2021-01-13

C++拷贝与移动构造函数解析
博客围绕C++拷贝构造和移动构造函数展开。有人询问右值引用用法,作者虽知其在移动构造函数中使用,但对应用场景不太明确。还给出相关代码及编译结果,且提到移动构造函数出现后拷贝构造函数的变化。

C++ 拷贝构造和移动构造函数

今天群里有人问右值引用怎么用?我看到了,也不能完全回答出来,因为我知道在移动构造函数中使用右值引用,移动构造函数的应用场景是什么呢?

代码

class demo{
   
           public:
                   demo(int a):m_i(new int(a)){            
                           std::cout <<"demo()\n"; 
                   }
                  demo(const demo& ref):m_i(new int(*ref.m_i+1)){
                        std::cout<<"copy\n";    
                 }
                 demo(demo &&ref):m_i(ref.m_i){
						ref.m_i = nullptr;
						std::cout<<"move\n";	
				}
                 ~demo(){
                         std::cout<<"~demo()\n"; 
                 }
          public:
                          int *m_i;
  };
  demo getDemo(){
         demo d = demo(1);
          return d;
 }
  
  int main(){
          demo obj = getDemo();
          
          //demo a = obj;
          std::cout<<*obj.m_i<<" obj m_i\n";
          return 0;
  } 

代码分析

对于复制构造函数以及调用描述见这篇文章

移动构造函数出现,所有的拷贝构造函数全部变成了移动构造函数。
这样编译g++ -g lionel.cpp -o lionel -fno-elide-constructors就会出现下面的结果:

demo()
move
~demo()
move
~demo()
move
~demo()
1 obj m_i
~demo()

你提供的数据是一个典型的空气质量监测数据集,包含日期、AQI 和多种污染物浓度以及污染等级。我们可以基于此数据进行统计分析、可视化或模型训练等操作。 以下是一些可以执行的常见任务和示例代码: --- ### ✅ 1. 数据加载与查看 ```python import pandas as pd # 假设你的数据存储在一个 CSV 文件中 data = pd.read_csv("air_quality_data.csv") # 查看前几行数据 print(data.head()) ``` --- ### ✅ 2. 按污染等级分组统计污染物均值 ```python grouped_stats = data.groupby('污染等级').agg({ 'PM2.5': 'mean', 'PM10': 'mean', 'CO': 'mean', 'NO2': 'mean', 'SO2': 'mean', 'O3_8h': 'mean' }).reset_index() print(grouped_stats) ``` --- ### ✅ 3. 绘制箱线图(Boxplot)比较不同污染等级下的污染物分布 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns pollutants = ['PM2.5', 'PM10', 'CO', 'NO2', 'SO2', 'O3_8h'] fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(16, 10), dpi=100) axes = axes.flatten() for i, pollutant in enumerate(pollutants): sns.boxplot(x='污染等级', y=pollutant, data=data, ax=axes[i], palette="Set2") axes[i].set_title(f'{pollutant} 分布') axes[i].tick_params(axis='x', rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### ✅ 4. 进行显著性检验(ANOVA 或 Kruskal-Wallis) ```python from scipy.stats import f_oneway, kruskal for pollutant in pollutants: groups = [group[pollutant].values for name, group in data.groupby('污染等级')] # 正态性检验(可选) normality_results = [stats.normaltest(group) for group in groups] p_values_normal = [p for stat, p in normality_results] if all(p > 0.05 for p in p_values_normal): f_stat, p_val = f_oneway(*groups) print(f"污染物 {pollutant}: ANOVA p-value = {p_val:.4f}") else: h_stat, p_val = kruskal(*groups) print(f"污染物 {pollutant}: Kruskal-Wallis p-value = {p_val:.4f}") ``` --- ###
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