Thu 3.23

FormItem与Plotly问题解析
本文探讨了FormItem组件中label的正确用法及Plotly图表显示异常的问题,并提供了详细的解决方案。FormItem组件需置于Form内才能生效;Plotly图表显示异常可通过调整layout参数中的margin属性来解决。

1、FormItem的label问题

要使用FormItem的label,一定需要Form将所有的FormItem包起来,不然达不到label效果,如下:
error
right
分析原因:
error
right
不加Form的话,label并没有接收到index.css:226的样式。

2、Plotly的显示问题

用于接收图表的容器,如果宽高设置为百分比,会出现显示问题,如下。
error
解决方法:

right
right
在layout参数中,加入margin对象,该参数将容器撑开,使得显示正常。

这是打印的:✅ 原始数据: yyear child_dependency_ratio elderly_dependency_ratio \ 0 2005年 28.136777 10.674438 1 2006年 27.307822 10.959524 2 2007年 26.775745 11.098473 3 2008年 26.030203 11.332230 4 2009年 25.295433 11.598826 5 2010年 22.272809 11.901379 6 2011年 22.177170 12.230768 7 2012年 22.267122 12.685915 8 2013年 22.191981 13.125365 9 2014年 22.480006 13.759997 10 2015年 22.602943 14.383331 11 2016年 23.034782 14.896526 12 2017年 23.398456 15.877169 13 2018年 23.735572 16.713136 14 2019年 23.795604 17.846954 15 2020年 26.093465 19.679780 16 2021年 25.566169 20.777822 17 2022年 24.829420 21.786497 18 202323.967037 22.525668 19 2024年 23.032254 22.740353 total_dependency_ratio 0 38.811215 1 38.267345 2 37.874219 3 37.362433 4 36.894260 5 34.174188 6 34.407938 7 34.953037 8 35.317346 9 36.240003 10 36.986274 11 37.931308 12 39.275625 13 40.448708 14 41.642559 15 45.773245 16 46.343990 17 46.615917 18 46.492705 19 45.772607 -------------------------------------------------- 📊 相关系数矩阵: child_dependency_ratio elderly_dependency_ratio \ child_dependency_ratio 1.000000 -0.132747 elderly_dependency_ratio -0.132747 1.000000 total_dependency_ratio 0.304905 0.903479 total_dependency_ratio child_dependency_ratio 0.304905 elderly_dependency_ratio 0.903479 total_dependency_ratio 1.000000 -------------------------------------------------- 📈 线性回归模型摘要: OLS Regression Results ================================================================================== Dep. Variable: total_dependency_ratio R-squared: 0.093 Model: OLS Adj. R-squared: 0.043 Method: Least Squares F-statistic: 1.845 Date: Thu, 03 Jul 2025 Prob (F-statistic): 0.191 Time: 00:07:12 Log-Likelihood: -56.261 No. Observations: 20 AIC: 116.5 Df Residuals: 18 BIC: 118.5 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust ========================================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------------------ Intercept 22.4821 12.623 1.781 0.092 -4.038 49.002 child_dependency_ratio 0.7050 0.519 1.358 0.191 -0.385 1.796 ============================================================================== Omnibus: 4.201 Durbin-Watson: 0.042 Prob(Omnibus): 0.122 Jarque-Bera (JB): 2.701 Skew: 0.717 Prob(JB): 0.259 Kurtosis: 1.912 Cond. No. 324. ============================================================================== Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. -------------------------------------------------- 📉 残差分析数据: child_dependency_ratio total_dependency_ratio predicted residuals 0 28.14 38.81 42.32 -3.51 1 27.31 38.27 41.74 -3.47 2 26.78 37.87 41.36 -3.49 3 26.03 37.36 40.83 -3.47 4 25.30 36.89 40.32 -3.42 5 22.27 34.17 38.19 -4.01 6 22.18 34.41 38.12 -3.71 7 22.27 34.95 38.18 -3.23 8 22.19 35.32 38.13 -2.81 9 22.48 36.24 38.33 -2.09 10 22.60 36.99 38.42 -1.43 11 23.03 37.93 38.72 -0.79 12 23.40 39.28 38.98 0.30 13 23.74 40.45 39.22 1.23 14 23.80 41.64 39.26 2.38 15 26.09 45.77 40.88 4.89 16 25.57 46.34 40.51 5.84 17 24.83 46.62 39.99 6.63 18 23.97 46.49 39.38 7.11 19 23.03 45.77 38.72 7.05 -------------------------------------------------- 'C:\\Users\\LYB\\线性回归残差图9.html' ​ 这个html图并没有明显数据,只有横轴纵轴
07-04
### 关于THU测试与清华大学技术项目的解读 THU通常被认为是清华大学(Tsinghua University)的缩写,在具体的技术测试或项目场景下,“THU测试”可能指的是清华大学内部或者与其相关的技术评估、验证活动。基于提供的引用内容,可以推测出以下几个方面: #### 1. **大数据管理系统项目中的测试** 在“面向高端制造领域的大数据管理系统项目”中提到,刘亮老师负责管理整个项目的财务相关事务,其中包括项目审计、项目结题预验收、项目评前审查等内容[^1]。这些环节实际上涉及到了对技术和财务管理方面的全面测试和审核,因此如果存在所谓的“THU测试”,它可能是针对该项目成果的一次综合性能和技术指标的检验。 #### 2. **开源平台与技术创新中的测试** 王建民教授提及清华软件学院鼓励师生参与到开源社区贡献之中,并且将这种行为纳入到学生奖学金评定体系里来[^4]。这意味着任何新的功能实现或者是优化改进都需要经过严格的单元测试、集成测试甚至是压力测试才能被接受进入主流分支。所以这里所说的“THU测试”也有可能是指向那些为了推动工业级应用而开展的各种形式的质量保障措施。 #### 3. **C语言/C++编程实践中的实际操作** 关于C语言大作业部分描述了一个同学如何利用网络资源完成自己的作品开发过程[^5]。在这个过程中涉及到对于第三方库的学习运用以及跨平台兼容性的考量等挑战性任务。由此可以看出,“THU测试”也许还包括对学生动手能力和解决问题技巧的一个全方位考察机制。 综上所述,“THU测试”应该涵盖了从理论知识掌握程度到实战经验积累等多个维度的要求;既包括科研层面的重大专项评审流程,也有教学实践中培养学生创新能力的具体举措。 ```python # 示例代码:简单的Python函数用于模拟某种技术测试逻辑 def thu_test(data): """ THU Test Function Parameters: data (list): Input dataset Returns: bool: Whether the test passed or not. """ threshold = sum(data)/len(data) * 0.8 # 假设通过条件为平均值80% if all(x >=threshold for x in data): return True else: return False sample_data = [90, 85, 76, 88] result = thu_test(sample_data) print(f"Test Result:{result}") ```
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