为什么jupyter生成热力图坐标轴是空的
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Python内容推荐
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Python3.10安装教程[可运行源码]
本文详细介绍了Python3.10的安装步骤，从下载安装文件到完成安装的全过程。首先需要打开Python的下载页面，选择适合自己电脑版本的安装包（如3.10.11版本）。下载完成后，按照步骤进行安装，建议选择自定义安装并勾选Add python.ext to PATH以自动配置环境变量。安装过程中默认全选，并可以更改安装路径。安装完成后，可通过命令窗口检测是否安装成功。整个过程简单明了，适合初学者快速上手。
Python环境安装指南[项目源码]
本文详细介绍了Python环境的安装步骤及常见问题解答。首先解释了Python作为解释性语言的特点及其解释器的作用，接着指导读者从官网下载合适的Python版本和安装包，推荐使用Windows installer以便自动配置环境变量。文章还详细说明了环境变量的概念、查看和配置方法，以及如何解决下载速度慢的问题。此外，提供了安装路径自定义和手动添加环境变量的方法，最后通过简单的命令验证Python环境是否安装成功。适合Python初学者参考。
解决python3-catkin-pkg依赖冲突[项目代码]
文章详细介绍了如何解决python3-catkin-pkg与catkin之间的依赖冲突问题。首先通过apt-cache show命令查看python3-catkin-pkg的版本，发现1.0.0-100版本与catkin冲突，而0.4.24-2版本则无此问题。随后提供了卸载冲突版本的命令，并指导如何重新安装指定版本的python3-catkin-pkg。接着安装catkin，并提供了在卸载过程中遇到问题时的解决方案，如使用sudo apt --fix-broken install命令修复。最后还提到了在安装过程中可能遇到的错误及其解决方法，如Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)等问题的处理方式。
Python依赖冲突解决[源码]
本文介绍了Python开发中常见的依赖冲突问题及其解决方法。依赖冲突通常发生在项目中使用的不同第三方库依赖于同一库的不同版本时，可能导致程序崩溃或功能异常。文章通过示例解释了依赖冲突的概念，并提供了四种解决方法：1. 放宽软件包版本范围，通过升级或降级依赖库版本来解决冲突；2. 使用虚拟环境（如venv）创建隔离的Python运行环境；3. 使用依赖管理工具（如pipenv）自动解决依赖关系；4. 删除包版本限制，让pip自动尝试解决冲突。这些方法可以帮助开发者有效避免和解决Python项目中的依赖冲突问题。
Python交互模式多行输入[可运行源码]
本文介绍了在Python 3.8.1交互模式下进行多行输入的方法。作者最初在Python自带的集成开发工具中遇到只能单行输入的困扰，无法输入完整的if-else语句等。最终解决方案是在命令行模式（cmd）中使用分号加反斜杠实现换行。文章还区分了交互模式和命令行模式的不同，并提供了在交互模式下多行输入的注意事项，如避免首句直接输出、保持缩进等。
Python3编译优化指南[项目代码]
本文详细介绍了Python3编译时的两个重要选项：--enable-shared和--enable-optimizations。--enable-shared选项用于启用共享库，便于其他依赖Python的内置库（如mysqlclient）的正常安装，避免出现gcc编译错误。同时，该选项在PyInstaller打包时也是必需的。文章还提供了解决启用共享库后找不到so文件的方法。--enable-optimizations选项则用于启用优化（如LTO、PGO等），编译后可带来约10%的性能提升。
Python setup.py安装区别[项目代码]
本文详细讨论了python setup.py install和python setup.py develop两种安装方式的区别。install适用于安装稳定的第三方包，无需后续修改；而develop适用于需要频繁修改的包，避免重复安装。此外，文章还深入解析了setuptools中setup函数的各项参数，如name、version、author、packages等，并提供了两个实际样例，帮助读者更好地理解如何配置和使用这些参数来管理Python包。
Kettle调用Python脚本[可运行源码]
本文详细介绍了在Kettle中调用Python脚本的具体步骤。首先需要创建一个新的作业或转换任务，并添加“调用程序”步骤。在设置中，将程序类型设为Python，并输入脚本路径。若脚本位于文件夹中，需确保路径包含在环境变量中。此外，可通过参数字段传递命令行参数给Python脚本。运行任务后，Kettle将执行脚本。需要注意的是，系统需安装Python并设置解释器路径，同时确保脚本所需的外部依赖项已安装。
sklearn库pip安装[源码]
本文介绍了使用pip安装scikit-learn库的方法，包括基本安装命令和使用阿里云镜像加速安装的命令。基本安装命令为`pip install scikit-learn`，而使用阿里云镜像加速安装的命令为`pip install scikit-learn -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/`。这些方法可以帮助用户更高效地完成scikit-learn库的安装。
睿抗机器人大赛智能侦查省赛总结[可运行源码]
