python使用for循环,设定range1-8,批量生成以tt_1到tt_8的文件夹

好的，您可以按照以下代码来批量生成文件夹：

import os

for i in range(1, 9):
    folder_name = f"tt_{i}"
    os.mkdir(folder_name)

这段代码中，我们使用了 Python 的 `os` 模块，其中的 `os.mkdir()` 函数可以用来创建文件夹。我们使用 `for` 循环以及 `range()` 函数来遍历从 1 到 8 的数字，然后在每个循环中根据当前的数字生成文件夹名字，最后使用 `os.mkdir()` 函数来创建对应的文件夹。

相关问题

for i in range(0, len(D)): d = D[i] tt = t_leak[i] dispersion_time = tt[-1] f_ini = float(F_ini[i]) * float(f_wind) # 风频 if d == 100: # 破裂 for j in range(0, len(ignition)): if ignition[j] == "imm": for k in range(0, len(bleve)): if bleve[k] == "yes": # 立即点燃，火球 qt = m0 / t_rup if qt <= 1000: pign = pign1 elif 1000 < qt < 10000: pign = pign2 elif qt >= 10000: pign = pign3 F = f_ini * pign * pbleve 上述程序可以使用jit的原生模式加速吗？

可以尝试使用jit的原生模式加速该程序，具体实现方法如下：

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def calculate_F(D, t_leak, F_ini, f_wind, ignition, bleve, m0, t_rup, pign1, pign2, pign3):
    F = []
    for i in range(0, len(D)):
        d = D[i]
        tt = t_leak[i]
        dispersion_time = tt[-1]
        f_ini = float(F_ini[i]) * float(f_wind)  # 风频
        if d == 100:  # 破裂
            for j in range(0, len(ignition)):
                if ignition[j] == "imm":
                    for k in range(0, len(bleve)):
                        if bleve[k] == "yes":  # 立即点燃，火球
                            qt = m0 / t_rup
                            if qt <= 1000:
                                pign = pign1
                            elif 1000 < qt < 10000:
                                pign = pign2
                            elif qt >= 10000:
                                pign = pign3
                            F.append(f_ini * pign * pbleve)
    return F

将原有代码中的计算部分转移至上述函数中，并使用`@jit(nopython=True)`注解进行jit加速，其中`nopython=True`表示要求使用nopython模式进行编译。然后对于原有的计算部分调用该函数即可。

需要注意的是，numba的jit加速可能会受到一些限制，例如不支持某些python内置函数、第三方库等，具体使用时需要根据实际情况进行测试和调整。

for k in range(0, len(qq)): # 从1开始 计算扩散 cc = gaussnmdl_ins(qq[k], tt[k], t_end, umean, h_leak, sigmax, sigmay, sigmaz, X, Y, h_observe, inverse, hi=10e50) # 计算扩散浓度 cc1 = np.flip(cc, axis=0) cc = np.concatenate((cc, cc1), axis=0) total_leak = cc.sum() # 对每个网格的浓度进行求和 cc[cc >= uel] = 0 cc[cc <= 0.9 * lel] = 0 ccb = cc.copy() part_leak = ccb.sum() x1 = ccb.sum(axis=0) y1 = np.arange(-len(x1) / 2, len(x1) / 2) c1 = x1 * y1 numerator = c1.sum() denominator = cc.sum() + 1e-6 # 防止出现0 if numerator > 0: O = (numerator / denominator) * (rangex * 2 / gridnumber) # 计算参与爆炸的蒸汽云的质心坐标,防止分母为0 r = part_leak / (total_leak + 1e-6) Mg = qq[k] * r * 0.2 else: O = (numerator / denominator) * (rangex * 2 / gridnumber) Mg = 1e-6 # 计算超压值 Pa = Pa_vce(x, y, O, Hc, H_TNT, Mg, fe_del) Pa_arr.append(Pa) MG.append("距离") distance = np.sqrt((x - O) ** 2 + y ** 2) MG.append(format(distance, ".1f")) MG.append("蒸汽云质量") MG.append(format(Mg, ".1f")) # 计算概率与后果 pign = pdel * p_fire # 本阶段的点火概率 p += pign MG.append("点火概率" + format(pign, ".2g")) p_up, ttf = P_upgrade("超压", tank2_pressure, Pa, tank2_V) p_add += pign * p_up MG.append("累计概率" + str(p_add)) pdel = 1 - p 从python语法角度这段代码怎么优化

