文件管理

本文介绍了文件操作的基本流程,包括文件的打开、读取和关闭。详细解释了不同读写模式的特点,如w模式会先清空文件内容。同时,还演示了如何使用readline和readlines方法读取文件,并提供了文件写入的示例。最后通过两个练习帮助读者掌握文件处理技巧。

1.文件操作的完整过程

打开文件

读取文件

关闭文件

2.文件的操作模式

w 模式:
当以写的方式打开文件,先清空文件的所有内容;
只能写入文件,不能读取文件内容;


3.读文件
readline方法依次读取文件,仅返回一行文件信息;
readlines方法以列表方式返回文件信息; 默认保留换行符;


4.写文件
write
writeline可以写入多行文本内容;

5.判断文件是不是可迭代的,有两种方式
isinstance(f, Iterable)
for循环

练习1:

显示文件所有行,忽略#开头的行


运行结果:

练习2:

把/etc/passwd文件中的"root"字符串替换为"westos", 将更换后的另存为/tmp/passwd文件


MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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