修正你的代码使得查询时候满足模糊查询

好的，如果您想要实现模糊查询，可以使用 Python 中的字符串操作函数来实现。比如，使用 `str.find()` 函数在字符串中查找子字符串，如果找到则返回子字符串的起始位置，否则返回 -1。

以下是一个例子，假设您的数据保存在一个列表 `data` 中，每个元素是一个字典，包含学号、姓名和成绩三个字段。

def search(name):
    for item in data:
        if item['姓名'].find(name) != -1:
            print(item['学号'], item['姓名'], item['成绩'])

在上面的代码中，我们遍历整个数据列表，对于每个元素，如果该元素的姓名字段包含查询字符串 `name`，则打印该元素的学号、姓名和成绩。

这样，当您输入一个字符串时，程序会在数据中查找包含该字符串的姓名，并打印对应的学号、姓名和成绩。如果您输入的字符串不是完全匹配的姓名，但是包含该姓名的一部分，则仍然能够找到对应的结果。

相关问题

vscode代码修正的代码

您可以使用以下代码进行代码修正：

import subprocess

def format_code(file_path):
    subprocess.run(['autopep8', '--in-place', '--aggressive', file_path])

file_path = 'your_file_path'
format_code(file_path)

这段代码使用了 `autopep8` 工具来对代码进行修正。您只需要将 `your_file_path` 替换为您想要修正的代码文件的路径，然后运行该代码即可。请确保您已经安装了 `autopep8` 工具。

加窗fft插值修正算法代码

加窗FFT插值修正算法是一种常用的信号处理方法，用于对信号进行频域插值。它的原理是通过傅里叶变换将信号从时域转换到频域，并对频域上的结果进行插值修正，最后再通过傅里叶反变换将信号从频域恢复到时域。

首先，我们需要对原始信号进行窗函数加窗操作，通常使用汉宁窗或者矩形窗函数。窗函数可以有效减少频谱泄漏。

接下来，我们对加窗后的信号进行FFT变换，得到频域上的结果。

在频域上，我们将原始信号的FFT结果进行插值修正。插值修正可以通过线性插值、多项式插值或者样条插值等方法实现。

修正后的频域结果再通过逆FFT变换，得到修正后的时域信号。

最后，我们可以对修正后的信号进行后续处理，如去除噪音、滤波等。

加窗FFT插值修正算法代码如下所示：

import numpy as np
import scipy.fftpack as fft

# 定义窗函数
def window_func(length):
    window = np.hanning(length)  # 汉宁窗
    return window

# 定义插值修正函数
def interpolate(signal, factor):
    window = window_func(len(signal))
    signal = signal * window  # 加窗
    fft_result = fft.fft(signal)  # 进行FFT变换
    interpolated_fft = np.zeros(len(fft_result) * factor, dtype=complex)
    interpolated_fft[:len(fft_result)] = fft_result
    interpolated_signal = fft.ifft(interpolated_fft)  # 逆FFT变换
    return interpolated_signal

# 示例
original_signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
interpolated_signal = interpolate(original_signal, 2)
print(interpolated_signal)

这段代码实现了对原始信号进行加窗FFT插值修正的功能。我们首先定义了窗函数和插值修正函数。在示例中，我们对长度为5的原始信号进行了2倍频域插值修正，并打印出修正后的信号。