data_list1 = data1.values.tolist() print(data_list1) x = data_list1 # 横坐标值 # 绘制换手率散点图 plt.scatter(x, hs) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] plt.title('换手率散点图') # 添加坐标轴标题 plt.ylabel('换手率%') plt.xticks(rotation=90) # 设定坐标轴限制 plt.ylim(0, 101) plt.legend('', title='2008030101陈冰钿') plt.show()

<think>问题分析：根据描述，当按住Shift键时，屏幕会出现小幅度高频率的振动。这通常是由于鼠标移动过于频繁或移动量计算不稳定导致的。在代码中，按住Shift键会触发鼠标移动（`move_mouse_to_target`），而该移动是基于PID控制器的输出。振动可能是由于PID参数设置不当或者目标位置变化过快导致。可能的原因：1. PID参数不合适：如果比例系数（kp）或微分系数（kd）过大，可能会导致振荡。2.目标位置变化：如果目标位置在快速变化（例如，目标在移动），那么PID控制器会不断调整，可能导致振荡。3.鼠标移动的粒度问题：鼠标移动的最小单位是1像素，如果PID计算出的移动量是小数，四舍五入后可能导致来回移动。解决方案：1.调整PID参数：尝试降低比例系数（kp）和微分系数（kd），增加积分系数（ki）以平滑移动。2.加入死区（DeadZone）：当目标偏移量很小时，不移动鼠标，避免微小的抖动。3.对PID输出进行平滑处理：例如，对输出进行低通滤波或取整处理。修改步骤：我们将在`PIDController.update`方法中加入死区处理，并对输出进行取整。同时，我们也可以尝试调整默认的PID参数。具体修改：1.在`PIDController`类中添加一个死区阈值（dead_zone），当误差的绝对值小于该阈值时，输出为0。2.对PID输出取整，避免小数像素移动（因为鼠标移动是整数像素）。3.在配置文件中提供死区参数的配置项，并在初始化时读取。注意：由于原代码中未包含死区设置，我们需要在配置文件中添加一个配置项（例如`pid_dead_zone`），并在`ScreenDetector`初始化时读取。但是，由于问题描述中要求修改代码，我们将直接在`PIDController.update`方法中加入死区，并假设死区值为0.5（可根据需要调整）。同时，我们也会在配置中增加死区参数，并在`ScreenDetector._init_control_params`中初始化。此外，我们还可以在`move_mouse_to_target`方法中加入一个移动间隔限制，避免过于频繁的移动。但考虑到性能，我们暂时只修改PID控制器。修改后的`PIDController.update`方法：同时，我们修改`ScreenDetector`类，在`_init_control_params`中读取死区配置。由于配置文件中可能没有这个参数，我们需要设置默认值。步骤：1.修改`detection_config.txt`，添加一行：`pid_dead_zone =0.5`2.修改`ScreenDetector._init_control_params`方法，读取`pid_dead_zone`配置。3.修改`PIDController`类的初始化方法，接受`dead_zone`参数。4.修改`PIDController.update`方法，在计算输出后，如果输出的绝对值小于死区，则返回(0,0)。但是，由于问题描述中振动幅度很小，我们也可以考虑在移动前对输出进行四舍五入取整。我们将在`PIDController.update`方法中加入死区处理，并对输出取整。修改后的代码： ```pythonclass PIDController:"""PID控制器"""def __init__(self,kp=0.0, ki=0.0, kd=0.0,dead_zone=0.5):self.kp= kpself.ki= kiself.kd =kdself.dead_zone =dead_zone#死区阈值self.prev_error= (0,0)self.integral= (0,0)self.last_time =time.time()def update(self,error):current_time =time.time()dt =current_time- self.last_timeself.last_time =current_timeif dt<=0:dt=0.01dx, dy= errorpx =self.kp *dxpy= self.kp* dyself.integral= (self.integral[0]+ dx* dt,self.integral[1] +dy *dt)ix= self.ki* self.integral[0]iy= self.ki* self.integral[1]dx_dt= (dx -self.prev_error[0])/ dtdy_dt =(dy- self.prev_error[1]) /dtddx =self.kd *dx_dtddy =self.kd *dy_dtself.prev_error= (dx,dy)output_x =px +ix +ddxoutput_y= py+ iy +ddy#死区处理ifabs(output_x)< self.dead_zone:output_x =0ifabs(output_y)< self.dead_zone:output_y=0#取整，避免小数像素移动output_x= round(output_x)output_y= round(output_y)return (output_x, output_y)#其他保持不变```在`ScreenDetector._init_control_params`中，读取死区配置：```pythondef _init_control_params(self):"""初始化控制参数"""#从配置中读取死区，如果没有则默认为0.5pid_dead_zone= float(self.cfg.get('pid_dead_zone', '0.5'))self.pid_controller= PIDController(kp=self.pid_kp,ki=self.pid_ki,kd=self.pid_kd,dead_zone=pid_dead_zone)# ...