12. 11 Choice

最新推荐文章于 2023-07-16 16:22:18 发布

原创最新推荐文章于 2023-07-16 16:22:18 发布 · 508 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了Swing中Choice组件的使用方法及其关联的ItemEvent事件。Choice组件主要用于创建下拉列表框，ItemEvent事件则负责捕捉用户在列表中选择项的变化。文中还提到了ItemListener接口及其实现方法itemStateChanged()。

p { margin-bottom: 0.21cm; }

Choice 用于制作下拉列表框

Choice 的语义事件为 ItemEvent , 对应得监听器接口为 ItemListener 该接口中只有一个 itemstateChanged 方法

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

wangdbeyond

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Linux 802.11n CSI Tools常见问题，故障排除

mazi的博客

03-22

1万+

1、怎样设置无线数据速率（或者得到其他站点信息）？ A.在debugs目录中发现其他站点信息当802.11接口连接到其他的站点，在debugs下会创建一个目录，有这个站点的MAC地址。注意如果这个接口在客户端模式下，它将只会连接到一个站点AP，但是在其他的模式下，它将连接到多个站点。这些站点的信息如下： $sudols/sys/kernel/debug/ieee80211/

Java-GUI-AWT-组件-Choice类

深度安全实验室

06-02

756

Java-GUI-AWT-组件-Choice类

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

数据分析之Numpy常用随机方法【random.randint()，random.choice()，random.uniform()，random.normal()】

捌椒的博客

10-22

2152

这里写目录标题常用的随机方法1. random.randint()2. random.choice()3.np.linspace()4. np.ceil() ，np.floor() 常用的随机方法 1. random.randint() t = np.random.randint(0, 20, (3, 4)) t2 = np.random.randint(20, size=(3, 4)) # 默认low从 0开始. print(t) print("------------------") print(t

pytorch，numpy根据权重取值 -- np.random.multinomial，np.random.choice和torch.multinomial函数

Lisen’s blog

11-07

4824

np.random.multinomial(n, pvals, size=None) -> 取到的次数分布数组该函数表示根据一个概率数组，取若干次，得到一个次数分布数组参数说明： –n : 从矩阵中取值次数； –pvals：根据概率取值，这是一个数组，并且所有数据之和为1； –size：输出的维度，默认为1，即1 x pvals 例子： a = np.random.rand(6) p...

3.np.random

其木王·王子的博客

11-19

642

random

关于numpy.random.choice()函数详解

xiaoweids的博客

07-16

1068

处理数据时我们经常需要从数组中随机抽取元素，这时候我们可以考虑使用np.random.choice()函数，这篇文章主要介绍了numpy.random.choice()函数,需要的朋友可以参考下处理数据时我们经常需要从数组中随机抽取元素，这时候我们可以考虑使用np.random.choice()函数1a：如果a是一维数组，就表示从这个一维数组中随机采样；如果a是整数，就表示从0到a-1这个序列中随机采样size：从a中选取size个数(采样结果的数量，以概率p随机选取大小为size的数据)

IEEE 802.11 from wiki

zirconsdu的专栏

02-04

4580

From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to: navigation, search IEEE 802.11 is a set of standards for implementing wireless local area network (WLAN) computer communication in the 2.4,

Python简单随机抽样之choice的replace参数解释

代码的女朋友的博客

03-22

2132

今天看到教材中解释replace参数，突然想到前段时间写的代码里出现了这个参数，当时设置为了False，并不理解是什么意思，今日仔细看了一下，以此记录。

ds.rar_Multiple Choice_docment

09-24

在"ds.rar_Multiple Choice_docment"这个压缩包中，包含了一份名为"ds.docx"的文档，该文档很可能是关于操作系统的选择题测试。这份文档对于学习和复习操作系统的基本概念、原理以及常见问题非常有帮助。操作系统...

