小编DMH*_*DMH的帖子

我一直在想着time.sleep(n)在python脚本中使用它来让它以不同的间隔执行作业.伪代码看起来像:

total_jobs = [...]

next_jobs_to_run = next_closest(total_jobs)
min_time_to_wait = closestTime(nextJobsToRun)

wait until min_time_to_wait
run them all 
get next jobs

总而言之,程序会休眠,直到需要执行下一个作业.它运行工作,找到下一个要运行的工作,然后睡觉直到它需要运行下一个工作(继续无限).我打算在linux机器上运行它 - 使用cron作业是可能的.任何人都有意见吗？

我正在使用Scipy CurveFit将高斯曲线拟合到数据中,并且有兴趣分析拟合的质量.我知道CurveFit返回一个有用的pcov矩阵,从中可以将参数popt [0]的每个拟合参数的标准偏差计算为sqrt(pcov [0,0]).

例如代码片段:

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

def gaussian(self, x, *p):
 A, sigma, mu, y_offset = p
return A*np.exp(-(x-mu)**2/(2.*sigma**2)) + y_offset

p0 = [1,2,3,4] #Initial guess of parameters
popt, pcov = curve_fit(gaussian, x,y, p0) #Return co-effs for fit and covariance

‘Parameter A is %f (%f uncertainty)’ % (popt[0], np.sqrt(pcov[0, 0]))

这给出了拟合曲线方程中每个系数拟合参数的不确定性的指示,但我想知道如何最好地获得整体"拟合参数质量",以便我可以比较不同曲线方程之间的拟合质量(例如高斯,超高斯等)

在一个简单的层面上,我可以计算每个系数的不确定性百分比,然后平均,虽然我想知道是否有更好的方法？从在线搜索,以及特别有用的"适合度"维基百科页面,我注意到有很多措施来描述这一点.我想知道是否有人知道是否有任何内置到Python包/有任何一般建议的好方法来量化曲线拟合.

谢谢你的帮助!

我想使用equal算法比较两组,但它给了我一个错误.怎么知道两套是否相等？

if(equal (a.begin(), a.end(), v.begin(), v.end())

void FindWords::getTextFile() {
    QFile myFile(":/FindingWords2.txt");
    myFile.open(QIODevice::ReadOnly);

    QTextStream textStream(&myFile);
    QString line = textStream.readAll();
    myFile.close();

    ui->textEdit->setPlainText(line);
    QTextCursor textCursor = ui->textEdit->textCursor();
    textCursor.movePosition(QTextCursor::Start, QTextCursor::MoveAnchor, 1);
}

在QTextStream textStream(&myFile)不断给我的错误,我不能修复它.

我是Python的初学者,试图变得更好,我偶然发现了以下练习:

设n是大于1的整数,s(n)是n的d个的和.例如,

s(12) 1 + 2 + 3 + 4 + 6 + 12 = 28

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

也,

s(s(12)) = s(28) = 1 + 2 + 4 + 7 + 14 + 28 = 56

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

和

s(s(s(12))) = s(56) = 1 + 2 + 4 + 7 + 8 + 14 + 28 + 56 = 120

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我们使用符号:

s^1(n) = s(n)
s^2(n) = s(s(n))
s^3(n) = s(s(s(n)))
s^ m (n) = s(s(. . .s(n) . . .)), m times

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对于整数n,其中存在正整数k

 s^m(n) …

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