小编Inq*_*Kea的帖子

通过"实际等效",我的意思是它们的距离是相隔epsilon(或0.000001).MATLAB中的平等通常不适用于长浮点数.

如果我只是做abs(A1 - A2)<0.000001,它就不会起作用,因为尺寸(A1)!=尺寸(A2)

所以说,我有一个= [2 7 4 9 2 4 999]

我想从矩阵中删除999(这是一个明显的异常值).

是否有一般方法来删除这样的值？我有一组向量,并非所有向量都有这样的极值.prctile(a,99.5)将输出向量中的最大数字,无论它是多么极端(或非极端).

基本上，我想对本科院校授予的 NSF 奖学金数量（即 C 列）进行直方图计数。我如何从这个数据表中做到这一点？（取自https://www.fastlane.nsf.gov/grfp/AwardeeList.do?method=sort&page=25）

我想完全自动完成 - 无需手动插入每所大学的名称。一个简短的 Excel 工作流程就可以了。

我刚试过这个命令:

qsub python commandLineDouble.py 1 10 1 

并收到此错误:

由于错误而无法读取脚本文件:错误打开python:没有这样的文件或目录

我在计算集群上运行它,通常qsub .csh文件很好.

所以现在 - 我的Python程序(在UNIX环境中)可以保存文件.

fig.savefig('forcing' + str(forcing) + 'damping' + str(damping) + 'omega' + str(omega) + 'set2.png')

如何在不切换目录的情况下将其保存在新目录中？我想将文件保存在像Pics2/forcing3damping3omega3set2.png这样的目录中.

所以说我有一个带有一些下划线的字符串,比如hi_there.

有没有办法将该字符串自动转换为"hi there"？

(顺便说一下,原始字符串是一个变量名称,我将其转换为绘图标题).

所以我的数据在这里:http://www.atmos.uw.edu/~akchen0/CERES_Project/

我想在这里获得图形图例的句柄,这样我就可以在子图上重新绘制图例时复制图形的图例条目.

如果我试图通过运行来找到轴findobj(ax1,'Type','axes','Tag','legend'),它只返回一个空矩阵:0乘1.还有另一种方式来获得传奇吗？

在一个调用函数中我有这个:

call ESMF_TimeGet( date, yy=year, mm=month, dd=day, s=sec, rc=rc)

签名ESMF_TimeSet是:

! ESMF_TimeGet - Get value in user-specified units
subroutine ESMF_TimeGet(time, YY, YRl, MM, DD, D, Dl, H, M, S, Sl, MS, &
                        US, NS, d_, h_, m_, s_, ms_, us_, ns_, Sn, Sd, &
                        dayOfYear, dayOfYear_r8, dayOfYear_intvl,      &
                        timeString, rc)


    type(ESMF_Time), intent(in) :: time
    integer, intent(out), optional :: YY
    integer(ESMF_KIND_I8), intent(out), optional :: YRl
    integer, intent(out), optional :: MM
    integer, intent(out), optional :: DD
    integer, intent(out), optional :: …

例如 - 我想做点什么......

python DoublePendulum.py INPUT1 INPUT2

(其中INPUT1和INPUT2作为DoublePendulum程序中的变量输入).

例如

training_set
[((1, 0, 0), 1), ((1, 0, 1), 1), ((1, 1, 0), 1), ((1, 1, 1), 0), [(1, 1, 10), 1]]

如何在数组中提取每个矩阵的第二部分？只是1,1,1,0,1？

例如,下面是该文件的示例.我想按照Corr的顺序对所有行进行排序,其中数字前面的分隔符是"=",数字后面的分隔符是"at".

PrecipNH0to90vsNetNH0to90 Corr = -0.5073 at Net Leading Precip by -1 Months Time Lag
PrecipNH0to90vsNetSH0to90 Corr = -0.6498 at Net Leading Precip by 2 Months Time Lag
PrecipNH0to90vsNetHemDif0to90 Corr = 0.66939 at Net Leading Precip by 9 Months Time Lag
PrecipNH0to90vsNetGlobal0to90 Corr = -0.66036 at Net Leading Precip by 0 Months Time Lag
PrecipNH0to90vsNetAsymIndex0to90 Corr = 0.65726 at Net Leading Precip by 0 Months Time Lag
PrecipNH0to90vsNetNH0to14 Corr = -0.46212 at Net Leading Precip by -2 Months Time Lag
PrecipNH0to90vsNetSH0to14 …