JAVA(choice).rar_Java选择题_java choice

09-19

这份"JAVA.choice.rar"压缩包文件提供了丰富的Java选择题资源，总计1000题，是学习和复习Java知识的理想材料。它包含了一个名为"choice完整版.doc"的文档，很可能是包含了这些选择题的详细内容，而...

第12.4节 Python伪随机数数生成器random模块导览.rar

09-16

5. `random.choice(seq)`：从序列`seq`中随机选取并返回一个元素。这在需要从列表、元组或其他可迭代对象中随机选择元素时很有用。 6. `random.shuffle(x)`：将序列`x`的元素随机排列，原地操作，不会返回新序列。...

python random choice如何生成随机数_Python -- random 随机数生成

weixin_29889665的博客

02-19

1371

Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。random.randomrandom.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0random.uniformrandom.uniform的函数原型为：random.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是...

国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip

12-01

JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip

最新发布

12-01

JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip

【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）

12-01

【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。

【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究

12-01

内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员；使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用；阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。

基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip

12-01

import pandas as pd import numpy as np date_range = pd.date_range('2023-01-01', periods=30) simulated_data = pd.DataFrame({ '刷卡时间': np.random.choice(date_range, 1000), '进站站点': np.random.choice(['西直门', '国贸', '西二旗'], 1000), '出站站点': np.random.choice(['海淀黄庄', '王府井', '望京'], 1000), '票种': np.random.choice(['一卡通', '二维码'], 1000) })

