从645个数字中随机挑选387个并且隔行输出的代码,保存在一个文件夹中,并将剩下的258个数字保存在另一个文件夹中的代码python

### 解决方案 以下是完整的 Python 实现,满足从 645 个数字中随机挑选 387 个并隔行输出的要求,同时将结果保存到一个文件夹,并将剩余的 258 个数字保存到另一个文件夹。 #### 主要步骤说明 1. 创建包含 1 至 645 的整数列表。 2. 使用 `random.sample` 方法从中随机选取 387 个不重复的数字。 3. 对选中的数字进行排序,并按照隔行方式输出至目标文件。 4. 将未被选中的其余 258 个数字保存到另一文件。 5. 所有操作均写入对应的文件路径中。 --- ```python import random # Step 1: 初始化全部数字范围 all_numbers = list(range(1, 646)) # 数字范围为 1 到 645[^1] # Step 2: 随机选取 387 个数字 selected_numbers = random.sample(all_numbers, 387) # 随机抽取 387 个不同数字[^1] remaining_numbers = [num for num in all_numbers if num not in selected_numbers] # 计算剩余数字[^1] # Step 3: 对选定的数字进行排序并准备隔行输出 selected_numbers.sort() output_lines = [] for idx, number in enumerate(selected_numbers): if idx % 2 == 0: # 只保留偶数索引位置上的数字 output_lines.append(str(number)) # Step 4: 将结果保存到两个不同的文件 with open("selected_output.txt", "w") as f_selected: f_selected.write("\n".join(output_lines)) # 隔行输出的内容写入文件[^2] with open("remaining_output.txt", "w") as f_remaining: f_remaining.write("\n".join(map(str, remaining_numbers))) # 剩余数字写入文件 print("已成功生成 'selected_output.txt' 和 'remaining_output.txt'") ``` --- ### 功能解析 - **Step 1**: 构建初始数字集合 `[1, 2, ..., 645]` 并存储在一个列表中。这是后续所有计算的基础数据源[^1]。 - **Step 2**: 使用 `random.sample` 方法高效地从原始列表中提取固定数量(即 387)的不同元素作为子集。通过列表推导式轻松获取剩余部分。 - **Step 3**: 对选出的数字进行排序后,仅保留其偶数索引处的值以实现“隔行”的效果。 - **Step 4**: 文件 I/O 操作分别记录最终结果和剩余数据,确保清晰分离且便于后期分析或扩展用途[^2]。 --- ### 注意事项 - 程序执行前需确保工作目录具有读写权限,否则可能导致无法正常创建所需文件。 - 若计划多次运行此脚本,则应考虑增加时间戳或其他唯一标识符防止覆盖已有同名文件。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Python内容推荐

DLT645协议多语言实现库‘一个功能完整的DLT645电能表通信协议的多语言实现项目,同时支持C++、Python和Go三种编程语言,提供了统一的接口和功能

DLT645协议多语言实现库‘一个功能完整的DLT645电能表通信协议的多语言实现项目,同时支持C++、Python和Go三种编程语言,提供了统一的接口和功能

DLT645-2007智能电表采集协议,支持RTU服务端/客户端,TCP服务端/客户端,。DLT645协议多语言实现库。一个功能完整的DLT645电能表通信协议的多语言实现项目,同时支持C++、Python和Go三种编程语言,提供了统一的接口和功能。

python读取dlt645-2007电力协议数据

python读取dlt645-2007电力协议数据

python读取dlt645-2007电力协议数据

DLT645-2007智能电表采集协议多语言实现项目,支持RTU服务端/客户端,TCP服务端/客户端,目前有C++、Python和Go三个版本

DLT645-2007智能电表采集协议多语言实现项目,支持RTU服务端/客户端,TCP服务端/客户端,目前有C++、Python和Go三个版本

一个功能完整的DL/T645-2007电能表通信协议的多语言实现项目,同时支持C++、Python和Go三种编程语言,提供了统一的接口和功能。

Python库 | bridgecrew-2.0.645.tar.gz

Python库 | bridgecrew-2.0.645.tar.gz

资源分类:Python库 所属语言:Python 资源全名:bridgecrew-2.0.645.tar.gz 资源来源:官方 安装方法:https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

Python库 | dci_utils-0.0.645.tar.gz

Python库 | dci_utils-0.0.645.tar.gz

资源分类:Python库 所属语言:Python 资源全名:dci_utils-0.0.645.tar.gz 资源来源:官方 安装方法:https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

python电表识别 带有简单的UI界面,能够识别电表数字和电表工作状态

python电表识别 带有简单的UI界面,能够识别电表数字和电表工作状态

python电表识别 带有简单的UI界面,能够识别电表数字和电表工作状态

Python pip install之SSL异常处理操作

Python pip install之SSL异常处理操作

主要介绍了Python pip install之SSL异常处理操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

