answer:很抱歉，作为 AI 语言模型，我无法直接生成图片。但您可以通过在线设计工具或请设计人员进行设计。下面是一份文字说明，供您参考： 图片主要分为三部分，包括提示语句、图片元素以及提示方式。提示语句可以是简单明了的文字，如“请行人在绿灯亮起时过街”，“闯红灯违法，请文明交通”，“禁止有车时过斑马线”。图片元素可以包括示意图、行人、交通信号灯等，应注意图片中元素的大小、颜色、清晰度等，以便行人能够清晰明了地识别。 至于提示方式，建议采用多种方式进行提醒。例如，通过设置LED屏，播放语音提示，同时利用交通信号灯等灯光进行提醒。根据实际情况，还可进行其他类型的提示，如通过安装红外线感应器，检测行人们是否违规，以此进行报警提醒等。 综上所述，对于行人通过斑马线的安全问题，应采取多种手段进行提示和提醒。同时要从管理和教育上入手，让更多的人意识到交通安全的重要性，遵守交通规则，保障行人与车辆的安全。

answer:教材专家评审意见： 《智能交通地理信息系统》是一本高职教材，为智能交通方向的学生提供了全面的学习材料。经过本人对该教材的内容、操作、工单、活页式、课程思政等方面进行评审，提出以下评估建议： 一、内容 1.该教材内容丰富、具有前瞻性，是一本对学生具有启发性的教材； 2.相关技术细节的描述明确，语言简洁明了，便于读者的理解与学习； 3.对某些内容，可能会需要参考其他书籍进行深入理解。 二、操作 1.教材提供了相应的软件程序的下载链接和使用指南，能够提供全面的学习体验； 2.实际操作部分可以更加详细生动、丰富，配合题目，让学生思考和实践。实践教学内容需要在实践当中深化教学; 三、工单 1.针对每个章节进行的练习题有力地加强了学生的巩固和提升综合能力； 2.建议增加一些不同难度的练习题，以帮助学生更好地理解和消化知识点。 四、活页式 1.该形式适合元素不宜造成难题的部分，活页式便于师生上课、复习与备考时的定位； 2.教材在活页式的设计上需要更加规范。字体、字号等应该与整本书保持一致，以免造成阅读上的困惑和影响教学。 五、课程思政 1.这部分权重较为重要，因其直接关系到学生的思想和生活信仰。 2.部分内容可能过于局限于工科性质的讲解，需要强化学生担当、自律等方面的思想教育，使得学生注重工程实践作为人才培养的核心，在一步步过程中养成具有高度责任感、创新精神和团队协作能力的偏好。 总的来讲，《智能交通地理信息系统》是一本可信的高职教材，对行业专业人才的培养有重要意义。尽管还可以进一步完善，但已经具备相当的资格成为行业内的排头兵，望可随时进行改进与进步。

