数组输出

Matlab提供的数组输出功能

在 Matlab 中，输出 数组 的方法有多种，下面是几种常见的方式： 使用 disp() 函数输出数组： A = [1, 2, 3, 4, 5]; disp(A); 使用 fprintf() 函数格式化输出数组： A = [1, 2, 3, 4, 5]; fprintf('Array: %d %d %d %d %d ', A); 直接在命令行输入数组，Matlab 会自动显示： A = [1, 2, 3, 4, 5]; A 使用 sprintf() 将数组输出为字符串： A = [1, 2, 3, 4, 5]; str = sprintf('%d ', A); disp

KT 的输出

如果你刚接触NumPy，创建数组的操作其实简单。你只需要用numpy.array()来创建一个数组，比如：import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])就能创建一个包含 1 到 5 的数组。这个操作挺常见的，尤其是数据和机器学习领域，数组运算的灵活性让你能快速大数据。不过，NumPy的厉害之处不仅仅在于它能创建普通的数组，还能创建多维的数组，也就是常说的矩阵。例如，创建一个 2x3 的矩阵只要这样做：matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])你看，简单吧？这种方式适合做线性代数相关的运算，了，你也可以

标量-数组运算 数组对标量加、减、乘、除、乘方，将标量运算施加于数组各个元素上。 设：a = [a1, a2, ..., an]c = 标量 则：a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c]（右除）a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an]（左除）a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c

通过观察输出信息，深入理解数据挖掘实验结果，获取关键洞察。

解读WEKA算法执行后的输出信息，可以帮助你理解算法行为，评估模型性能，并进行后续的分析和优化。

Kettle 的 XML 输出功能还是蛮常用的，尤其是在数据转换时。它的 XML 文件不仅结构清晰，还可以与多种工具兼容。如果你经常用 Kettle 做 ETL 任务，那么你已经接触过这个 XML 输出格式。它可以你把结果保存成 XML 格式，后续可以方便地用于其他系统中。为了让你更好地了解怎么使用，我推荐一些相关范例，你快速上手。例如，Kettle 的 setting.xml 文件修复方法，这篇文章了如何常见的 setting.xml 文件问题，挺实用的，避免了多麻烦。此外，如果你在 Kettle 中需要解析嵌套的 XML 数据，使用 StAX 方法完整解析 kettle 中多层嵌套 XML

将列表转换为数组。

这些是我在博士期间使用的一些脚本。大部分由Python 2.7编写，主要用于PDF计算，ZIF协调网络统计分析，CRYSTAL14转换脚本，以及清理CP2K输出（xyz，frc，vel，ener）。包括CNH2Im：xyz（C，N，H，Zn）转换为xyz（Zn，Im），CNH2Im_2250：咪唑酸酯断裂时的CNH2Im，CNH2mIm：类似于CNH2Im，但使用甲基咪唑盐代替咪唑盐制成，以及Cij2elas：利用ELATE将Cij矩阵（二阶弹性常数）转换为合理的机械性能，最后还包括Imorient：用于计算。