从语法角度来看，这段代码的优化建议如下：

1. 减少不必要的括号和空格，使代码更加简洁易读。

2. 尽量使用向量化计算，避免循环，提高计算效率。

3. 使用更加具有表现力的变量名，增加代码的可读性。

4. 使用常量或者全局变量代替重复计算的值，减少计算量。

5. 使用列表推导式代替循环生成列表，提高代码的效率。

6. 将代码分成多个函数，使得每个函数只完成一个功能，提高代码的可维护性。

下面是对应的优化代码：

def calculate_diffusion(qq, tt, t_end, umean, h_leak, sigmax, sigmay, sigmaz, X, Y, h_observe, inverse, hi):
    cc_arr = []
    for q, t in zip(qq, tt):
        cc = gaussnmdl_ins(q, t, t_end, umean, h_leak, sigmax, sigmay, sigmaz, X, Y, h_observe, inverse, hi)
        cc1 = np.flip(cc, axis=0)
        cc = np.concatenate((cc, cc1), axis=0)
        cc[cc >= uel] = 0
        cc[cc <= 0.9 * lel] = 0
        cc_arr.append(cc)
    return cc_arr


def calculate_leak(cc_arr):
    total_leak_arr = []
    part_leak_arr = []
    for cc in cc_arr:
        total_leak = cc.sum()
        part_leak = cc.copy().sum()
        total_leak_arr.append(total_leak)
        part_leak_arr.append(part_leak)
    return total_leak_arr, part_leak_arr


def calculate_mg(qq, total_leak_arr, part_leak_arr, MG):
    for q, total_leak, part_leak in zip(qq, total_leak_arr, part_leak_arr):
        numerator = ((cc := np.sum(cc_arr, axis=0)) * (y1 := np.arange(-len(cc) / 2, len(cc) / 2))).sum()
        denominator = cc.sum() + 1e-6
        O = (numerator / denominator) * (rangex * 2 / gridnumber)
        r = q * part_leak / (total_leak + 1e-6)
        Mg = r * 0.2 if numerator > 0 else 1e-6
        MG.extend(["距离", format(np.sqrt((x - O) ** 2 + y ** 2), ".1f"), "蒸汽云质量", format(Mg, ".1f")])
    return MG


def calculate_pa(qq, total_leak_arr, part_leak_arr, MG):
    Pa_arr = []
    for q, total_leak, part_leak in zip(qq, total_leak_arr, part_leak_arr):
        numerator = ((cc := np.sum(cc_arr, axis=0)) * (y1 := np.arange(-len(cc) / 2, len(cc) / 2))).sum()
        denominator = cc.sum() + 1e-6
        O = (numerator / denominator) * (rangex * 2 / gridnumber)
        Mg = r * 0.2 if numerator > 0 else 1e-6
        Pa = Pa_vce(x, y, O, Hc, H_TNT, Mg, fe_del)
        Pa_arr.append(Pa)
        MG.extend(["点火概率" + format(pign := pdel * p_fire, ".2g"), "累计概率" + str(p_add := p_add + pign * P_upgrade("超压", tank2_pressure, Pa, tank2_V)[0])])
        pdel = 1 - p
    return Pa_arr, MG


cc_arr = calculate_diffusion(qq, tt, t_end, umean, h_leak, sigmax, sigmay, sigmaz, X, Y, h_observe, inverse, hi)
total_leak_arr, part_leak_arr = calculate_leak(cc_arr)
MG = calculate_mg(qq, total_leak_arr, part_leak_arr, MG)
Pa_arr, MG = calculate_pa(qq, total_leak_arr, part_leak_arr, MG)