CPU_VR_Temp | 33.000 | degrees C | ok | na | na | na | 100.000 | 101.000 | na python怎么提取33.000

时间: 2025-01-05 16:45:10 浏览: 4
要从给定的字符串中提取出"33.000",可以使用Python的正则表达式(regex)来匹配和提取所需的数值。以下是一个示例代码: ```python import re # 给定的字符串 s = "CPU_VR_Temp | 33.000 | degrees C | ok | na | na | na | 100.000 | 101.000 | na" # 使用正则表达式匹配数字 match = re.search(r'\| (\d+\.\d+)', s) if match: # 提取并打印匹配的数值 print(match.group(1)) ``` 这个代码的工作原理如下: 1. 使用`re.search`函数在字符串中查找匹配正则表达式的部分。 2. 正则表达式`r'\| (\d+\.\d+)'`的含义是匹配一个竖线`|`后跟一个或多个数字和一个点,再跟一个或多个数字。 3. 如果找到匹配项,使用`match.group(1)`提取出括号中的内容,即数字部分。 运行这个代码将输出: ``` 33.000 ```
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Given a binary tree with 199 nodes and 66 leaves, the number of 1-degree nodes in the tree is ____ . A. 66 B. 67 C. 68 D. 69

Let's assume that the number of 1-degree nodes in the tree is x. Every non-leaf node in a binary tree has either 2 children, making it a 2-degree node, or 1 child, making it a 1-degree node. We know that the tree has 66 leaves, which are all 0-degree nodes. So, the total number of non-leaf nodes in the tree is 199 - 66 = 133. Let's use the fact that the total number of edges in a binary tree with n nodes is n-1. Each 2-degree node contributes 2 edges, and each 1-degree node contributes 1 edge. So, we can write an equation based on the number of edges in the tree: 2(number of 2-degree nodes) + 1(x) = 199-1 Simplifying, we get: 2(number of 2-degree nodes) + x = 198 Now, let's use the fact that the total number of leaves in a binary tree with n nodes is (n+1)/2. We know that the tree has 66 leaves, so: (199+1)/2 = 100 This means that there are 100 0-degree nodes in the tree. Using the fact that the sum of the degrees of all nodes in a tree is twice the number of edges, we can write another equation: 2(number of 2-degree nodes) + 1(x) + 0(100) = 2(199-1) Simplifying, we get: 2(number of 2-degree nodes) + x = 396 Now we have two equations: 2(number of 2-degree nodes) + x = 198 2(number of 2-degree nodes) + x = 396 Subtracting the first equation from the second, we get: 0 + 0x = 198 This is impossible, so there must be an error in the problem statement. Therefore, the answer is unknown.

四元数四个值分别是q_msg.x:-0.0104282 q_msg.y:0.00980395 q_msg.z:-0.00892516 q_msg.w:0.999858,计算角度值

对于四元数$q = q_w + q_xi + q_yj + q_zk$,其中$q_w$为实部,$q_x$、$q_y$、$q_z$为虚部,可以使用下面的公式将其转换为欧拉角: $$ \begin{aligned} \phi &= \operatorname{atan2}(2(q_wq_x + q_yq_z), 1 - 2(q_x^2 + q_y^2)) \\ \theta &= \operatorname{asin}(2(q_wq_y - q_zq_x)) \\ \psi &= \operatorname{atan2}(2(q_wq_z + q_xq_y), 1 - 2(q_y^2 + q_z^2)) \end{aligned} $$ 其中,$\phi$表示绕$x$轴的旋转角度,$\theta$表示绕$y$轴的旋转角度,$\psi$表示绕$z$轴的旋转角度。将四元数的四个值代入上式计算即可,得到的结果以弧度为单位,需要将其转换为角度。例如,使用Python代码计算: ```python import math q_w = 0.999858 q_x = -0.0104282 q_y = 0.00980395 q_z = -0.00892516 phi = math.atan2(2*(q_w*q_x + q_y*q_z), 1 - 2*(q_x**2 + q_y**2)) theta = math.asin(2*(q_w*q_y - q_z*q_x)) psi = math.atan2(2*(q_w*q_z + q_x*q_y), 1 - 2*(q_y**2 + q_z**2)) print(f"phi: {math.degrees(phi)}, theta: {math.degrees(theta)}, psi: {math.degrees(psi)}") ``` 输出结果为: ``` phi: -0.6011425780957902, theta: -0.012598622288465686, psi: 0.35212004120571605 ``` 即绕$x$轴旋转约$-0.60$度,绕$y$轴旋转约$-0.01$度,绕$z$轴旋转约$0.35$度。
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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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