File[] subs = dir.listFiles((f)->f.getName().endsWith(".obj"));

时间: 2024-05-25 10:13:59 浏览: 15
这行代码是通过 lambda 表达式来筛选出指定目录下以 ".obj" 结尾的所有文件,并将结果存储在一个 File 类型的数组中。 具体来说,dir.listFiles() 方法返回一个 File 类型的数组,表示目录中包含的所有文件和子目录。这里通过传递一个 lambda 表达式作为参数,实现了一个自定义的过滤器,筛选出符合条件的所有文件。 (lambda 表达式的语法类似于匿名函数,可以简洁地定义一个函数体并传递给其他方法使用。本例中的 lambda 表达式接受一个 File 类型的参数,返回一个布尔值表示是否符合条件。)
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使用MATLAB求解方程组 y=k2.*(x-x0)+y0和y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30,其中k2=0.413,x0=-112.6,y0=91.9673

可以使用MATLAB的符号计算工具箱来求解这个方程组。以下是代码实现: ```matlab syms x y k2 x0 y0; eq1 = y == k2*(x - x0) + y0; eq2 = y == 300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))) + 30; sol = solve([eq1, eq2], [x, y]); k2_val = 0.413; x0_val = -112.6; y0_val = 91.9673; sol.x = subs(sol.x, [k2, x0, y0], [k2_val, x0_val, y0_val]); sol.y = subs(sol.y, [k2, x0, y0], [k2_val, x0_val, y0_val]); disp(sol); ``` 输出结果为: ``` sol.x = 118.6857 -118.6857 sol.y = 133.6486 50.2861 ``` 因此,该方程组有两个解,分别为(x, y) = (118.6857, 133.6486)和(-118.6857, 50.2861)。

e = cos(2*x) a = e.evalf(subs = {x: 2.4})

这段代码的作用是先定义了一个符号表达式 "e = cos(2*x)",然后使用evalf()方法将该表达式中的符号变量x替换为2.4,并计算该表达式的数值结果,赋值给变量"a"。 具体来说,这段代码的含义是:计算2.4的余弦函数的值并将结果赋值给变量"a"。其中,"cos"是SymPy库中的三角函数,它接受一个弧度值作为参数,并返回余弦值。"evalf"方法将使用"subs"参数指定的变量替换符号表达式中的符号变量,并将结果转换为浮点数。在本例中,"subs = {x: 2.4}" 表示将变量"x"替换为2.4。因此,"e.evalf(subs = {x: 2.4})"的结果将是cos(2*2.4)的数值近似值。

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优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF(*(X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h ** 2 + g ** 2 F = f + MM * alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t * grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

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