|
|
All arguments should have the same length. The length of argument `color` is 28, whereas the length of previously-processed arguments ['tradeDate', '农林牧渔', '采掘', '化工', '钢铁', '有色金属', '建筑材料', '建筑装饰', '电气设备', '机械设备', '国防军工', '汽车', '电子', '家用电器', '食品饮料', '纺织服装', '轻工制造', '医药生物', '公用事业', '交通运输', '房地产', '银行', '非银金融', '商业贸易', '休闲服务', '计算机', '传媒', '通信', '综合'] is 134
时间: 2023-08-20 07:08:12
浏览: 177
对不起，我之前提供的示例代码存在错误。在使用`plotly.colors.qualitative`提供的颜色序列时，确保颜色序列的长度与需要着色的数据的数量一致。在你的情况下，颜色序列的长度是28，但你的数据包含了134个行业。
为了解决这个问题，你可以考虑使用其他的颜色映射方法，例如使用自定义颜色列表或使用颜色映射函数。以下是一个使用自定义颜色列表的示例代码：
```python
import plotly.graph_objects as go
# 自定义颜色列表
custom_colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f',
'#bcbd22', '#17becf', '#aec7e8', '#ffbb78', '#98df8a', '#ff9896', '#c5b0d5', '#c49c94',
'#f7b6d2', '#c7c7c7', '#dbdb8d', '#9edae5', '#636363', '#e7ba52', '#ad494a', '#d6616b',
'#ce6dbd', '#9c9ede', '#cedb9c', '#8ca252']
# 创建图表数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 20, 30, 40]
# 创建柱状图
fig =
```
相关推荐
最新推荐
解决python脚本中error: unrecognized arguments: True错误
在Python编程中，`error: unrecognized arguments: True` 错误通常出现在命令行解析时，当你尝试传递一个未被脚本预期的参数时。这个错误表明你可能在调用Python脚本时，传入了一个程序无法识别的参数，例如在这个...
物流物流物流物流物流物流物流物流
物流物流物流物流物流物流物流物流
Hadoop生态系统与MapReduce详解
"了解Hadoop生态系统的基本概念，包括其主要组件如HDFS、MapReduce、Hive、HBase、ZooKeeper、Pig、Sqoop，以及MapReduce的工作原理和作业执行流程。"
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由Apache软件基金会开发，设计用于处理和存储大量数据。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，它们共同构成了处理大数据的基础。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它被设计为在廉价的硬件上运行，具有高容错性和高吞吐量。HDFS能够处理PB级别的数据，并且能够支持多个数据副本以确保数据的可靠性。Hadoop不仅限于HDFS，还可以与其他文件系统集成，例如本地文件系统和Amazon S3。
MapReduce是Hadoop的分布式数据处理模型，它将大型数据集分解为小块，然后在集群中的多台机器上并行处理。Map阶段负责将输入数据拆分成键值对并进行初步处理，Reduce阶段则负责聚合map阶段的结果，通常用于汇总或整合数据。MapReduce程序可以通过多种编程语言编写，如Java、Ruby、Python和C++。
除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包括其他组件：
- Avro：这是一种高效的跨语言数据序列化系统，用于数据交换和持久化存储。
- Pig：Pig Latin是Pig提供的数据流语言，用于处理大规模数据，它简化了复杂的数据分析任务，运行在MapReduce之上。
- Hive：Hive是一个基于HDFS的数据仓库，提供类似SQL的查询语言（HQL）来方便地访问和分析存储在Hadoop中的数据。
- HBase：HBase是一个分布式NoSQL数据库，适用于实时查询和大数据分析，它利用HDFS作为底层存储，并支持随机读写操作。
- ZooKeeper：ZooKeeper是一个协调服务，提供分布式一致性，如命名服务、配置管理、选举和分布式同步，是构建分布式应用的关键组件。
- Sqoop：Sqoop是一个工具，用于高效地在Hadoop和传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）之间导入导出数据。
