在C++中，获取一个类型的大小使用的是 sizeof 操作符。
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates # 导入日期格式化工具 # 创建图表 plt.figure(figsize=(12, 7)) # 设置图表大小 # 绘制折线图，添加标记点 plt.plot(dates_for_plot, counts_for_plot, marker='o', linestyle='-', color='skyblue', linewidth=2) # 设置图表标题和轴标签 plt.title("每日事件数量统计", fontsize=16) plt.xlabel("日期", fontsize=12) plt.ylabel("事件数量", fontsize=12) # 格式化X轴日期显示 # 设置主刻度为每周一，显示月份和日期 plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=1)) # 每隔一天显示一个主刻度 plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) # 设置日期格式 # 旋转X轴标签，防止重叠 plt.xticks(rotation=45, ha='right') # 'ha'='right' 使标签右端对齐刻度 # 添加网格线，提高可读性 plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 自动调整布局，确保所有元素可见 plt.tight_layout() # 显示图表 plt.show()完整示例代码 将上述所有步骤整合，即可得到一个完整的、可运行的示例：import datetime import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates from collections import Counter # 1. 模拟原始数据 raw_event_dates = [ datetime.datetime(2023, 12, 3, 22, 19, 54, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 3, 10, 5, 12, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 4, 1, 30, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 4, 15, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 4, 8, 45, 30, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 5, 9, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 5, 14, 20, 10, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 5, 14, 20, 10, tzinfo=datetime.timezone.utc), # 重复事件 datetime.datetime(2023, 12, 6, 11, 11, 11, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 6, 11, 11, 11, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 6, 11, 11, 11, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 7, 18, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 8, 18, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), datetime.datetime(2023, 12, 10, 18, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), # 跳过一天 ] data = {'Data Analyst': {'DE': raw_event_dates}} # 2. 从原始数据中提取日期列表 event_dates = data['Data Analyst']['DE'] # 3. 日期时间数据标准化与聚合 normalized_dates = [d.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0) for d in event_dates] # 4. 事件计数 date_counts = Counter(normalized_dates) # 5. 数据准备与排序 sorted_items = sorted(date_counts.items()) dates_for_plot = [item[0] for item in sorted_items] counts_for_plot = [item[1] for item in sorted_items] # 6. 使用Matplotlib绘图 plt.figure(figsize=(12, 7)) plt.plot(dates_for_plot, counts_for_plot, marker='o', linestyle='-', color='skyblue', linewidth=2) plt.title("每日事件数量统计", fontsize=16) plt.xlabel("日期", fontsize=12) plt.ylabel("事件数量", fontsize=12) # 格式化X轴日期显示 plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=1)) # 每隔一天显示一个主刻度 plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) # 设置日期格式 plt.xticks(rotation=45, ha='right') plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.show()注意事项 选择合适的聚合粒度： 本教程以“天”为粒度进行聚合。
在C++中，将字符串中的所有字母转换为大写或小写，可以通过标准库提供的函数来实现。
这通常是由于API返回的数据格式为JSON，而PHP代码没有正确解析JSON数据导致的。
socket_select()会等待一段时间（或者无限等待），直到一个或多个Socket上有事件发生，然后返回。
建议在 session_start() 前使用 ini_set() 或直接修改 php.ini 设置以下选项： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； session.cookie_httponly = 1：防止JavaScript访问会话Cookie，缓解XSS攻击。
以 mapstructure 为例： type ServerConfig struct { Host string `mapstructure:"host" default:"0.0.0.0"` Port int `mapstructure:"port" default:"9000"` } 虽然 mapstructure 原生不支持 default tag，但可扩展其解码器，在 decode 后调用前面提到的反射方法补全默认值。
这对于开发更复杂的动画或游戏场景至关重要。
下面介绍几种最实用且常见的字符串拼接方式。
最后一步是将数据从长格式重新转换回所需的宽格式，即以DATE为索引，company为列名，value为数据。
重载比较运算符后，你的类就能自然地融入标准算法和容器中了。
说实话，初次接触Python的类，很多人都会对这个self参数感到有点迷茫。
它会自动帮你下载这些库，并处理好它们之间的依赖关系。
XAML在WPF中的性能瓶颈有哪些，如何优化？
实现步骤： 打开文件并逐行读取。
为何推荐合并： 代码简洁性： 避免了两个几乎相同逻辑的函数，减少了重复代码。
然而，很多开发者在使用 map 时可能会遇到一个令人困惑的问题：map 的输出顺序似乎是不确定的，甚至会因为一些看似无关的修改而发生变化。
2. 解决方案一：在辅助函数内部使用 spatie/backtrace PHP内置的debug_backtrace()函数可以获取程序执行的堆栈信息。
7. 资源分配： 虚拟机是会消耗宿主机资源的。
这个操作在每次循环中都会执行，无论是否是新的分组。

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