python波函数动态 Python动态

python里面 如何动态调用 一个函数

function="luckywin."+case_name+"."+def_name

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function=eval(function)

function(player_id,test_url)

function是个字符串，function(player_id,test_url) 这样写肯定不是字符串，怎么能用eval呢，直接eval function返回函数名，然后调用函数

python调用c语言动态库dll/.so中的函数的参数是结构体的问题

java源自C++，C++源自C语言....

各有优点呀，不知道要怎么回答了，或许楼主是搞C语言的吧，这些语言都各有特点呀...

首先应该清晰，Java是由C++发展而来的，他保留了c++的大部分内容，类似于c++，

但句法更清晰，规模更小，更易学。他是在对多种程式设计语言进行了深入细致研究的

基础上，据弃了其他语言的不足之处，从根本上解决了c++的固有缺陷，而产生的一种

新的完全方面向对象的语言。

Java和c++的相似之处多于不同之处，但两种语言问几处主要的不同使得Java更容易

学习，并且编程环境更为简单。

因篇幅所限，这里不能完全列出不同之处，仅列出比较显著的差别：

1．指针

Java无指针，并且增添了自动的内存管理功能，从而有效地防

止了c／c++语言中指针操作失误，如指针悬空所造成的系统崩溃。

比w操作返回一对象的引用，类似于c++中的引用；在c++中，

new返回一个对象的指针。在Java中无指针，不会遇见下面这样的

语句：

Mywork?＞Mywork();

没有指针的程式无法访问不属于他的内存，消除了在c++

中?些常见的错误，这有利于Java程式的安全。

2．多重继承

c++支持多重继承，这是c++的一个特征，他允许多父类派

生一个类。尽管多重继承功能非常强，但使用复杂，而且会引起许多麻

烦，编译程式实现他也非常不容易。Java不支持多重继承，但允许一个

类继承多个接口(界面)，实现了c++多重继承的功能，又避免了c++的

许多缺陷。

python如何实现类似matlab的小波滤波？

T=wpdec(y,5,'db40');

%信号y进行波包解层数5T波树plot看

a10=wprcoef(T,[1,0]);

%a10节点[1,0]进行重构信号貌似没层重构说吧能某层某节点进行重构节点编号波树

%以下为滤波程序（主要调节参数c的大小）

c=10;

wn=0.1;

fs=50000; %采样频率；

b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));

y1=filtfilt(b,1,y);%对y滤波。

Python科学计算——任意波形拟合

任意波形的生成 (geneartion of arbitrary waveform) 在商业，军事等领域都有着重要的应用，诸如空间光通信 (free-space optics communication)， 高速信号处理 (high-speed signal processing)，雷达 (radar) 等。在任意波形生成后， 如何评估生成的任意波形 成为另外一个重要的话题。

假设有一组实验数据，已知他们之间的函数关系：y=f(x)，通过这些信息，需要确定函数中的一些参数项。例如，f 是一个线型函数 f(x)=k*x+b，那么参数 k 和 b 就是需要确定的值。如果这些参数用 p 表示的话，那么就需要找到一组 p 值使得如下公式中的 S 函数最小：

这种算法被称之为 最小二乘拟合 (least-square fitting)。scipy 中的子函数库 optimize 已经提供实现最小二乘拟合算法的函数 leastsq 。下面是 leastsq 函数导入的方式：

scipy.optimize.leastsq 使用方法

在 Python科学计算——Numpy.genfromtxt 一文中，使用 numpy.genfromtxt 对数字示波器采集的三角波数据导入进行了介绍，今天，就以 4GHz三角波 波形的拟合为案例介绍任意波形的拟合方法。

在 Python科学计算——如何构建模型？ 一文中，讨论了如何构建三角波模型。在标准三角波波形的基础上添加了 横向，纵向的平移和伸缩特征参数 ，最后添加了 噪声参数 模拟了三角波幅度参差不齐的随机性特征。但在波形拟合时，并不是所有的特征参数都要纳入考量，例如，噪声参数应是 波形生成系统 的固有特征，正因为它的存在使得产生的波形存在瑕疵，因此，在进行波形拟合并评估时，不应将噪声参数纳入考量，最终模型如下：

在调用 scipy.optimize.leastsq 函数时，需要构建误差函数：

有时候，为了使图片有更好的效果，需要对数据进行一些处理：

leastsq 调用方式如下：

合理的设置 p0 可以减少程序运行时间，因此，可以在运行一次程序后，用拟合后的相应数据对 p0 进行修正。

在对波形进行拟合后，调用 pylab 对拟合前后的数据进行可视化：

均方根误差 (root mean square error) 是一个很好的评判标准，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。

RMSE 用程序实现如下：

拟合效果，模型参数输出：

leastsq 函数适用于任何波形的拟合，下面就来介绍一些常用的其他波形：

如何用Python显示出一维波动方程的动态图像

Python有一些绘图的功能，使用turtle模块。

在命令行输入

python.exe -m turtledemo

可以打开Python安装时，系统自带的一些演示程序。

感觉功能还是比较多的。

程序实现其实还是比较简单，主要是得搞懂倒是给的文献，还得跟导师交流如何演示出效果。