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如何强制两个数字留在LaTeX的同一页面？: 我有两个图像，我想要显示在一个页面上的数字。每个人吃了不到一半的空间，所以没有太多的空间放在那个页面上的任何其他东西，但是我知道这两个数字都有足够的空间。我试图用[ht]和[hb]将[h]和[ht]两个数字放在一起，但是仍然无法在同一页面上显示这两个图像，而是至less在它们之间有几个段落。我如何强迫这两个数字留在同一页？

图search与树search: 我很好奇，在graphicssearch和树search版本之间是否存在DFS，A *search在人工智能方面的基本区别？

在使用map.get（）时使用java Map.containsKey（）是多余的: 我一直在想，在最佳实践中是否允许使用java.util.Map上的containsKey()方法，而不是对get()的结果进行空检查。我的理由是，查看值的两次似乎是多余的 – 首先为containsKey() ，然后再为get() 。另一方面， Map大多数标准实现可能会caching最后一次查找，或者编译器可以以其他方式取消冗余，并且为了代码的可读性，最好维护containsKey()部分。我非常感谢您的意见。

我如何告诉Matplotlib创build第二个（新的）情节，然后再绘制旧的情节？: 我想绘制数据，然后创build一个新的graphics和绘制数据2，最后回到原始绘图和绘制数据3，有点像这样： import numpy as np import matplotlib as plt x = arange(5) y = np.exp(5) plt.figure() plt.plot(x, y) z = np.sin(x) plt.figure() plt.plot(x, z) w = np.cos(x) plt.figure("""first figure""") # Here's the part I need plt.plot(x, w) 仅供参考我如何告诉matplotlib我完成了一个情节？做了类似的事情，但不完全相同！它不允许我访问那个原始的情节。

Python相当于D3.js: 任何人都可以推荐一个可以做交互式graphics可视化的Python库吗？我特别想要d3.js，但是对于python ，理想情况下它也是3D。我曾看过： NetworkX – 它只做Matplotlib绘图和那些似乎是2D。我没有看到任何types的互动，就像d3.js给出的一样，比如拉节点。 graphics工具 – 它只能做2D图，而且有很慢的交互图。

如何使用pandoc参考markdown中的数字？: 我目前正在用markdown编写一个文档，我想引用一下我的文本中的图像。 this is my text, I want a reference to my image1 [here]. blablabla ![image1](img/image1.png) 我想做这个参考，因为在将我的降价转换为pdf之后，图像被放置在一两页之后，而文档没有任何意义。更新：我已经试过Ryan在那篇文章中的答案，我无法使其工作。显然这个代码： [image]: image.png "Image Title" ![Alt text][image] A reference to the [image](#image). 应该产生： \begin{figure}[htbp] \centering \includegraphics[keepaspectratio,width=\textwidth,height=0.75\textheight]{i mage.png} \caption{Alt text} \label{image} \end{figure} A reference to the image (\autoref{image}). 相反，我得到： \begin{figure}[htbp] \centering \includegraphics{image.png} \caption{Alt text} \end{figure} A reference […]

用于创build类图的工具: 请build议使用以下标准创build类图的工具：它应该是平台无关的，因为我使用的是Linux，并且该文件有望由团队的其他成员使用Windows / Mac进行编辑免费的，因为没有这样的免费工具，我们应该创build一个如果您可以包含所生成的类图的屏幕截图，也将会很好，只是为了确保该工具实际上用于创build类图而不仅仅是任何其他types的图另外，请只提供您实际使用的工具。更新：请不要包含那些无法创build类图的UML图工具。

以最简单的方式在Matplotlib中向PyPlot添加图例: TL; DR – >如何在Matplotlib的PyPlot创build线图的PyPlot而不创build任何额外的variables？请考虑下面的graphics脚本： if __name__ == '__main__': PyPlot.plot(total_lengths, sort_times_bubble, 'b-', total_lengths, sort_times_ins, 'r-', total_lengths, sort_times_merge_r, 'g+', total_lengths, sort_times_merge_i, 'p-', ) PyPlot.title("Combined Statistics") PyPlot.xlabel("Length of list (number)") PyPlot.ylabel("Time taken (seconds)") PyPlot.show() 正如你所看到的，这是matplotlib的PyPlot一个非常基本的PyPlot 。理想情况下，生成如下所示的graphics：没什么特别的，我知道。然而，目前还不清楚哪些数据被绘制在哪里（我试图绘制一些sortingalgorithm的数据，长度与时间的关系，我想确保人们知道哪一行是哪一行）。因此，我需要一个传说，但是，看看下面的例子（从官方网站）： ax = subplot(1,1,1) p1, = ax.plot([1,2,3], label="line 1") p2, = ax.plot([3,2,1], label="line 2") p3, = […]

.NETgraphics库在哪？: 我正在寻找.net的图谱库。有没有出来？ ps：我的意思是graphics库，而不是graphics和图表库！编辑：我的意思是来自图论的图表： alt text http://igraph.sourceforge.nethttp://img.dovov.comscreenshots/fastgreedy.png 我也需要它有绘图能力。

为什么使用Dijkstraalgorithm，如果广度优先search（BFS）可以更快地做同样的事情？: 两者都可以用来find单一来源的最短path。 BFS运行在O（E + V），而Dijkstra运行在O（（V + E）* log（V））。另外，我见过Dijkstra在路由协议中使用了很多。因此，为什么使用Dijkstraalgorithm，如果BFS可以更快地做同样的事情呢？