我有一个txt文件,里面有很多组数据,如果某一行中含有“_inv”就删掉一整行,帮我撰写python代码
时间: 2024-02-20 19:59:23 浏览: 23
当然可以,以下是一个简单的Python代码来实现你的要求:
```python
with open('file.txt', 'r') as file:
lines = file.readlines()
with open('new_file.txt', 'w') as new_file:
for line in lines:
if '_inv' not in line:
new_file.write(line)
```
这个代码将会读取名为 `file.txt` 的文件,然后逐行检查是否包含 `_inv`,如果不包含就将这一行写到名为 `new_file.txt` 的新文件中。
相关问题
编写一个Matlab函数文件inv str
好的,这是一个简单的Matlab函数文件inv_str,用于计算字符串倒序:
```
function str_inv = inv_str(str)
% 将字符串倒序
% 输入参数:str-要倒序的字符串
% 输出参数:str_inv-倒序后的字符串
n = length(str);
str_inv = '';
for i = n:-1:1
str_inv = [str_inv str(i)];
end
end
```
你可以将这个函数文件保存为inv_str.m,然后在Matlab命令窗口中调用它,例如:
```
>> str = 'abcdefg';
>> inv_str(str)
ans =
gfedcba
```
希望能够帮到你!
请帮我用matlab写一个卡尔曼滤波的组合导航的代码
好的,以下是一个简单的基于卡尔曼滤波的组合导航的 Matlab 代码,仅供参考:
```
%% 卡尔曼滤波组合导航
clear all;
close all;
clc;
%% 定义系统模型
% 状态量
X = [0; 0; 0; 0; 0; 0]; % [位置x, 位置y, 位置z, 速度x, 速度y, 速度z]
% 状态转移矩阵
A = [1 0 0 dt 0 0;
0 1 0 0 dt 0;
0 0 1 0 0 dt;
0 0 0 1 0 0;
0 0 0 0 1 0;
0 0 0 0 0 1];
% 观测矩阵
H = [1 0 0 0 0 0;
0 1 0 0 0 0;
0 0 1 0 0 0];
% 状态量噪声协方差矩阵
Q = eye(6) * 0.1;
% 观测噪声协方差矩阵
R = eye(3) * 0.5;
%% 初始化
% 初始状态估计
X_hat = [0; 0; 0; 0; 0; 0];
% 初始协方差矩阵
P = eye(6);
%% 模拟数据
% 生成真实轨迹
t = 0:dt:10;
N = length(t);
X_true = zeros(6, N);
X_true(1,:) = sin(t);
X_true(2,:) = cos(t);
X_true(3,:) = t;
X_true(4,:) = cos(t);
X_true(5,:) = -sin(t);
X_true(6,:) = ones(1, N);
% 生成观测数据
Z = H * X_true + randn(3, N) * sqrt(R);
%% 卡尔曼滤波
for i = 1:N
% 预测
X_hat_minus = A * X_hat;
P_minus = A * P * A' + Q;
% 更新
K = P_minus * H' * inv(H * P_minus * H' + R);
X_hat = X_hat_minus + K * (Z(:,i) - H * X_hat_minus);
P = (eye(6) - K * H) * P_minus;
% 保存结果
X_est(:,i) = X_hat;
end
%% 绘图
figure;
plot3(X_true(1,:), X_true(2,:), X_true(3,:), 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot3(X_est(1,:), X_est(2,:), X_est(3,:), 'r', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
legend('真实轨迹', '估计轨迹');
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际的卡尔曼滤波组合导航系统需要更复杂的模型和算法。您需要根据您的具体应用场景进行调整和优化。
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