本文详细介绍了2024年睿抗机器人大赛智能侦查省赛（预选赛）的自主导航任务部分，包括ROS建图与导航的实现步骤。主要内容涵盖使用gmapping进行2D建图、修改Gazebo仿真环境、编写launch文件实现一键建图与保存地图功能，以及通过自主导航让小车轨迹写出汉字“车”的具体实现方法。文章提供了详细的代码示例和执行流程，帮助读者理解如何完成比赛任务，并对整个比赛过程进行了总结，旨在为对ROS和机器人竞赛感兴趣的读者提供参考和指导。
Ubuntu镜像源更新失败解决[可运行源码]
文章详细描述了在Ubuntu 20.04系统中，即使更换了多个国内镜像源（如清华、阿里等）后，apt update依然连接失败的解决方案。作者通过师兄的建议，在apt update命令中添加了指定http端口的选项（如sudo apt -o Acquire::http::proxy="http://127.0.0.1:7890/" update），成功解决了问题。此外，文章还提供了反向代理的设置方法，包括ssh反向代理命令和http_proxy环境变量的设置，帮助读者在类似网络环境下实现服务器通过http联网。最后，作者表达了对师兄的感激之情。
PyTorch GPU版本对应关系[源码]
本文详细介绍了PyTorch各个GPU版本与CUDA、cuDNN的对应关系，包括torch、torchvision、CUDA和Python版本的匹配。同时提供了相关资源的下载路径，如CUDA、cuDNN和PyTorch官网的下载地址。用户可以根据这些信息快速找到适合自己环境的PyTorch版本和相关工具。
进程、线程、协程解析[代码]
本文详细解析了进程、线程和协程的概念及其区别。首先介绍了同步与异步、并发与并行的易混概念，随后深入探讨了进程的定义、三种基本状态（就绪、运行、阻塞）以及多进程编程的实现。接着阐述了线程的引入背景、概念及其与进程的关系，并通过代码示例展示了多线程编程及GIL（全局解释器锁）对多线程的影响。最后，文章简要介绍了协程的概念及其高效性。全文通过对比和实例，帮助读者理解这三种执行单元的特点及其在计算机资源管理中的应用。
华为交换机高可用架构[项目代码]
本文详细介绍了华为交换机的高可用网络架构拓扑图及其配置方法。内容涵盖了核心层、汇聚层和接入层的网络设计，包括VLAN的创建与配置、中继链路的设置、三层交换的实现以及动态路由OSPF的配置。文章还提供了具体的交换机配置命令，如端口分组、VLAN批量配置、Trunk端口设置等，并展示了如何通过VRRP实现高可用性。此外，还涉及了路由器的基本配置和NAT设置，为构建高可用网络提供了全面的技术指导。
解决Anaconda权限报错[源码]
文章详细描述了在Anaconda创建环境时遇到的NoWritableEnvsDirError报错问题，即没有写入文件权限的错误。报错提示指出了两个无法写入的envs目录路径。作者通过分析问题，提出了解决方案：找到对应的.conda文件夹，并通过命令sudo chmod a+w .conda赋予写入权限，从而解决了问题。文章内容实用，对于遇到类似问题的用户具有参考价值。
py文件与exe互转[项目代码]
本文详细介绍了在Windows环境下如何将Python文件（.py）打包成可执行文件（.exe）以及如何将已打包的exe文件解包回py文件。首先，通过安装pyinstaller工具，使用-F或-D参数进行打包，生成单个exe文件或目录文件。其次，解包过程涉及下载pyinstxtractor.py工具、安装uncompyle6反编译工具，并使用16进制编辑器修改pyc文件头。对于不同Python版本（如3.8及以下与3.9及以上），反编译方法有所不同，3.8及以下可直接使用uncompyle6，而3.9及以上可能需要在线工具或pycdc工具。文章提供了完整的操作步骤和注意事项，适合开发者参考。
解决PyTorch安装慢[可运行源码]
本文详细介绍了如何通过使用清华镜像源和本地缓存的方法解决PyTorch安装过程中下载速度慢的问题。作者首先解释了下载速度慢的原因是由于默认从国外服务器下载，然后提供了具体的安装步骤，包括添加清华镜像源、使用conda命令安装、下载并缓存压缩包、修改缓存目录以及测试安装是否成功。此外，作者还分享了卸载原有PyTorch CPU版本的方法，并提供了测试GPU版本是否安装成功的代码。整个过程步骤清晰，适合遇到类似问题的用户参考。
IsaacLab创建空场景[源码]
本教程详细介绍了如何使用Isaac Lab框架从独立Python脚本启动和控制Isaac Sim模拟器，创建一个空场景。教程涵盖了app.AppLauncher和sim.SimulationContext两个核心类的使用，包括模拟器的启动、配置、模拟循环的执行以及退出仿真的完整流程。通过命令行参数配置模拟器，设置物理和渲染时间步长，并展示了如何初始化仿真环境和执行仿真循环。教程对应的脚本为create_empty.py，适用于在Isaac Sim中进行基础仿真的开发者。
Jupyterhub部署指南[代码]
本文详细介绍了Jupyterhub的多用户分析平台在线和离线部署方法，包括自定义用户认证、安装配置、身份验证器设置、单用户服务生成器配置以及jupyterhub_config.py文件的详细配置。文章还涵盖了服务启动、登录测试、为不同用户添加内核、离线部署方式以及其他配置如服务证书和域名配置的注意事项。Jupyterhub是一个为多个用户提供Jupyter-notebook环境的最佳方式，适用于学生班级、企业数据科学组或科学研究组。
Jupyter Notebook默认路径修改[源码]
本文详细介绍了如何更改Jupyter Notebook的默认启动路径，以便用户能够直接从指定的工作空间或项目文件夹开始工作。默认情况下，Jupyter Notebook会打开用户的主目录，但通过编辑快捷方式的属性，用户可以在目标字段中添加所需的目录路径，并用双引号括起来以处理包含空格的路径。修改完成后，用户需要关闭已打开的Jupyter Notebook实例，并通过修改后的快捷方式重新启动，以验证设置是否生效。这一步骤有助于提高项目管理和文件组织的效率，确保工作流程更加顺畅。
