，假设中途就排好了顺序，就不用执行剩下的步骤，在此算法中增加了判断是否有数据的顺序交换。...原因是数据均匀，无天然形成的顺序数据，反而 # 增加了判断交换的步骤，导致变得复杂。 # 选择排序，与冒泡排序的方法相同，每趟记录最大项的下标位置，与最后一个值交换。并不需要每步都交换。...，有点复杂，以插入排序做依托，将列表分成两半，运用递归的思想 def shellsort(alist): sublistcount = len(alist) // 2 # 划分数据 while
Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。...EPA 燃油经济性数据集非常棒，因为它包含许多不同类型的信息，您可以对其进行排序上，从文本到数字数据类型。该数据集总共包含八十三列。 要继续，您需要安装pandas Python 库。...在这个例子中，您排列数据帧由make，model和city08列，与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。....sort_values()就地使用 随着inplace设置为True，您修改原始数据帧，所以排序方法返回None。
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