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HDF5 종속성이있는 코드를 컴파일하고 실행하려는 특정 요구 사항이 있습니다. hdf5 compiler을 사용하고 싶지 않지만 HDF5 소스 코드를 컴파일하고 싶습니다. 저는 C 프로그램에 HDF5를 연결하는 방법이 매우 새롭습니다. 어떻게하면 C 컴파일러를 사용하여이 프로그램을 실행하고 here에서 다운로드 한 소스 파일을 링크 할 수 있는지 자세히 설명

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Biopython 배열 추가 오류 (모두 열림)

오케이. 먼저 내가 먼저 설명해 줄게. 이 코드에서 Biopython이라는 특정 모듈을 사용했습니다. 모듈에 익숙하지 않은 경우 문제를 해결하는 데 필요한 세부 정보를 설명하고 있습니다. 코드는 다음과 같습니다 #!/usr/bin/python from Bio.PDB.PDBParser import PDBParser import numpy as np

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파이썬 오류로 커브 피팅

(cos(x))^n에 데이터를 맞추려고합니다. 이론적으로 n의 값은 2이지만, 내 데이터는 1.7을 제공해야합니다. 내 피팅 함수를 정의하고 내가 curve_fit을하려고 할 때, 나는이 내 데이터 x y error 90 3.3888756187 1.8408898986 60 2.7662844365 1.6632150903 45 2.137309503

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출력 파일 분할하기

큰 파일을 읽고 있는데, 그 중 일부를 새 파일에 쓰려고합니다. 'CARTESIAN COORDINATES'패턴이이 파일에 두 번 나타나며 새 파일에서 두 번째 발생 이전의 모든 것을 생략하고 싶습니다. #!/usr/bin/env python import string,sys import numpy as np from numpy import * wit

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HTCondor 작업 제출 태그

HTCondor 풀에서 다른 작업 일괄 처리를 실행하고 싶습니다. Type1의 10 개 작업, Type2의 20 개 작업 등을 예로 들어 보겠습니다. 현재 작업이 완료되면 이러한 각 작업 유형은 새로운 작업을 가져와야합니다. 한 가지 유형으로 모든 작업이 완료되거나 전체 작업 일괄 처리의 시간 제한이 경과하면 간단한 쿼리를 사용합니다. 이러한 요구 사항 중

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"무한히"정확한 숫자를 나타내는 Java 클래스가 있습니까?

내가 분수로 분수 (NO 부동 점)를 저장하고 허수 등을 처리 할 수있는 "무한"정수에 대한 클래스 (하나 개의 공용 제네릭 클래스와 클래스의 실제 세트), 쓰기의 생각했다. 시작하기 전에 이미 존재합니까? 한 번에 수의 여러 세트를 설명했습니다 학자 연하는 소리의 위험에서

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이 코드가 작동하지 않는 이유는 무엇입니까? 가치를 분리해야합니까?

작은 하위 목록으로 만들려는 커다란 CSV 파일이 있습니다. 유일한 문제는해야하는 일 ... 또는 적어도 일부 물건이 제대로되고 내 문제를 분리하여 데이터를 제대로 분리되지 않는 것입니다 : 나는 데이터가있는 CSV 파일이 그 깊이는 90-3 미터이며, 그 데이터는 그렇게 앞뒤로 갈 것입니다. 나는 최신 파이썬을 사용하고있다. 번호가 다시 증가 할 때마다이

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벡터의 다차원 목록 만들기

나는 파이썬에 대해 아주 익숙하다. 저는 어떤 물리량을 계산하는 프로그램을 작성하고 있습니다. A를 A라고 부릅시다. A는 여러 변수의 함수이고, x, y, z라고 부르 자. 따라서 난에 관심이 X, Y의 값에 대한을 계산 세 중첩 루프 (Z)를 가지고있다. 지금 for x in xs: for y in ys: for z in zs: A[

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Cython에서 가우스 난수를 생성하는 가장 효율적이고 이식 가능한 방법은 무엇입니까?

저는 가느 다란 중첩 루프에서 Gaussian 무작위 변수를 즉석에서 생성해야하는 cython 애플리케이션을 작성하고 있습니다. GSL과 같은 추가 종속성을 도입하지 않고이 작업을 수행하고 싶습니다. (numpy.random.rand 기능적으로 동일 from libc.stdlib cimport rand, RAND_MAX import numpy as np

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AWS 배치 작업에서 월간을 설정할 수있는 방법이 있습니까?

AWS 배치 작업 (또는 대기열)의 최대 실행 시간을 설정하는 방법이 있습니까? 이는 대부분의 배치 관리자에서 표준 설정으로 어떤 이유로 든 작업이 중단 될 때 자원 낭비를 방지합니다.