03-31

<think>嗯，用户想用pandas和numpy生成模拟交通数据，包含日期范围、随机地铁站点和票种。首先，我需要明确用户的具体需求。日期范围应该是指定开始和结束日期，比如从2023-01-01到2023-01-31。然后，地铁站点需要随机生成，可能包括多个站点名称，比如“人民广场”、“徐家汇”等。票种可能有单程票、一日通、储值卡等类别。接下来，考虑数据结构。通常交通数据可能包括日期、站点、票种和对应的客流量或销售量。用户可能需要生成一个DataFrame，每一行代表某一天某个站点某种票的销售情况。使用pandas的date_range来生成日期范围，这个没问题。然后，创建站点列表，票种列表。但如何组合这些数据呢？比如，每个日期下，每个站点和每个票种的组合都需要生成，并且客流量是随机的。这时候可能需要用到多级索引或者先创建所有可能的组合，然后合并。不过，如果数据量很大，比如日期范围30天，站点20个，票种3种，那么总行数是30*20*3=1800行。这应该可以处理。可以用itertools.product生成日期、站点、票种的所有组合，然后加上随机客流量。不过用户可能想要更简洁的方法。比如，先生成日期，然后为每个日期生成随机站点和票种。不过这样可能会导致每个日期的记录数量不一致。或者用户希望每个日期每个站点每种票种都有记录，这时候全组合更合适。然后，客流量用numpy的随机数生成，比如np.random.randint，范围可能在0到1000之间。或者用泊松分布更合理，因为客流量通常是非负且符合某种分布。另外，引用中提到的bar/barh可能用户之后想用这些数据画条形图，所以数据结构需要适合绘图。比如，x轴是日期或站点，y轴是客流量，用不同的颜色区分票种。现在，参考引用中的代码，比如Matplotlib和Seaborn的条形图示例，可能需要数据是长格式，即每一行是一个观测值，包含日期、站点、票种和客流量。这样用sns.barplot(x='日期', y='客流量', hue='票种', data=df)就可以画图了。所以，步骤应该是： 1. 生成日期范围：使用pd.date_range。 2. 定义站点和票种列表。 3. 创建所有日期、站点、票种的组合：可以用pd.MultiIndex.from_product生成索引，然后创建DataFrame。 4. 生成随机客流量：使用np.random.randint或np.random.poisson。 5. 重置索引并将数据整理为合适的列。代码的大致结构： import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-01-31') stations = ['站A', '站B', '站C'] tickets = ['单程票', '一日通', '储值卡'] index = pd.MultiIndex.from_product([dates, stations, tickets], names=['日期', '站点', '票种']) df = pd.DataFrame(index=index).reset_index() df['客流量'] = np.random.poisson(500, size=len(df)) 或者，如果用户希望每个日期有随机数量的记录，而不是全组合，可以用另一种方法。比如，生成一定数量的行，随机选择日期、站点和票种。但这样可能导致某些组合没有数据，或者需要保证覆盖所有可能。不过用户的问题中要求的是“随机站点和票种”，可能更倾向于每个记录都是随机的，而不是全组合。这时候需要明确用户的需求。比如，用户可能想要模拟每天的每个站点每种票种的客流量，这时候全组合更合适。但如果是模拟每次交易的记录，那可能每条记录是单独的，但客流量可能是指每类票的日销量，所以全组合更合理。根据用户的问题描述，“生成具有指定日期范围、随机地铁站点及票种的模拟数据”，可能每个记录对应一个日期、一个站点、一个票种和对应的数量。所以全组合的方式更适合，这样每个日期-站点-票种都有数据，客流量随机生成。另外，可能用户需要更灵活的方式，比如每个日期的站点数量随机，或者每个站点的票种随机出现。这时候可能需要更复杂的逻辑，但根据问题描述，可能更倾向于全组合。综上，代码应该生成所有日期、站点、票种的组合，并分配随机客流量。这样数据结构清晰，也方便后续分析，比如按日期、站点或票种聚合。然后，检查是否需要调整日期格式，比如将日期作为列，而不是索引。使用reset_index()可以将多层索引转换为列。最后，给出示例代码，并解释每个步骤的作用。同时，在相关问题中，可以提到如何分析不同票种的分布（引用条形图的内容），或者如何处理时间序列数据（引用Xarray的内容）。</think>### 分步生成模拟交通数据 #### 1. 定义基础参数 ```python import pandas as pd import numpy as np # 定义日期范围（示例：2023年1月1日至1月31日） date_range = pd.date_range(start="2023-01-01", end="2023-01-31") # 定义地铁站点列表（示例：10个虚构站点） stations = [f"站点{i}" for i in range(1, 11)] # 定义票种列表 ticket_types = ["单程票", "一日通", "储值卡"] ``` #### 2. 生成日期-站点-票种全组合 ```python # 创建所有可能的组合 multi_index = pd.MultiIndex.from_product( [date_range, stations, ticket_types], names=["日期", "站点", "票种"] ) # 转换为DataFrame并添加客流量字段 df = pd.DataFrame(index=multi_index).reset_index() df["客流量"] = np.random.poisson(lam=500, size=len(df)) # 使用泊松分布模拟客流量 ``` #### 3. 添加其他随机字段（可选） ```python # 添加随机票价（根据票种设定范围） price_rules = { "单程票": (3, 6), "一日通": (10, 15), "储值卡": (50, 100) } df["票价"] = df.apply( lambda row: np.random.uniform(*price_rules[row["票种"]]), axis=1 ).round(2) # 添加时间戳（精确到分钟） df["时间戳"] = df["日期"] + pd.to_timedelta(np.random.randint(0, 1440, len(df)), unit="m") ``` #### 4. 数据示例 ``` | 日期 | 站点 | 票种 | 客流量 | 票价 | 时间戳 | |------------|--------|--------|--------|-------|----------------------| | 2023-01-01 | 站点1 | 单程票 | 512 | 4.50 | 2023-01-01 08:15:00 | | 2023-01-01 | 站点1 | 一日通 | 489 | 12.80 | 2023-01-01 18:30:00 | | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ``` #### 5. 数据分析应用 - **绘制各站点客流量分布**： ```python import seaborn as sns sns.barplot(x="站点", y="客流量", data=df.groupby("站点")["客流量"].sum().reset_index()) ``` 可通过条形图直观比较不同站点的总客流量[^3]。 - **时间序列分析**： ```python daily_data = df.groupby("日期")["客流量"].sum() daily_data.plot(title="日客流量趋势") ``` 结合Xarray可实现时空数据分析[^4]。 --- ###