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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\PyCharmMiscProject\草稿.py", line 286, in <module> main() File "C:\Users\Administrator\PyCharmMiscProject\草稿.py", line 248, in main final_df.to_excel(writer, sheet_name='图斑信息', index=False) File "C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\gis-gpu\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 333, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\gis-gpu\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2439, in to_excel formatter.write( File "C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\gis-gpu\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 931, in write raise ValueError( ValueError: This sheet is too large! Your sheet size is: 14215463, 5 Max sheet size is: 1048576, 16384
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在执行System.out.println(newList);语句后，打印“[Student [name=张三, age=23], Student [name=李四, age=24], Student [name=王五, age=25]]”。 样例程序： import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { //创建ArrayList集合对象list ArrayList<Student> list = new ArrayList<Student>(); //lis集合中添加具有重复元素的数据 list.add(new Student("张三",23)); list.add(new Student("张三",23)); list.add(new Student("李四",24)); list.add(new Student("李四",24)); list.add(new Student("李四",24)); list.add(new Student("王五",25)); list.add(new Student("王五",25)); list.add(new Student("王五",25)); list.add(new Student("王五",25)); //调用自定义getSingle()方法，去除重复元素，并存储再newList集合中 ArrayList<Student> newList = getSingle(list); //打印newList对象 System.out.println(newList); //输出：[Student [name=张三, age=23], Student [name=李四, age=24], Student [name=王五, age=25]] } private static ArrayList<Student> getSingle(ArrayList<Student> list) { ArrayList<Student> newList = new ArrayList<Student>(); //1，创建新集合 Iterator<Student> it = list.iterator(); //2，根据传入的集合获取迭代器 while(it.hasNext()) { } return newList; } } class Student{ //私有化成员变量 private String name; private int age; //空参构造方法 public Student() { super(); } //有参构造方法 public Student(String name, int age) { super(); this.name = name; this.age = age; } //setXxx()、getXxx()方法 public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public int getAge() { return age; } public void setAge(int age) { this.age = age; } //重写toString()方法 @Override public String toString() { } //重写equals()方法 @Override public boolean equals(Object obj) { Student stu = (Student)obj; } }
