修改上面代码,添加判定使得若目标文件存在不会覆盖目标文件

可以使用文件操作函数中的 access() 函数来判断目标文件是否存在，如果存在则不进行覆盖操作。具体代码如下：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    FILE *fp;
    char filename[50];

    printf("请输入文件名：");
    scanf("%s", filename);

    // 判断文件是否存在
    if (access(filename, F_OK) == ) {
        printf("目标文件已存在，不进行覆盖操作。\n");
        exit(1);
    }

    fp = fopen(filename, "w");
    if (fp == NULL) {
        printf("文件打开失败！\n");
        exit(1);
    }

    fprintf(fp, "Hello, World!\n");
    fclose(fp);

    printf("文件写入成功！\n");

    return ;
}

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批处理判定 是否存在某个文件

可以使用 IF EXIST 命令来判断某个文件是否存在。具体语法如下：

IF EXIST 文件路径 (
    REM 文件存在时执行的命令
) ELSE (
    REM 文件不存在时执行的命令
)

其中，文件路径指定需要判断的文件的完整路径，可以使用绝对路径或相对路径。如果文件存在，则执行 REM 文件存在时执行的命令 中的命令，否则执行 REM 文件不存在时执行的命令 中的命令。

python如何在csv文件中添加通过3sigam判定来离散点异常，并且画出来

可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库来实现。首先，读取 csv 文件并将数据存储在 Pandas 的 DataFrame 中：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 csv 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据存储在 DataFrame 中
df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用 3sigma 判定法来判断离散点异常，并将其标记为 True：

# 计算均值和标准差
mean = df['value'].mean()
std = df['value'].std()

# 通过 3sigma 判定法来判断离散点异常
df['is_outlier'] = abs(df['value'] - mean) > 3 * std

最后，使用 Matplotlib 库来画出离散点异常的散点图：

# 将异常点标记为红色
plt.scatter(df.index, df['value'], c=df['is_outlier'].map({True: 'red', False: 'blue'}))

# 添加图例
plt.legend(handles=[mpatches.Patch(color='red', label='Outlier'), mpatches.Patch(color='blue', label='Normal')])

plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

# 读取 csv 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据存储在 DataFrame 中
df = pd.DataFrame(data)

# 计算均值和标准差
mean = df['value'].mean()
std = df['value'].std()

# 通过 3sigma 判定法来判断离散点异常
df['is_outlier'] = abs(df['value'] - mean) > 3 * std

# 将异常点标记为红色
plt.scatter(df.index, df['value'], c=df['is_outlier'].map({True: 'red', False: 'blue'}))

# 添加图例
plt.legend(handles=[mpatches.Patch(color='red', label='Outlier'), mpatches.Patch(color='blue', label='Normal')])

plt.show()

其中，假设 csv 文件中有一列名为 value 的数据。可以根据自己的实际情况进行修改。