plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 添加网格线增加可读性 plt.show()完整示例代码 将以上所有步骤整合到一起，形成完整的脚本：import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt # 1. 数据准备 ID = ['C1;R2', 'C2;R2', 'C1;R1', 'C2;R1'] # 引脚相对标识 X = [-160.1, -110.1, -160.1, -110.1] # 绝对X坐标 Y = [974.9, 974.9, 924.9, 924.9] # 绝对Y坐标 COLUMN = ['1', '2', '1', '2'] # 相对列号 ROW = ['2', '2', '1', '1'] # 相对行号 list_of_tuples = list(zip(ID, X, Y, COLUMN, ROW)) Data = pd.DataFrame(list_of_tuples, columns=['ID', 'X', 'Y', 'COLUMN', 'ROW']) # 2. 绘制散点图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.scatter(Data['X'], Data['Y'], s=100, zorder=2) # 为每个点添加ID标签 for index, row in Data.iterrows(): ax.text(row['X'], row['Y'], row['ID'], fontsize=9, ha='right', va='bottom', zorder=3) # 3. 自定义轴刻度位置和标签 # 自动获取唯一的X/Y坐标作为刻度位置 custom_xticks_locations = sorted(Data['X'].unique()) ax.set_xticks(custom_xticks_locations) custom_yticks_locations = sorted(Data['Y'].unique()) ax.set_yticks(custom_yticks_locations) # 自动获取唯一的列/行号作为刻度标签，并确保顺序与刻度位置对应 # 注意：这里假设X坐标和COLUMN，Y坐标和ROW之间存在固定的排序映射关系 # 如果映射复杂，需要更精细的逻辑来构建labels列表 custom_xticks_labels = [str(col) for col in sorted(Data['COLUMN'].unique())] ax.set_xticklabels(custom_xticks_labels) custom_yticks_labels = [str(row) for row in sorted(Data['ROW'].unique())] ax.set_yticklabels(custom_yticks_labels) # 4. 设置图表标题和轴标签 ax.set_title("引脚参考图 (绝对数据，相对轴标签)", size=16) ax.set_xlabel('列号 (COLUMN)', fontsize=12) ax.set_ylabel('行号 (ROW)', fontsize=12) # 添加网格线 plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 调整布局以避免标签重叠 plt.tight_layout() # 5. 显示图表 plt.show()注意事项与最佳实践 刻度位置与标签的对应关系： set_xticks和set_xticklabels（以及set_yticks和set_yticklabels）的参数列表长度必须一致，且顺序要严格对应。
Golang的并发模型特别适合这类轻量级、高可靠的消息处理场景。
在网站开发中，邮件功能常用于用户注册验证、密码找回、通知提醒等场景。
对于我们构建的增广系统，lstsq 将直接找到一个 X，它在满足所有线性等式约束的同时，也尽可能地满足原始方程 A X = b。
一个典型的失败尝试示例如下：from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time # 假设driver已初始化并导航到目标页面 # driver = webdriver.Chrome() # driver.get("your_lenovo_warranty_page_url") # ... 执行搜索操作 ... # time.sleep(5) # 不推荐的固定等待 try: # 尝试使用绝对XPath定位 info_element = driver.find_element(By.XPATH, "//*[@id='app-psp-warranty']/div[2]/div/div/div[2]/div/div/div[2]/div[1]/p") # 或者更长的绝对XPath # info_element = driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/div[2]/section[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div/div/div[2]/div/div/div[2]/div[2]/div[2]/div/div/div[4]/div[2]/div/div[2]/span[2]") extracted_text = info_element.text print(f"提取到的文本: {extracted_text}") except Exception as e: print(f"定位失败或提取文本失败: {e}") extracted_text = None # driver.quit()这种方法的问题在于，过于冗长的XPath对页面结构的变化非常敏感，且find_element在找不到元素时会抛出NoSuchElementException，而不是返回空值。
12 查看详情 实现逻辑步骤 获取点击点坐标: 从Leaflet事件中获取鼠标点击点的经纬度 P_click(lat_c, lon_c)。
反过来也一样——修改一个成员会影响其他成员的值。
解决方案： 修改 api_unix.go 文件： 在 api_unix.go 文件中添加 CGO 编译选项，指定 ODBC 头文件和链接库。
合理利用 replace 可以大幅提升模块开发和问题排查效率。
这个方法最直接、安全且高效。
总而言之，理解 select 语句的阻塞特性和 goroutine 的调度机制，是编写高效 Go 并发程序的关键。
文章将详细指导如何配置和使用 Jython，并提供具体的代码示例，帮助读者顺利实现 Python 模型与 Java 应用程序的无缝集成。
python -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/macOS myenv\Scripts\activate # Windows pip install pyheif C++ 构建工具: 虽然本教程专注于libheif这个特定依赖，但请注意，许多Python库（尤其是那些包含C/C++扩展的库）都需要系统上安装有C/C++编译器和构建工具。
如log_calls装饰器可记录函数调用日志，核心是外部函数返回嵌套的wrapper函数，wrapper保留对原函数的引用并扩展行为。
通过这种结构，实现了状态保存与业务逻辑的解耦，同时保护了对象的封装性。
1. 设置客户端超时 在发起HTTP请求时，应为客户端设置合理的超时时间。
比如，我曾经开发一个金融数据处理框架，需要根据不同的性能和内存需求，选择不同的底层存储结构（可能是 std::vector 存储历史数据，std::map 存储实时索引）。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 图改改 在线修改图片文字 455 查看详情 示例： func modifySlice(s []int) { s[0] = 88 } func main() { a := [3]int{1, 2, 3} slice := a[:] // 创建切片，共享底层数组 modifySlice(slice) fmt.Println(a) // [88 2 3] } 切片本身包含指向底层数组的指针，所以传递切片不会复制数据，可以直接修改原数组内容。
解决方案就是使用数据卷（Volumes）。
总的来说，__del__ 是 Python 中一个有用的特性，但应该谨慎使用。

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