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我有1秒時間分辨率實數據的多個數據集。這些數據通常在儀器丟失數據或關閉儀器的時間序列中存在差異，導致數據集不完整（儘管仍然非常有用）。由此產生的數據可能看起來像下面 Timestamp [timestamp] : datastream1 [double precision] : datastream2 [double precision] : etc 2011-01-01 00:00:01 1

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平均函數的標準誤差

如何計算MS Access中平均值的標準誤差？以下是我心目中： SELECT Avg(qryAvgGROP.PctGROP_MCAR) AS AvgAvgGROP_MCAR StandardError(qryAvgGROP.PctGROP_MCAR) AS SemAvgGROP_MCAR FROM qryAvgGROP; 在這個例子中，qryAvgGROP返回一組平均值，這是再次平均在上

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Python：如何評估網格上的函數

我是編程和科學計算的新手。下面是一些評估網格指數積分的代碼。積分是一個點的徑向距離的函數。我想將網格中多個點（具有定義的x，y座標）的貢獻相加。我從分析的角度認識到這是簡單的疊加，但我對如何構建循環來總結點的貢獻和最有效的方法感到困惑。如果任何人有任何建議或參考，將不勝感激。代碼中設置了電網和評估功能如下： S=.0004 xi0 = 1.0 dx = 10.0 side = 100.0

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有一個Python腳本複製自己的最佳方式？

我正在使用python進行科學應用。我使用各種參數運行模擬，我的腳本將數據輸出到該參數集的相應目錄。後來我使用這些數據。但是有時我編輯我的腳本;爲了能夠重現我的結果，如果需要的話，我想有一個腳本的任何版本的副本，用於生成與數據在目錄中生存的數據。所以基本上我想我的Python腳本複製到數據目錄。什麼是最好的方法來做到這一點？謝謝！

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C++中的用戶定義類方法

我正在Francis和Whitely的C++中的科學計算科學計算中練習，無法弄清楚如何正確實現練習7.3。練習：目標是通過創建一個包含用於求解常微分方程的方法的抽象類來了解類繼承。派生類繼承這個抽象類，並與解決ODE的特定算法相關聯，如顯式Euler，RK4等。抽象類中的兩個方法是純虛擬，SolveEquation和RightHandSide。該練習要求您使用派生類ForwardEuler的代碼

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如何索引非結構化網格？

我想導入非結構化的2D/3D網格是這樣的：或本到我的模擬。我認爲非結構化網格用頂點列表和邊緣列表（即哪些頂點連接到哪個頂點）來描述。我不知道如何從中獲得能夠索引網格中的子卷。然後我想在網格上運行一個模擬。爲了做到這一點，我需要能夠： 1）指數網 2）生成鄰居列表如何實現這個目標？

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大熊貓滾動窗口似乎引入滾動數據的偏移量

我期望使用熊貓rolling_window函數以及非boxcar（理想情況下爲hamming）以外的窗口類型來「平滑」定期採樣的30秒時間序列數據。然而，到目前爲止我已經嘗試應用，在變化的窗長度爲2〜100的所有窗口，出現在平滑的數據偏移至更低的值，例如：原始數據的圖（淺藍色）和數據通過pd.rolling_window(data,2,'hamming')運行。顯然，偏移量隨時間而變化。這個

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numpy中不同大小的數組的產物

我有兩個數組，x = np.arange(3) = [0,1,2,3]和y = np.arange(4) = [0,1,2]。是否有一個numpy函數可以提供所有產品的表格？或者例如，這將是： x*y = [[0,0,0,0], [0,1,2,3], [0,2,4,6]] 這不是內部產品或標量產品。這可以稱爲「張量積」或其他東西。

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我可以通過編譯來改進python運行時嗎？

我正在用python寫一個小玩具模擬器。當然，這種模擬很慢。據我瞭解，python代碼很慢的主要原因是python是在解釋性語言中。我不想放棄python，因爲清晰的語法和可用的庫顯着縮短了寫入時間。那麼是否有一種簡單的方法可以「編譯」我的Python代碼？編輯我回答一些問題：是的，我使用numpy的。它大大簡化了代碼，我不認爲我可以提高自己編寫函數的性能。我爲所有列表使用numpy，並將所

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哪個IDE用於Python中的科學計算和繪圖？

我目前使用R進行所有科學計算和繪圖，但我想探索Python。我一直在使用RStudio作爲R的IDE，它作爲IDE滿足了我對科學計算，數字計算，數據分析和可視化的需求。 Python有沒有類似的東西？基本上語法突出顯示，代碼完成，智能縮進，直接從源代碼編輯器執行代碼，在IDE中繪圖和版本控制（git）。