def statistic(Model, line, BOM_90): global BOM_90path, date_passpath, date_failpath, date_Customer,date_Summary,IPLASpath,Cambrian_failpath BOM_90path = 'S:\\LCDA\\%s'%line + '\\%s'%Model + '\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime()) + '\\%s'%BOM_90 if os.path.exists(BOM_90path) is False: os.makedirs(BOM_90path) date_passpath = 'D:\\testlog'+'\\%s'%Model+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'pass' if os.path.exists(date_passpath) is False: os.makedirs(date_passpath) date_failpath = 'D:\\testlog'+'\\%s'%Model+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'fail' if os.path.exists(date_failpath) is False: os.makedirs(date_failpath) Cambrian_failpath = 'D:\\testlog'+'\\Cambrian'+'\\%s'%Model+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'fail' if os.path.exists(Cambrian_failpath) is False: os.makedirs(Cambrian_failpath) testlog = 'D:\\testlog' if os.path.exists(testlog) is False: os.makedirs(testlog) if not os.path.exists(testlog+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'_'+'testlog.csv'): open(testlog+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'_'+'testlog.csv','w',encoding = 'utf-8').write('ISN' + ',' + 'PICPATH' +'\n') 什么意思

这段代码是一个用于统计数据并创建文件路径的函数。它根据传入的模型、线路和BOM_90值来创建特定的文件路径。

具体功能如下：
- 在指定的目录下创建名为BOM_90的文件夹。
- 在指定的目录下创建名为Model+日期+pass的文件夹。
- 在指定的目录下创建名为Model+日期+fail的文件夹。
- 在指定的目录下创建名为Cambrian+Model+日期+fail的文件夹。
- 在指定的目录下创建名为testlog的文件夹。
- 如果不存在名为日期_testlog.csv的文件，则在指定的目录下创建并写入标题行。

这段代码主要用于创建存储图像、记录测试结果等的文件夹和文件路径。

相关问题

SELECT CASE WHEN good_time_id = 1 THEN '畅享' WHEN good_time_id = 2 THEN '尊享' WHEN good_time_id = 3 THEN '旗舰' ELSE '至尊' END goodName, statistic_time,SUM(date_part('hour', sign_expiration_time::timestamp - statistic_time::timestamp)) FROM ( SELECT DISTINCT statistic_time FROM vc_bean_residues_statistics WHERE statistic_time >='2023-06-01' ORDER BY statistic_time ) VBRS LEFT JOIN ( SELECT VUE.create_time,sign_expiration_time,good_time_id FROM vc_user_equipment VUE LEFT JOIN vc_cloud_good_time VCGT ON VUE.goods_time_id = VCGT."id" WHERE supplier_type = '2' AND VCGT.charge_type = '1' AND sign_expiration_time >='2023-06-01' ) VA ON date(VBRS.statistic_time) <= date(VA.sign_expiration_time) GROUP BY good_time_id,statistic_time ORDER BY statistic_time,good_time_id;

这是一段 SQL 查询语句，用于查询 vc_bean_residues_statistics 和 vc_user_equipment 两个表中的数据，并对结果进行分类汇总。

在这个查询语句中，"DISTINCT" 用于去重，保证查询结果中的 statistic_time 字段不会有重复的值。具体而言，在子查询中使用了 DISTINCT 关键字，查询出了 vc_bean_residues_statistics 表中 statistic_time 字段的所有不重复的值，然后将这些值与 vc_user_equipment 表中的数据进行 LEFT JOIN 操作，最后按照 good_time_id 和 statistic_time 进行分组，并计算出这些分组的统计结果。

总的来说，这段查询语句的主要作用是统计某个时间段内不同等级的商品使用时长的情况。

帮我改写下面的代码，使其表达形式不同但结果不变：# 2、人体的温度是否服从正态分布? #分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数 from scipy import stats ks_test = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm') shapiro_test = stats.shapiro(file['Temperature']) normaltest_test = stats.normaltest(file['Temperature'],axis=0) print('ks_test:',ks_test) print('shapiro_test:',shapiro_test) print('normaltest_test:',normaltest_test) # 绘制拟合正态分布曲线 Temperature = file['Temperature'] plt.figure() Temperature.plot(kind = 'kde') #原始数据的正态分布 M_S = stats.norm.fit(Temperature) #正态分布拟合的平均值loc，标准差 scale normalDistribution = stats.norm(M_S[0], M_S[1]) # 绘制拟合的正态分布图 x = np.linspace(normalDistribution.ppf(0.01), normalDistribution.ppf(0.99), 100) plt.plot(x, normalDistribution.pdf(x), c='orange') plt.xlabel('Temperature about Person') plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20) plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])

下面是修改后的代码：

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 2、人体的温度是否服从正态分布?
# 分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数
temperature = file['Temperature']

ks_statistic, ks_p_value = stats.kstest(temperature, 'norm')
shapiro_statistic, shapiro_p_value = stats.shapiro(temperature)
normaltest_statistic, normaltest_p_value = stats.normaltest(temperature)

print('ks-test statistic:', ks_statistic, 'p-value:', ks_p_value)
print('shapiro test statistic:', shapiro_statistic, 'p-value:', shapiro_p_value)
print('normal test statistic:', normaltest_statistic, 'p-value:', normaltest_p_value)

# 绘制拟合正态分布曲线
plt.figure()
temperature.plot(kind='kde')

# 原始数据的正态分布
mu, sigma = stats.norm.fit(temperature)
normal_distribution = stats.norm(mu, sigma)

# 绘制拟合的正态分布图
x = np.linspace(normal_distribution.ppf(0.01), normal_distribution.ppf(0.99), 100)
plt.plot(x, normal_distribution.pdf(x), c='orange')

plt.xlabel('Temperature about Person')
plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20)
plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])

主要修改包括：

- 将变量名`ks_test`、`shapiro_test`、`normaltest_test`改为`ks_statistic`、`ks_p_value`、`shapiro_statistic`、`shapiro_p_value`、`normaltest_statistic`、`normaltest_p_value`，更加准确地表示了变量的含义。
- 将`Temperature = file['Temperature']`放在代码块的前面，以避免在后面使用`temperature`时出现大小写不一致的问题。
- 在`stats.kstest`、`stats.shapiro`、`stats.normaltest`函数中分别返回统计量和p值。
- 将`stats.norm.fit`函数的返回值拆分为`mu`和`sigma`，以便更好地表示正态分布的均值和标准差。
- 将拟合正态分布曲线的`stats.norm`对象命名为`normal_distribution`，更加准确地表示了其含义。