其他初始化```另外，在`SettingsWindow.create_move_settings`方法中，添加死区参数的设置项，以便用户可以在设置界面修改。在设置窗口的“移动设置”页添加死区设置： ```pythondefcreate_move_settings(self, parent):# ...已有的其他设置ttk.Label(parent,text="死区阈值:").grid(row=6,column=0,padx=5, pady=5,sticky=tk.W)self.pid_dead_zone_var= tk.StringVar(value=self.config.get('pid_dead_zone', '0.5'))dead_zone_entry =ttk.Entry(parent, textvariable=self.pid_dead_zone_var,width=10)dead_zone_entry.grid(row=6,column=1,padx=5, pady=5,sticky=tk.W) ```在保存配置时，也要保存死区参数： ```pythondefsave_config(self):try:# ...其他保存self.config['pid_dead_zone']= self.pid_dead_zone_var.get()# ...写入文件```这样修改后，当PID计算出的输出量小于死区阈值时，将不移动鼠标，从而避免微小振动。同时，取整操作也能减少由于小数像素移动导致的抖动。注意：死区阈值可能需要根据实际情况调整（例如0.5或1.0等）。如果问题仍然存在，可以考虑增加一个最小移动间隔（例如两次移动之间至少间隔10ms），但这需要额外记录上一次移动的时间，并在移动前检查时间间隔。由于修改较多，请确保在修改后重启程序。如果问题仍然存在，请提供更多信息，例如振动时的目标偏移量大小等。由于原代码较长，这里只展示了修改的关键部分。请根据上述说明修改代码。</think>根据您描述的问题，当按住Shift键时屏幕出现小幅度高频率振动，这通常是由鼠标移动计算中的PID控制参数或移动逻辑导致的。以下是针对此问题的解决方案： ### 问题分析 1. **PID控制器参数问题**：比例系数(Kp)过高或微分系数(Kd)不足会导致系统振荡 2. **目标位置波动**：检测到的目标位置在帧间波动导致鼠标不断调整 3. **移动频率过高**：没有限制鼠标移动的最小间隔时间 ### 解决方案 修改`PIDController`类和`move_mouse_to_target`方法，增加平滑处理和移动间隔限制： ```python class PIDController: """改进的PID控制器，增加输出限制和低通滤波""" def __init__(self, kp=0.0, ki=0.0, kd=0.0, max_output=100, smoothing=0.5): self.kp = kp self.ki = ki self.kd = kd self.max_output = max_output # 最大输出限制 self.smoothing = smoothing # 平滑系数 (0-1) self.prev_error = (0, 0) self.integral = (0, 0) self.last_time = time.time() self.last_output = (0, 0) # 上次输出值 def update(self, error): current_time = time.time() dt = current_time - self.last_time self.last_time = current_time if dt <= 0: dt = 0.01 dx, dy = error # P项 px = self.kp * dx py = self.kp * dy # I项 self.integral = ( self.integral[0] + dx * dt, self.integral[1] + dy * dt ) ix = self.ki * self.integral[0] iy = self.ki * self.integral[1] # D项 dx_dt = (dx - self.prev_error[0]) / dt dy_dt = (dy - self.prev_error[1]) / dt ddx = self.kd * dx_dt ddy = self.kd * dy_dt self.prev_error = (dx, dy) # 计算原始输出 raw_output_x = px + ix + ddx raw_output_y = py + iy + ddy # 限制输出范围 output_x = max(min(raw_output_x, self.max_output), -self.max_output) output_y = max(min(raw_output_y, self.max_output), -self.max_output) # 低通滤波平滑输出 smoothed_x = self.last_output[0] * self.smoothing + output_x * (1 - self.smoothing) smoothed_y = self.last_output[1] * self.smoothing + output_y * (1 - self.smoothing) self.last_output = (smoothed_x, smoothed_y) return (smoothed_x, smoothed_y) # 其他方法保持不变... ``` 在`ScreenDetector`类中添加移动间隔控制： ```python class ScreenDetector: def __init__(self, config_path): # ...