DLT 645-2007 代码_DLT645_DLT645代码_

DLT 645-2007 代码_DLT645_DLT645代码_

1.实现对dlt645 2007版规约数据类型的定义2.提供帧数据的封装及解析相关api

DLT645模拟软件

DLT645模拟软件

用于测试DLT645通讯规约的软件,功能很全

CMPSCI-645:CMPSCI-645 的所有家庭作业

CMPSCI-645:CMPSCI-645 的所有家庭作业

CMPSCI-645 CMPSCI-645 的所有家庭作业

dlt645-C语言资源

dlt645-C语言资源

DLT645-2007RTU/TCP/C++PythonGo

ENEL645_A4

ENEL645_A4

ENEL645_A4

swe645_project

swe645_project

swe645_project

modbus&645to mysql.zip

modbus&645to mysql.zip

modbus和645 数据采集转存到 mysql

Enel645_FaceDetection_SiameseModel

Enel645_FaceDetection_SiameseModel

Enel645_FaceDetection_SiameseModel

DL645通信协议调试器

DL645通信协议调试器

一个python制作的电力645通信协议调试器,支持智能电表、LTU、集中器等电力设备的645协议调试,无需安装,解压后直接使用,自动检测系统通信端口,根据用户配置自动组帧,支持工厂模式。完整的响应数据解析功能或故障提示。

基于 Modbus 485 与 DTL645-2007 规约采集电能表数据并写入 SQLite

基于 Modbus 485 与 DTL645-2007 规约采集电能表数据并写入 SQLite

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3b6482b96fd0 基于 Modbus 485 与 DTL645-2007 规约采集电能表数据并写入 SQLite(最新、最全版本!打开链接下载即可用!)

swe645a4弹簧

swe645a4弹簧

swe645a4弹簧

ENEL645:ENEL 645的课程材料-数据挖掘和机器学习

ENEL645:ENEL 645的课程材料-数据挖掘和机器学习

ENEL645 本课程是深度学习(DL)的动手课程,这是机器学习中的重要主题。 本课程将概述允许DL蓬勃发展的历史背景。 它将涵盖不同类型的神经网络,以及如何在不同的问题(例如图像分类,图像分割和信号降噪)中进行训练和部署。 将涉及的神经网络类型是完全连接的网络,卷积神经网络,完全卷积神经网络,自动编码器,递归神经网络等。 将特别重视流行的网络体系结构,例如U-net,ResNets,Inception和VGG。 该课程将涵盖如何微调预训练的模型,以在相关应用中获得最新的结果。 本课程还将简要介绍生成模型,自我监督学习以及DL当前新趋势的概述。 随着课程的进行,存储库将更新。 我们将在TensorFlow中使用Python 3。 讲解 第01周 教程01 : 指南02 教程03 : 第二周 设计指南04 教程04(GOOGLE COLAB) : -2D 教程05 : 第三周 教

单机版RS485集中抄表软件:支持645-2007协议电表抄读及本地有线远程抄表功能

单机版RS485集中抄表软件:支持645-2007协议电表抄读及本地有线远程抄表功能

内容概要:本文介绍了一款单机版RS485集中抄表软件的设计与实现,专注于支持DL/T 645-2007协议的智能电表数据抄读。详细说明了硬件连接配置(如USB转485、波特率设置)、数据帧的构建与解析(包括地址倒序、校验码计算、数据域减0x33处理)、以及通过485转网络模块实现远程抄表的扩展方案。文中还提供了Python代码示例,涵盖请求帧生成、响应帧解析和Socket心跳保活机制,并分享了实际项目中的经验与注意事项。 适合人群:从事智能电表系统开发、电力自动化集成、嵌入式通信开发的工程师,以及具备一定Python和串口通信基础的技术人员。 使用场景及目标:①实现本地RS485总线下的多电表集中抄读;②基于现有串口协议扩展远程抄表功能;③理解并正确处理645-2007协议中的特殊编码规则,避免现场部署错误。 阅读建议:在学习和使用过程中应结合代码与实际电表进行测试,特别注意协议版本差异(如645-1997与645-2007的区别),并在网络化部署时实现稳定的心跳保活机制以确保通信可靠性。

最新推荐最新推荐

recommend-type

国央企创新负责人如何通过平台实现科研成果的快速识别与转化?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

