11、Python脚本运行:命令行与源文件使用全解析

Python脚本运行:命令行与源文件使用全解析

1. 命令行执行Python脚本

在命令行中执行Python脚本,如果一切按计划进行,命令行会逐行执行文件中的Python代码,屏幕将显示脚本中三个 print 语句的执行结果,分别是平台名称、2的100次幂的值以及重复字符串表达式的结果。

若执行出错,屏幕会显示错误信息。此时应确保代码输入无误,可尝试重新执行。若问题依旧,可考虑复制示例代码,或使用IDLE图形环境运行脚本。若复制命令过于繁琐或易出错,可从 ftp://ftp.helion.pl/przyklady/pytho5.zip 下载示例代码,但手动输入代码有助于避免语法错误。

2. 命令行的使用方式

由于使用系统命令行来运行Python程序,因此需要遵循命令行的语法规则。例如,可以使用特殊的命令行语法将Python脚本的执行结果重定向到磁盘文件中:

% python script1.py > saveit.txt

上述命令会将结果保存到 saveit.txt 文件中,而不在命令行窗口显示。这种操作被称为流重定向,在Unix和Windows系统中,该机制可用于程序的输入输出数据。它对于测试代码非常有用,不过这与Python本身关系不大,因此这里不详细介绍重定向语法。

在Windows平台上,示例执行方式类似,但系统提示符通常不同。如果环境变量 PATH 未正确设置,需要提供Python的完整路径,或者先使用更改工作目录的命令进入相应位置

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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