answer:您可以使用matplotlib和numpy库来绘制带有显著性标注的条形图。以下是制作条形图的一个例子： ``` python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 data = np.array([[3, 6, 7, 4], # 第一组数据 [4, 7, 9, 5]]) # 第二组数据 group_names = ['Group A', 'Group B'] category_names = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4'] # 绘制图表 fig, ax = plt.subplots() # 设置参数 bar_width = 0.35 opacity = 0.8 # 制作bar图 colors = ['#539caf', '#7663b0'] index = np.arange(len(category_names)) for i in range(len(data)): plt.bar(index + i * bar_width, data[i], bar_width, alpha=opacity, color=colors[i % len(colors)], label=group_names[i]) # 设置标签和标题 plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Count') plt.title('Bar Plot with Two Groups of Data') # 添加纵轴辅助线 for y_value in range(1, 11): plt.axhline(y=y_value, linestyle='--', color='gray', alpha=0.4) # 添加图例 plt.legend(loc='best') # 添加显著性标注 from itertools import combinations for i, combination in enumerate(combinations(range(len(data)), 2)): group1, group2 = combination difference = np.mean(data[group1]) - np.mean(data[group2]) stderr = np.sqrt(np.var(data[group1]) / len(data[group1]) + np.var(data[group2]) / len(data[group2])) t = difference / stderr p = 1 - stats.t.cdf(t, df=len(data[0]) * 2 - 2) bar_centers = [] for i, bar in enumerate(ax.containers): for j, rect in enumerate(bar): bar_centers.append(rect.get_x() + rect.get_width() / 2) bar_width = ax.containers[0][0].get_width() if p < 0.05: plt.plot([bar_centers[group1], bar_centers[group2]], [10.2, 10.2], marker='*', color='black') plt.text((bar_centers[group1] + bar_centers[group2]) / 2, 10.5, f'P-value: {p:.3f}', ha='center', va='center') # 显示图表 plt.tight_layout() plt.show() ``` 在这个示例中，我们生成了两组随机数据，然后设置了每组数据的标签。然后，我们使用matplotlib绘制了条形图，并添加了标签和标题。随后，我们使用itertools库来计算两组数据之间的显著性。最后，我们添加了纵轴辅助线以提高可读性，并根据显著性结果添加了标记和文字。最后，我们使用plt.show()来显示图表。 您可以根据需要修改示例代码，例如更改数据或更改参数。希望这个示例有助于您开始制作自己的带有显著性标注的条形图。

answer:您可以使用pandas和seaborn库来绘制带有显著性标注的条形图。以下是制作条形图的一个例子： ``` python import pandas as pd import seaborn as sns import scipy.stats as stats # 创建数据 data = [[3, 6, 7, 4], # 第一组数据 [4, 7, 9, 5]] # 第二组数据 df = pd.DataFrame(data, columns=['Group 1 - Category 1', 'Group 1 - Category 2', 'Group 2 - Category 1', 'Group 2 - Category 2']) df = df.stack().reset_index() df.columns = ['Group', 'Category', 'Count'] # 绘制图表 sns.set(style='whitegrid', font_scale=1.2) g = sns.catplot(data=df, x='Category', y='Count', hue='Group', kind='bar', height=5, aspect=1.5) # 设置标签和标题 g.set(xlabel='Category', ylabel='Count', title='Bar Plot with Two Groups of Data') # 添加显著性标注 from itertools import combinations x1, x2 = -0.2, 0.2 for i, combination in enumerate(combinations(['Group 1', 'Group 2'], 2)): group1, group2 = combination difference = df[df['Group'] == group1]['Count'].mean() - df[df['Group'] == group2]['Count'].mean() stderr = stats.sem(df[df['Group'] == group1]['Count']) + stats.sem(df[df['Group'] == group2]['Count']) df_pvalue = pd.DataFrame({'group1': group1, 'group2': group2, 'p-value': [stats.ttest_ind(df[df['Group'] == group1]['Count'], df[df['Group'] == group2]['Count'])[1]]}) p = df_pvalue['p-value'].values[0] if p < 0.05: y = df[df['Group'] == group1]['Count'].max() + 0.5 plt.plot([x1, x1, x2, x2], [y, y+0.1, y+0.1, y], lw=1.5, c='black') plt.text((x1+x2)*0.5, y+0.2, f'P-value: {p:.3f}', ha='center', va='center') x1 += 0.3 x2 += 0.3 # 显示图表 plt.show() ``` 在这个示例中，我们生成了两组随机数据，然后使用pandas将数据转换为适合绘制条形图的格式。接下来，我们使用seaborn绘制了条形图，并添加了标签和标题。随后，我们使用itertools库和t检验计算了两组数据之间的显著性。最后，我们对结果进行了可视化，并根据显著性结果添加了标记和文字。最终，我们显示了图表。 您可以根据需要修改示例代码，例如更改数据或更改参数。希望这个示例有助于您开始制作自己的带有显著性标注的条形图。