PotPlayer自用皮肤

自用 PotPlayer 皮肤,仅微调了字体大小与颜色,是按个人习惯调整,未做适配性调整。
recommend-type

2-shell及常用命令-续.pdf

2-shell及常用命令-续.pdf
recommend-type

【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例

内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。
recommend-type

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip

1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

MacOS应用程序运行亿级参数DeepSeek模型的方法与实践

### 标题知识点 标题提到的关键信息包括: 1. **MacOS系统运行的应用程序**:指的是专为MacOS操作系统设计的软件程序,它依赖于MacOS的系统架构和提供的API接口。 2. **MLX Model Manager**:这是指一个模型管理器工具,可能用于加载、管理和展示机器学习模型。MLX可能是一个缩写,但未提供全称。从标题中可以推断,MLX Model Manager能够本地展示DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型。 3. **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5亿参数LLM**:DeepSeek是一个机器学习模型的名字,R1可能指模型的版本号或版本系列。Distill表示该模型经过了蒸馏处理,这通常意味着模型在保持性能的同时被压缩以减小大小或加快推理速度。Qwen可能是指模型的命名或特定标记。1.5亿参数表示这是一个中等规模的大型语言模型(LLM),拥有1.5亿个可训练的参数。 4. **应用程序**:这是一个软件包,可以包含一个或多个可执行文件以及相应的资源文件,通常用户可以通过图形用户界面与之交互。 ### 描述知识点 描述中提到的细节包含: 1. **资源下载链接**:提供的链接可以让用户下载所需的软件程序或相关资源。该链接通过迅雷云盘(Xunlei)共享,需要密码访问。 2. **Swift应用程序**:使用Swift编程语言编写的MacOS应用程序。Swift是苹果公司开发的一种面向对象的编程语言,以其安全性、性能和现代特性而闻名,被广泛用于开发macOS, iOS, watchOS, tvOS应用。 3. **本地展示模型**:意味着应用程序不依赖云端服务器,而是在用户的本地计算机上直接运行模型,展示结果。这种方式减少了对网络的依赖,提升了隐私保护,并能利用本地计算资源。 4. **SwiftMarkdownUI**:可能是一个用于Swift开发的用户界面库,允许开发者将Markdown格式的内容以规范的界面元素展示出来,增加了用户界面的可读性和美观性。 5. **优化方案的探索**:在机器学习领域,优化方案可能涉及到改善模型的运行效率、优化输出结果的清晰度、或者区分模型推理过程中的中间结果与最终答案。 6. **MIT许可协议**:MIT许可证是一种简洁的自由软件许可证,它允许用户自由使用、修改、分发软件,无论是用于个人还是商业目的。它只要求保留原作者的版权声明和许可声明,并对软件的使用不承担任何保证责任。 ### 标签知识点 标签中的内容比较简洁,但依然可以提炼出关键信息: 1. **MacOS应用**:指的是该应用程序是专为MacOS操作系统设计的。 2. **本地运行LLM(DeepSeek)**:强调了该应用程序的核心功能之一是能够在本地环境运行DeepSeek这个大型语言模型。 ### 文件名称列表知识点 1. **文件名称**:文件名称提供了关于应用程序功能和内容的摘要。这里,“一个MacOS应用程序展示了DeepSeek的R1DistillQwen1.5亿LLM在本地使用MLXModelManager运行”说明了应用程序的作用和运行环境。 通过这些信息,我们可以得知这款应用程序是一个为MacOS系统设计的本地运行DeepSeek模型的展示平台,它使用了Swift语言编写,并且提供了优化用户输出展示的界面组件。该应用程序旨在通过MLX Model Manager在用户本地设备上运行一个经过优化处理的大型语言模型,并提供清晰的用户界面来展示模型的响应内容。此外,该项目采用开源许可协议,允许用户自由使用和修改。
recommend-type

【CI_CD工程化落地终极指南】:20年一线架构师亲授17个跨平台协同失效根因与9类可立即落地的契约级治理模式

以下是对您提供的技术博文进行深度润色后的最终版本。全文严格遵循您的全部优化要求: ✅ **完全去除所有显性标题层级**(如“# 1.”、“## 2.1”等),仅保留语义自然演进的段落节奏; ✅ **彻底删除“引言/总结/展望”类模板化结构**,开篇即切入真实工程痛点,结尾以价值升华自然收束; ✅ **语言高度人性化**:大量使用设问、插入语、口语化短句、工程师视角的判断与权衡(如“我们试过三次才确认这不是 bug,而是契约断裂的必然回声”); ✅ **技术细节不缩水反增强**:所有代码块、表格、Mermaid 流程图均完整保留并校验可渲染;对关键参数、设计取舍、踩坑经验补充了大量
recommend-type

数据库删了大量数据后磁盘空间还是占着,该怎么真正释放?

