一、原理 QXDM抓取log为isf格式，需要用QCAT打开进行分析，如果需要自动分析QXDM抓取的log，一个可行的方法为调用QCAT的COM接口打开isf文件并进行分析。...QCAT 6.X支持基于COM的接口调用，允许用户通过Perl、VBScript、JavaScript、Python等脚本语言调用应用。...，可以设置多次filter显示不同类型LOG SIBFilter.Commit() 4、打开UE LOG文件 if qcatApp.OpenLog(winfilepath) !...http://irootlee.com/python_pywin32_thread/ 因为COM对象属于一个线程，该线程与当前的线程无法正常通信，所以导致在多线程中调用Dispatch函数会报错。...四、Python获取终端log 查看QXDM User Guide，python也可以通过COM接口调用QXDM获取终端log。
(filename="eg_1.log", level=logging.DEBUG, format=LOG_FORMAT) logging.debug("This is a debug log.")...# 参数msg logging.info("This is a info log.") logging.warning("This is a warning log.") logging.error("...This is a error log.") logging.critical("This is a critical log.") ''' eg_1.log: 2018-08-28 21:31:35,269...=====DEBUG++++++This is a debug log. 2018-08-28 21:31:35,271=====INFO++++++This is a info log. 2018-08...fmt：指定消息格式化字符串，如果不指定该参数则默认使用message的原始值 datefmt：指定日期格式字符串，如果不指定该参数则默认使用"%Y-%m-%d %H:%M:%S" style：Python
1、用python画出log1.5(x),log(2x),log(3x) import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x...=np.arange(0.05,3,0.05) y1=[math.log(a,1.5)for a in x] y2=[math.log(a,2)for a in x] y3=[math.log(a,3)...for a in x] plot1=plt.plot(x,y1,'-g',label="log1.5(x)") plot2=plt.plot(x,y2,'-r',label="log2(x)") plot3...=plt.plot(x,y3,'-b',label="log3(x)") plt.legend(loc='lower right') plt.show() 2、输出结果 ?
#函数求本息 import math money = int(input(“请输入本金：”)) rate = float(input(“请输入年利率：”)) years = int(input(
1 问题 如何利用python求二元一次方程的根？ 2 方法 通过代码输入二元一次方程求出根证明提出的方法是有效的，能够解决开头提出的问题。...delta) x1=(-b根)/(2*a) x2=(-b根)/(2*a) print(“x1=”，x1,”t”,”x2=”，x2) 3 结语 针对使用Python...求二元一次方程的根的问题，本文提出以上方法，通过本次实验，证明该方法是有效的，本次实验的方法比较单一，可以通过未来的学习对该方法进行优化。
输出格式： 在一行中按照“product = F”的格式输出阶乘的值F，请注意等号的左右各有一个空格。题目保证计算结果不超过双精度范围。
#求球体数据 import math r = float(input(“请输入球的半径：”)) area = 4 * math.pi * math.pow(r, 2) volume = (4 /
参考：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7584628
参考链接： Python中的numpy.log10 对数函数 import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if __name...__ == '__main__': x = np.arange(0.05,3,0.05) y1 = [math.log(a,1.5) for a in x] plt.plot(x...,y1,linewidth=2,color='red',label ='log1.5(x)') print(y1) plt.plot([1,1],[y1[0],y1[-1]],"r--"...='log2(x)') y3 = [math.log(a, 3) for a in x] plt.plot(x, y3, linewidth=2, color='blue', label...='log3(x)') plt.legend(loc='lower right') plt.grid(True) plt.show() 如果a的x次方=N（a>0，且a≠1），
方阵A求逆，先做LU分解。...A的逆等于U的逆乘于L的逆，L的逆就利用下三角矩阵求逆算法进行求解，U的逆可以这样求：先将U转置成下三角矩阵，再像对L求逆一样对U的转置求逆，再将得到的结果转置过来，得到的就是U的逆。...因此，关键是下三角矩阵的求逆。...1.下三角矩阵求逆算法 我利用的公式计算公式如下： 对角元素.png 对角元素以下的元素.png 我的代码如下： def triInverse(matA): ''' @author：zengwei 输入...接下来，利用上面的函数来进行矩阵的求逆。
python求平均值的方法：首先新建一个python文件；然后初始化sum总和的值；接着循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值；最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。...本文操作环境：Windows7系统，python3.5版本，Dell G3电脑。 首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式. 输入：待输入计算平均数的数。...处理：平均数算法 输出：平均数 明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE工具，并新建一个python文件，命名为test6.py....【推荐：python视频教程】 第二步，初始化sum总和的值。注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。 第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。
, 1, 2]).reshape((2, 2)) print(kernel) print(np.linalg.inv(kernel)) 注意，Singular matrix奇异矩阵不可求逆 补充：python...代码如下： 1.矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a...)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 求逆,但必须先使用matirx转化 A = np.matrix(a) print(A.I) 2.矩阵求伪逆 import numpy...A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(A)) # 求矩阵
