如何映像默认使用的python版本

可以通过在命令行输入以下命令来查看默认使用的Python版本：

python --version

如果你安装了多个Python版本，你可以在命令行中使用以下命令来列出所有安装的Python版本：

ls /usr/bin/python*

如果你想更改默认的Python版本，你可以使用以下命令：

sudo update-alternatives --config python

然后选择你想要的Python版本即可。

相关问题

python怎么根据端口号查询进程映像名

在 Python 中，可以通过使用 psutil 模块来查询进程信息，包括进程的映像名和端口号等信息。具体实现步骤如下：

1. 安装 psutil 模块，在命令行中执行以下命令：

   pip install psutil

2. 导入 psutil 模块：

   import psutil

3. 使用 psutil.net_connections() 方法获取当前系统中所有的网络连接信息：

   connections = psutil.net_connections()

4. 遍历 connections 中的每一个连接，查找与指定端口号相匹配的进程信息：

   for c in connections:
       if c.laddr.port == port_number:
           pid = c.pid
           pname = psutil.Process(pid).name()
           print("Port", port_number, "is being used by process", pid, "(", pname, ")")

完整代码示例：

import psutil

port_number = 8080

connections = psutil.net_connections()

for c in connections:
    if c.laddr.port == port_number:
        pid = c.pid
        pname = psutil.Process(pid).name()
        print("Port", port_number, "is being used by process", pid, "(", pname, ")")

注意：需要以管理员权限运行 Python 程序才能获取到所有进程信息。

使用python生成一个关于使用耦合映像格子模型更新路网节点状态的级联失效模型

以下是一个使用 Python 生成关于使用耦合映像格子模型更新路网节点状态的级联失效模型的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义模型参数
N = 100  # 网格大小
p = 0.5  # 失效阈值
alpha = 0.5  # 耦合强度
beta = 0.5  # 传播概率

# 初始化状态矩阵
X = np.random.rand(N, N)
X[X > p] = 1  # 大于 p 的设为 1，表示节点失效
X[X <= p] = 0  # 小于等于 p 的设为 0，表示节点正常

# 迭代更新状态矩阵
for t in range(10):  # 迭代 10 次
    # 计算每个节点的局部失效概率
    P_local = 1 - np.prod(1 - alpha * X, axis=1)
    
    # 计算每个节点的传播概率
    P_spread = np.roll(P_local, 1) * beta + np.roll(P_local, -1) * beta
    
    # 更新节点状态
    X_new = np.zeros((N, N))
    X_new[P_spread > np.random.rand(N, N)] = 1
    X = X_new

# 可视化最终状态矩阵
plt.imshow(X, cmap='Greys', interpolation='nearest')
plt.show()

这个代码使用二维 Numpy 数组 `X` 来表示网格中每个节点的状态，其中大于阈值 `p` 的节点被标记为失效，小于等于阈值的被标记为正常。在每个时间步长内，该模型计算每个节点的局部失效概率和传播概率，并据此更新节点的状态。最终状态矩阵可通过 matplotlib 库来可视化。