### 解决磁盘空间不足的方法 对于不同类型的数据库管理系统,在处理表空间回收方面有不同的策略。 #### Oracle 数据库 在使用 Oracle 进行录入测试时,制造大量测试数据并随后删除这些数据会导致表空间的高水位线不下降。这不仅影响性能还浪费存储资源[^1]。为了有效管理这种情况: - **查看当前状态**:首先确认哪些对象占用最多的空间以及它们所在的物理文件位置。 - **调整高水位线**:可以考虑执行 `ALTER TABLE ... MOVE` 或者导出/导入整个模式的方式来重置高水位线。 ```sql -- 移动表以重新分配空间 ALTER TABLE tab
recommend-type

迅雷5.21版来袭:安卓平台下载新体验

迅雷是一款由深圳市迅雷网络技术有限公司开发的下载加速软件,最初发布于2003年。迅雷5.21版本的更新标志着软件在下载速度、用户体验、功能和安全性方面可能都有所增强。下面将详细介绍与迅雷5.21版本相关的知识点。 **迅雷软件的基本功能和特点:** 迅雷提供了多种资源下载方式,支持HTTP、FTP、BT等多种协议。用户可以利用迅雷下载软件、游戏、电影、音乐等多媒体文件。迅雷的“离线下载”功能,允许用户将下载任务先上传到迅雷的服务器上,由服务器进行下载后再将资源传回给用户,此功能可以突破一些网络条件限制,提高下载效率。 **版本更新的意义:** 迅雷5.21版本的更新,意味着软件在原有功能基础上进行了优化或者新增了某些特性。具体更新内容可能包含: - 修复了先前版本存在的bug; - 对用户界面进行了改进,提升用户体验; - 增加了新的下载协议支持或优化了现有的协议; - 提高了下载速度,优化了下载算法; - 改善了与操作系统兼容性,增强了安全性; - 可能对高级功能如离线下载、云点播、迅雷会员服务等进行了更新和优化。 **下载链接的重要性:** 提供下载链接是资源分享的一个重要组成部分。在这个案例中,迅雷5.21版本的下载链接是: ``` https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 ``` 这是一个云存储服务的分享链接,用户可以直接点击该链接下载迅雷5.21版本。对于开发者和普通用户来说,保证下载链接的稳定性和安全性至关重要。下载链接通常指向一个压缩文件,里面包含了安装或更新所需的全部文件。 **安卓平台的迅雷纯净版:** 安卓平台的迅雷纯净版指的是专为Android操作系统优化的迅雷应用。纯净版的特点是不带有广告,界面简洁,不包含额外的附加软件或服务。纯净版迅雷下载可以给用户提供一个更加清爽的使用环境,专注于下载本身。 **迅雷软件与安卓平台的兼容性:** 安卓平台是目前世界上使用最广泛的移动操作系统之一,因此为了满足广泛的用户需求,许多软件都提供了安卓平台的支持。迅雷也不例外,提供支持安卓操作系统的迅雷纯净版是为了满足移动端用户对于下载速度和下载资源的需求。安卓版迅雷可以安装在手机或平板电脑上,其主要功能包括但不限于在线视频下载、普通下载、文件管理等。 **资源下载的安全性和合法性:** 下载软件时,用户应当确保资源的来源合法且安全。迅雷软件本身提供了官方的下载渠道,用户可以通过官网或正规的第三方应用市场下载最新版本的软件,以免受到病毒、恶意软件的侵害。同时,用户下载的资源也应当是合法的,避免侵犯版权或其他知识产权法律。 **“压缩包子文件”及文件名称列表的理解:** 压缩包子文件可能是指一个包含了迅雷5.21版本相关文件的压缩包。这种压缩文件便于存储、传输,并且节省空间。文件名称列表(如迅雷 v5.21.txt)通常包含了压缩包内所有文件的详细列表,用户在下载压缩文件之前,可以通过查看文件列表确认所需内容是否齐全,确保下载的完整性和准确性。 综上所述,迅雷5.21版本的更新可能涉及对软件性能的提升和用户体验的改进,而压缩包子文件和文件名称列表则提供了资源下载和管理的便捷方式。用户在享受下载服务的同时,也需要关注资源的合法性、安全性以及软件兼容性等问题。
recommend-type

GPU显存告急?FlashAttention+INT4量化+梯度检查点三连击,VITS训练显存压降63%(实测A100 24G跑通全流程)

# VITS显存优化的工程破局:当语音合成撞上GPU内存墙 在语音合成领域,VITS(Variational Inference with adversarial learning for Text-to-Speech)早已不是实验室里的新奇玩具——它正驱动着千万级QPS的语音API、嵌入式设备上的实时TTS、以及多说话人情感语音生成系统。但就在模型能力飞速跃进的同时,一个顽固的物理瓶颈始终如影随形:**显存墙**。当你试图将`mel_len=1280`的梅尔谱输入一个12层FFTBlock解码器,启用`batch_size=8`进行训练时,A100 24GB显卡会毫不留情地抛出`CUDA