python的函数定义不需要指定参数的数据类型,而是在runtime实时分析。如果你实在需要指定,可以使用默认值的方式,比如def
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a(x,y=3),或者在函数内部验证类型是否是你需要的类型,type(x)返回x的数据类型。
python中对文件、文件夹(文件操作函数)的操作需要涉及到os模块和shutil模块。
得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd()
返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()
函数用来删除一个文件:os.remove()
删除多个目录:os.removedirs(r“c:\python”)
检验给出的路径是否是一个文件:os.path.isfile()
检验给出的路径是否是一个目录:os.path.isdir()
判断是否是绝对路径:os.path.isabs()
检验给出的路径是否真地存:os.path.exists()
在算法分析过程中,我们经常会遇到数据需要处理插值的过程,为了方便理解,我们这里给出相关概念和源程序,希望能帮助到您!
已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要求得区间 [x0, x1] 内某一点位置 x 在直线上的y值。两点间直线方程,我们有
那么,如何实现它呢?
依据数值分析,我们可以发现存在递归情况
执行结果;
此外,我们也可以对一维线性插值使用指定得库:numpy.interp
将一维分段线性插值返回给具有给定离散数据点(xp,fp)的函数,该函数在x处求值
检查: 如果xp没有增加,则结果是无意义的。
另一方面:线性插值是一种使用线性多项式进行曲线拟合的方法,可以在一组离散的已知数据点范围内构造新的数据点。
实际上,这可能意味着您可以推断已知位置点之间的新的估计位置点,以创建更高频率的数据或填写缺失值。
以最简单的形式,可视化以下图像:
在此,已知数据点在位置(1,1)和(3,3)处为红色。使用线性迭代,我们可以在它们之间添加一个点,该点可以显示为蓝色。
这是一个非常简单的问题,如果我们拥有更多已知的数据点,并且想要特定频率的插值点又该怎么办呢?
这可以使用numpy包中的两个函数在Python中非常简单地实现:
我们有十个已知点,但是假设我们要一个50个序列。
我们可以使用np.linspace做到这一点;序列的起点,序列的终点以及我们想要的数据点总数
起点和终点将与您的初始x值的起点和终点相同,因此在此我们指定0和2 * pi。我们还指定了对序列中50个数据点的请求
现在,进行线性插值!使用np.interp,我们传递所需数据点的列表(我们在上面创建的50个),然后传递原始的x和y值
现在,让我们绘制原始值,然后覆盖新的内插值!
您还可以将此逻辑应用于时间序列中的x和y坐标。在这里,您将根据时间对x值进行插值,然后针对时间对y值进行插值。如果您想在时间序列中使用更频繁的数据点(例如,您想在视频帧上叠加一些数据),或者缺少数据点或时间戳不一致,这将特别有用。
让我们为一个场景创建一些数据,在该场景中,在60秒的比赛时间里,一辆赛车仅发出十个位置(x&y)输出(在整个60秒的时间内,时间也不一致):
参考文献
调用 类实例本身的fp成员的write方法
fp是在类实例构造函数__init__中的参数,生成一个新的OutputRedirector类必须给出fp参数,而且fp要有write这个方法
就是将file这种对象包装在类OutputRedirector中
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