我就废话不多说了，直接上代码吧！ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() bar_positions=[1,2,3,4] bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设置x，y数据，区间 ax.set_xticks([1,2,3,4,5,6])#设置x轴刻度 ax.

JVM内存dump分析工具MAT独立安装包，分析内存溢出利器，可以准确定位内存异常原因，解决问题，MemoryAnalyzer-1.10.0.20200225.zip

此函数将 mat 文件 ('matFName') 中的变量名称 ('originalVarName') 替换为新的变量名称 ('newVarName')。 用法：RenameVar(matFName, originalVarName, newVarName) 例子： a=1; b=2； c = 3; save('A','a','b','c'); whos('-file','A') ------------------------------------------ 名称大小字节类属性一个 1x1 8 双b 1x1 8 双c 1x1 8 双------------------------------------------ RenameVar('A','a','a1'); whos('-file','A') ----------------------------------------

我的终极整理，供参考 # coding:utf-8 import matplotlib # 使用 matplotlib中的FigureCanvas (在使用 Qt5 Backends中 FigureCanvas继承自QtWidgets.QWidget) from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas from PyQt5 import QtCore, QtWidgets, QtGui from PyQt5.QtWidgets import QDialog, QPushButton

可以把MIT-BIH数据的mat文件形式的转化为Tfrecords形式的文件，更方便于tensorflow神经网络的训练。并包含简单的读取历程示范。

matlab环境下，将UTKinect-Action数据库中xml数据读取成mat文件

利用MATLAB将txt文件批量转换为mat文件

该压缩包含几个小程序，用于将nc文件转换为mat文件，使用时请注意路径和变量更改。

使用情况和数据集可用性 可以从此下载数据集。此存储库中的数据只是从原始数据集文件夹中包含的.mat文件中提取的图像。 创建该存储库是为了便于我对数据集进行在线访问。 CUHK-03数据集说明 此数据集是从香港中文大学（CUHK）校园收集的，请参考中大法规使用。 它包含敏感数据，使用时应尊重中大学生的隐私。 数据存储在MATLAB MAT文件“ cuhk-03.mat”中。 从5对不同的摄像机视图中收集了1467个身份。 “ cuhk-03.mat”包含三个单元格。 “检测到”表示边界框由行人检测器估算 “标记的”是指边界框被人标记 “测试集”包含测试协议 每个的详细信息在下面列出。 “检测到”和“已标记” 5 x 1个像元，每个像元包含从一对摄像机视图收集的数据。 每对摄影机视图均由M x 10个像元组成，其中M是标识的数量。 对于每个标识，单元格1-5是来自一个摄像机的图像，而单元

我就废话不多说了，直接上代码吧！ from time import sleep from threading importThread import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets importButton fig, ax = plt.subplots() #设置图形显示位置 plt.subplots_adjust(bottom=0.2) #实验数据 range_start, range_end, range_step =0,1,0.005 t = np.arange(range_star