MapReduce的工作流程包括作业提交、任务调度和执行。作业由客户端提交到JobTracker，JobTracker将作业分解为多个Map任务和Reduce任务，并分配给TaskTracker节点执行。TaskTracker节点负责执行任务并定期向JobTracker汇报进度。当所有任务完成时，JobTracker通知客户端作业完成。
Hadoop及其生态系统提供了全面的解决方案，从数据存储到数据处理，再到数据分析，使得处理海量数据变得可能和高效。通过理解和掌握这些核心概念，开发者可以构建强大的分布式应用程序，应对大数据挑战。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
【算法与数据结构融合】：next算法在各领域中的多维应用
.png)
# 1. next算法概述及理论基础
在探索文本编辑、网络通信、编程语言处理、数据分析等众多领域中发挥核心作用的算法，next算法（也被称为next数组或部分匹配表）是一项极其重要的技术。next算法的基本理论在于通过一种预处理机制，提高字符串匹配的效率，它在KMP算法中扮演关键角色，是计算机科学中用
redis7.4安装
Redis 7.4是一个高性能的键值存储系统，常用于缓存、消息队列等场景。下面是安装Redis 7.4的基本步骤，假设你在Linux环境下：
1. **下载安装包**:
- 访问Redis官方网站(https://redis.io/download)下载适用于你的系统的版本，如`redis-7.4.0.tar.gz`。
- 将下载的文件移动到合适的目录，比如`/tmp`。
2. **解压安装包**:
tar xvf redis-7.4.0.tar.gz
3. **配置安装**:
进入解压后的目录：
cd redis-
MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性
"MDS50A1200V是一款三相不可控整流桥，适用于高功率应用，如软启动电路、焊接设备和电机速度控制器。该芯片的最大整流电流为50A，耐压可达1200V，采用ISOTOP封装，具有高功率密度和优化的电源总线连接。"
详细内容：
MDS50A1200V系列是基于半桥SCR二极管配置的器件，设计在ISOTOP模块中，主要特点在于其紧凑的封装形式，能够提供高功率密度，并且便于电源总线连接。由于其内部采用了陶瓷垫片，确保了高电压绝缘能力，达到了2500VRMS，符合UL标准。
关键参数包括：
1. **IT(RMS)**：额定有效值电流，有50A、70A和85A三种规格，这代表了整流桥在正常工作状态下可承受的连续平均电流。
2. **VDRM/VRRM**：反向重复峰值电压，可承受的最高电压为800V和1200V，这确保了器件在高压环境下的稳定性。
3. **IGT**：门触发电流，有50mA和100mA两种选择，这是触发整流桥导通所需的最小电流。
4. **IT(AV)**：平均导通电流，在单相电路中，180°导电角下每个设备的平均电流，Tc=85°C时，分别为25A、35A和55A。
5. **ITSM/IFSM**：非重复性浪涌峰值电流，Tj初始温度为25°C时，不同时间常数下的最大瞬态电流，对于8.3ms和10ms，数值有所不同，具体为420A至730A或400A至700A。
6. **I²t**：熔断I²t值，这是在10ms和Tj=25°C条件下，导致器件熔断的累积电流平方与时间乘积，数值范围为800A²S到2450A²S。
7. **dI/dt**：关断时的电流上升率，限制了电流的快速变化，避免对器件造成损害。
这些参数对于理解和使用MDS50A1200V至关重要，它们确保了器件在特定工作条件下的安全性和可靠性。在设计电路时，必须确保不超过这些绝对极限值，以防止过热、损坏或失效。此外，选择合适的驱动电路和保护机制也是使用此整流桥的关键，以确保其在电机控制、软启动等应用中的高效运行。
"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"
多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
【提高计算效率】：next数组算法的并行化探索
# 1. next数组算法基础
随着数据处理需求的增长和计算能力的提升，算法优化和并行计算变得至关重要。本章将介绍next数组算法的基础知识，为读者理解后续章节的并行计算和优化内容打下基础。
## 1.1 next数组算法概述
next数组算法是一种处理大型数据集的高效算法，特别适用于大数据环境下的数组运算。该算法能够有效减少计算资源的消耗，并提高数据处理速度。
## 1.2 算法步骤与原理
该算法的
python解决病狗问题
病狗问题是经典的逻辑推理题。问题的大致内容是：一个村庄里有n户人家，每户养了一条狗。有一段时间，某些狗生病了，病狗的主人知道自己的狗病了，而其他村民只知道自己的狗是健康的，但不知道其他狗是否生病。某天，所有村民聚集在一起，他们约定，如果发现病狗的数量超过自己能确定的范围，就集体毒死所有的狗。村民通过观察发现了一些情况，比如一个村民发现至少有三条病狗，另一个村民发现至少有两条病狗，等等。问题是，当这些观察结果出来之后，村民能否确定哪些狗是生病的。