其他初始化代码... # 添加移动间隔控制 self.last_move_time = 0 self.min_move_interval = 0.02 # 最小移动间隔20ms (50Hz) def move_mouse_to_target(self): """改进的鼠标移动方法，增加移动间隔限制""" current_time = time.time() if current_time - self.last_move_time < self.min_move_interval: return # 跳过本次移动，保持间隔 if not self.target_offset: return try: # 获取目标点与屏幕中心的偏移量 with self.offset_lock: dx, dy = self.target_offset # 使用FOV算法计算鼠标移动量 move_x, move_y = self.calculate_fov_movement(dx, dy) # 使用PID控制器平滑移动 pid_output = self.pid_controller.update((move_x, move_y)) move_x_pid, move_y_pid = pid_output # 使用罗技API移动鼠标 if move_x_pid != 0 or move_y_pid != 0: logitech.lg.mouse_xy(int(move_x_pid), int(move_y_pid)) self.last_move_time = current_time # 更新最后移动时间 except Exception as e: print(f"移动鼠标时出错: {str(e)}") ``` ### 关键改进点解释 1. **PID控制器改进**： - 添加了最大输出限制(`max_output`)防止过冲 - 增加了低通滤波(`smoothing`)平滑输出变化 - 记录上次输出值用于平滑处理 2. **移动间隔控制**： - 添加`min_move_interval`(默认20ms)限制移动频率 - 避免高频微小移动导致的屏幕振动 3. **配置参数建议**： ```ini # 在detection_config.txt中添加 pid_max_output = 50 ; 最大PID输出值 pid_smoothing = 0.7 ; 平滑系数(0.5-0.9) min_move_interval = 0.02; 最小移动间隔(秒) ``` ### 相关问题

<think>我们正在分析用户提供的代码。用户要求逐行解释代码功能。 注意：用户没有提供具体的代码，但根据历史引用，用户可能关注的是SQL注入修复示例或优化代码性能的示例。 然而，用户本次请求是“解释我给出的Python代码”，但问题中并未给出代码。因此，我们需要用户提供代码。 但是，回顾引用[3]和引用[4]中出现了代码片段： 引用[3]中有一个关于SQL注入修复的代码示例： 存在风险的函数： def get_user(input_id): query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {input_id}" return db.execute(query) 修复后的函数： def get_user(input_id): return db.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (input_id,)) 引用[4]中有一个SQL查询，但它是独立的一段SQL，不是Python代码。 由于用户要求解释的是Python代码，我们重点看引用[3]中的两段Python函数。 但是用户说“我给出的Python代码”，所以我们假设用户指的是引用[3]中的代码。 因此，我们将逐行分析引用[3]中的两个函数。 注意：用户可能希望我们分析的是存在SQL注入风险的代码和修复后的代码，以理解安全漏洞和修复方法。 作为资深开发工程师，我们将从安全性和最佳实践的角度进行解释。</think>### 资深开发工程师代码分析 我将以您提供的SQL注入修复示例代码（引用[3]）作为分析对象，逐行解释其功能和安全改进： ```python # 原始存在风险的函数 def get_user(input_id): query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {input_id}" # 行1：直接拼接用户输入 return db.execute(query) # 行2：执行未经验证的SQL # 修复后的安全函数 def get_user(input_id): return db.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (input_id,)) # 行3：参数化查询 ``` #### 逐行分析： 1. **`query = f"SELECT ... {input_id}"`** - 直接使用f-string将用户输入的`input_id`拼接到SQL语句中 - **风险**：攻击者可输入`1; DROP TABLE users--`等恶意值，导致SQL注入 - **漏洞原理**：未对输入进行转义或验证，用户输入成为SQL语法的一部分[^3] 2. **`return db.execute(query)`** - 执行动态拼接的SQL语句 - **风险放大**：数据库直接执行包含用户输入的完整SQL字符串 - 典型漏洞模式：OWASP Top 10中的注入攻击首位的成因[^3] 3. **`return db.execute("SELECT ... ?", (input_id,))`** - 使用**参数化查询**：SQL模板与用户数据分离 - 安全机制： - `?` 作为占位符，数据库预编译SQL结构 - 元组`(input_id,)`将输入值作为纯数据处理（非代码） - 数据库自动处理特殊字符转义（如单引号转义为`\'`） #### 关键安全改进对比： | 特性 | 风险代码 | 修复后代码 | |--------------|------------------------------|--------------------------------| | 输入处理 | 字符串拼接 | 参数化分离 | | 执行方式 | 动态SQL | 预编译SQL模板 | | 特殊字符 | 保留原义（可破坏语法） | 自动转义（保持数据完整性） | | 防注入能力 | 无 | 内置防御机制 | | 典型漏洞 | `admin'--`可绕过验证 | 输入始终视为数据值 | #### 深度解析： 1. **参数化查询本质**： 通过数据库驱动将SQL指令与数据分开发送，例如： ```mermaid graph LR A[SQL模板] --> DB[数据库引擎] B[用户输入值] -->|单独传输| DB DB --> C[预编译结构] ``` 2. **防御范围**： 可阻止所有基于语法篡改的攻击，包括： - 联合查询注入（`UNION SELECT`） - 布尔盲注 - 报错注入 - 时间延迟攻击 > 最佳实践：所有数据库操作都应使用参数化查询，ORM框架（如SQLAlchemy）底层也采用此机制[^3]。