Hbuilderx 真机运行不到检测荣耀50SE

开启手机的开发人员选项和USB调试模式通常能帮助电脑成功识别设备。如果仍然无法检测到手机,建议检查USB配置设置,尝试不同的配置选项以确保问题得到解决。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

当你开发人员选项和 USB调试都开启后

 我的手机这样就能检测到了,如果还是检测不到就看看配置都开了吗,USB配置这几个都试一试

 

好的,我能看出来你需要进行数据分析和可视化的工作。你可以使用Python编程语言和相关库来完成这个任务。这里提供一些思路和代码供你参考。 1. 按照店铺名称计算该品牌手机的均价,利用饼状图呈现店铺名称和手机均价的关系。 思路:首先读取CSV文件,并提取出品牌为“荣耀”的数据;然后按照店铺名称进行分组,计算各店铺的平均价格;最后使用matplotlib库绘制饼状图。 代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 提取品牌为“荣耀”的数据 df = df[df['品牌'] == '荣耀'] # 按照店铺名称进行分组,计算各店铺的平均价格 grouped = df.groupby('店铺名称')['价格'].mean() # 绘制饼状图 plt.pie(grouped.values, labels=grouped.index, autopct='%1.1f%%') plt.title('荣耀手机各店铺均价比例图') plt.show() ``` 2. 将该品牌手机,评论前10的手机型号和评论数量用柱状图展示出来。 思路:首先读取CSV文件,并提取出品牌为“荣耀”的数据;然后按照评论数量进行降序排序,并取前10条数据;最后使用matplotlib库绘制柱状图。 代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 提取品牌为“荣耀”的数据 df = df[df['品牌'] == '荣耀'] # 按照评论数量进行降序排序,并取前10条数据 top10 = df.sort_values(by='评论', ascending=False).head(10) # 绘制柱状图 plt.bar(top10['型号'], top10['评论']) plt.xticks(rotation=90) plt.xlabel('手机型号') plt.ylabel('评论数量') plt.title('荣耀手机评论前10排行榜') plt.show() ``` 希望这些代码和思路能够对你有所帮助。如果遇到问题,欢迎继续向我提问。
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