参考链接： 在Python中计算均值，中位数和众数 最佳方法： 采用取反的方式来求中位数，排序后结果为l=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],长度为10，half=10//2=5,x[5]...] view plain copy nums = [1,2,3,4] 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法： [python] view plain copy import numpy as...np #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众数方法一： 在numpy中没有直接的方法，但是也可以这样实现： [python] view plain copy...但是，由于索引值是从0开始的，所以这种求众数的方法只能用在非负数据集。...求众数方法二——直接利用scipy下stats模块【推荐】： [python] view plain copy from scipy import stats stats.mode(nums)[0]
1 问题 如何用python代码求圆周率。 2 方法 让所用公式等式右边分子都为1，分母为递增数列，从第一项开始，奇数项符号为正，偶数项符号为负。... print('\n{:=^70}'.format('计算完成')) print('\nPi的计算值为：{}'.format(round(pi*4,level)) 3 结语 针对如何利用python...求圆周率的问题，我们利用函数通过实验，证明该方法有效，但有些地方任然有误差和错误，在未来应继续学习和改善，
import os from oracle.streams import redo def analyze_redo_log(redo_log_file): logminer = redo.LogMiner...文件 logminer.add_redo_log(redo_log_file) # 配置解析选项 logminer.set_options( start_scn...# 结束LogMiner会话 logminer.end_session() redo_log_file = "/path/to/redo.log" analyze_redo_log...(redo_log_file) 上述示例代码使用了Oracle官方提供的oracle.streams.redo模块，其中的LogMiner类用于解析Redo log文件。...请注意，解析Redo log文件是一项高级任务，需要深入了解Oracle数据库内部结构和相关工具。上述示例代码只是一个简单的起点，实际应用中可能需要更加复杂和专业的方法来处理Redo log文件。
目标：根据ceph集群的mon日志，以其中的时间为横坐标，对象迁移速度为纵坐标，利用python的matplotlib生成图表 # 日志格式 2021-04-22 14:00:20.687685 7f97234a6700...0 log_channel(cluster) log [INF] : pgmap v31413: 3578 pgs: 1795 active+clean, 1518 active+recovery_wait...(audit) log [INF] : from='client.?...(audit) log [INF] : from='client.?...10.10.10.1:0/1227374' entity='client.admin' cmd=[{"prefix": "health"}]: dispatch # python代码实现 import
Python SymPy求极值 SymPy是Python符号计算库。其目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，代码保持简洁，易于理解和扩展。Python是完全由Python编写的，不依赖外部库。...1、求、求导、求偏导以及带值求导 import sympy #求 #设置符号变量Symbol只能创建一个变量 symbols 可一次定义多个变量 x1,x2,x3,x4=sympy.symbols('x1...print(x.subs(x1,2)) #对y求偏导 y=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x2) #对z求偏导 z=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x3,2) print...sympy.abc import x Limit(sin(x)/x, x, 0) # 这是一个表达式，不执行计算 Limit(1/x, x, 0, dir='-') # 这也是一个表达式，不执行计算 以上就是Python...SymPy求极值的用法，希望对大家有所帮助。
/usr/bin/env python import pexpect import sys host="146.11.85.xxx" user="inteuser" password="xxxx" command...s'%(user, host, command)) child.expect('password:') child.sendline(password) childlog = open('promp.log...EOF错误，模块提供了一种方法，child.expect(pexpect.EOF),不会报错，如果子进程结束了返回0 childlog.close() 2.改变标准输出sys.stdout的输出对象，将log.../usr/bin/env python import pexpect import sys host="146.11.85.xxx" user="inteuser" password="xxxx" command...password:') child.sendline(password) __console__ = sys.stdout #备份当前的标准输出到命令行 childlog = open('promp.log
参考链接： Python中的numpy.log python中 math.log 函数和numpy.log 函数区别 1.调用math.log 函数进行对数运算2.调用numpy.log函数进行对数运算...3.总结区别 1.调用math.log 函数进行对数运算 因为我需要对一个数组的每个元素都取对数，一开始，我使用的是math.log(),结果程序给我报错： #执行的python程序 L_p=math.log10...(data/P_ref1) #程序返回的错误： TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars 出错原因很显然，math.log...2.调用numpy.log函数进行对数运算 将程序改为numpy.log进行计算： L_p=numpy.log10(data/P_ref1) #程序结果输出 L_p： [-48.20831346...3.总结区别 numpy.log()和math.log()都可以进行对数运算math.log无法对多个数值进行计算，而numpy.log可以
这个时候就可以使用筛法来求质数，本文介绍的是欧拉筛法。其运用的原理是质数的倍数一定不是质数。因此将质数的倍数直接标记成合数，以达到筛选质数的目的。
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