小编Jah*_*fet的帖子

我需要在我们的jenkins服务器(在Windows上运行)上使用特定的conda环境运行jenkins构建.我觉得它会像跑步一样简单:

activate myenv
python test_env.py

但这似乎导致构建在脚本开始之前退出.这是jenkins控制台日志:

activate myenv
Activating environment "myenv"...
Finished: SUCCESS

如果我删除激活行,python脚本执行正常.

仅供参考,我正在运行的脚本:

import os

f = open('env.txt','w')

for k, v in os.environ.iteritems():
    print k, v
    f.write('%s\t%s\n' % (k,v))
f.close()

有人知道发生了什么吗？我应该直接调用相关的python可执行文件吗？

我有一个3D(时间,X,Y)numpy数组,包含6个小时的时间序列几年.(比如5).我想创建一个采样时间序列,其中包含从可用记录中随机抽取的每个日历日的1个实例(每天5种可能性),如下所示.

• 1月01日:2006年
• 1月02日:2011年
• 1月03日:2009年
• ...

这意味着我需要从01/01/2006获取4个值,从2011年2月1日起获取4个值等.我有一个工作版本,其工作方式如下:

• 重塑输入数组以添加"年"维度(时间,年份,X,Y)
• 创建一个随机生成的0到4之间整数的365值数组
• 使用np.repeat和整数数组仅提取相关值:

例:

sampledValues = Variable[np.arange(numberOfDays * ValuesPerDays), sampledYears.repeat(ValuesPerDays),:,:]

这似乎有效,但我想知道这是否是解决我问题的最佳/最快方法？速度很重要,因为我在循环中这样做,adn将受益于测试尽可能多的情况.

我这样做了吗？

谢谢

编辑 我忘了提到我过滤了输入数据集以删除闰年的第29个.

基本上,该操作的目的是找到一个365天的样本,与平均值等方面的长期时间序列匹配良好.如果采样的时间序列通过我的质量测试,我想导出它并重新开始.