我想使用Docker来隔离科学应用程序，以便在HPCUnix集群中使用。科学软件通常具有奇异的依赖关系，因此使用Docker将它们隔离似乎是个好主意。这些程序将作为作业而不是服务运行。我想让多个用户使用Docker，并且用户应该彼此隔离。这可能吗？我执行了本地Docker安装，并且docker组中有两个用户。对dockerimages的调用对两个用户显示了相同的结果。此外，作业应在调用用户的UID下运行，而不是以root身份运行。这样的设置可行吗？以前做过吗？这在任何地方都有记录吗？ 最佳答案 是的，有!它被称为Singularit
我正在使用python2.7在pyqt程序中使用matplotlib绘制一些大数字。我有一个y轴，范围从1e+18到3e+18(通常)。我希望看到每个刻度线都以科学计数法显示值并保留2个小数位。例如2.35e+18而不是2e+18，因为2e+18和3e+18之间的值对于几个刻度线仍然只读取2e+18。这是该问题的一个示例。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)x=np.linspace(0,300,20)y=np.linspace(0,300,20)y=y*1e
如果这个问题过于笼统，我先道歉。我来自MATLAB世界，对Python的经验相对较少。在花了一些时间阅读了几个基于Python的科学计算环境和发行版之后，我觉得我仍然没有完全理解解决方案的前景或一些值得注意的包之间的精确关系，包括:SciPySpyderlibPythonxyEnthoughtPythonDistributionSage更具体地说:是否有任何上述软件包提供类似的功能？它们是否相得益彰？其中任何一个的安装是否包括或需要安装任何其他的？如果有，哪些包含或需要哪些？不太重要的是，是否还有其他与上述类似的软件包提供类似的功能？提前致谢 最佳答案
遇到了一个问题，我的JSON数据被打印为科学记数法而不是float。importurllib2importjsonimportsysurl='https://bittrex.com/api/v1.1/public/getmarketsummary?market=btc-quid'json_obj=urllib2.urlopen(url)QUID_data=json.load(json_obj)QUID_MarketName_Trex=QUID_data["result"][0]["MarketName"][4:9]QUID_Last_Trex=QUID_data["result"][0
科学家们的目标是发现能够准确描述实验数据的有意义的公式。自然现象的数学模型可以根据领域知识手动创建，或者也可以使用机器学习算法从大型数据集自动创建。学界已经研究了表示相关先验知识与相关函数模型合并的问题，认为寻找与一般逻辑公理先验知识一致的模型，是一个悬而未决的问题。IBM研究团队以及三星AI团队的研究人员开发了一种方法「AI-Descartes」，通过将逻辑推理与符号回归相结合，能够从公理知识和实验数据中对自然现象模型进行原则性推导。该研究以「CombiningdataandtheoryforderivablescientificdiscoverywithAI-Descartes」为题，于2
我想将BigDecimal转换为String以用于打印目的，但打印出所有没有科学记数法的数字。例如:BigDecimald=BigDecimal.valueOf(12334535345456700.12345634534534578901);Stringout=d.toString();//OrperformanyformattingthatneedstobedoneSystem.out.println(out);我想打印12334535345456700.12345634534534578901。现在我得到:1.23345353454567E+16. 最佳
目录：导读一、等价类概念二、边界值概念三、边界值与等价类比较四、测试用例设计的原则一、等价类概念对海量数据按照需求和数据特性划分成若干个（可控）类型，每个类型中的任一个数据的测试效果一致，从每个类型中任意抽取一个数据进行测试目的：解决“完全（穷举）测试是不可能”的问题，实际上是解决成本问题属性：设计、制造数据的方法，黑盒测试原则：子集不相交，避免冗余；所有子集相加等于全集难点：结合测试成本进行细分使用步骤：1、考虑输入数据的数据类型(输入类型)2、考虑数据范围（输入长度）3、画出示意图，区分等价类4、为每一个等价类进行编号5、从一个等价类中选举一个测试数据构造测试用例二、边界值概念与连续的数据
我正在开发一个涉及多个物理场和模拟器的MonteCarlo模拟软件包。我需要进行在线分析，跟踪派生数据对原始数据的依赖性，并执行诸如“给我温度>400和(x0,y0)附近位置的波形”之类的查询。所以内存中的数据模型比较复杂。应用程序是用Python编写的，每个模拟结果都被建模为一个Python对象。它每小时产生约100个结果(对象)。大多数对象都有大量数据(几MB的二进制数字数组)，以及一些轻型数据(温度、位置等)。总数据生成速率为每小时几GB。我需要一些数据持久性解决方案和易于使用的查询API。我已经决定将大量数据(数字数组)存储在HDF5存储中。我正在考虑使用MongoDB作为对象
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭10年前.我正在努力成为一名科学程序员。我有足够的数学和统计背景，但缺乏编程背景。我发现学习如何使用一门语言进行科学编程非常困难，因为大多数SP的引用资料几乎是微不足道的。我的工作涉及统计/财务建模，而没有涉及物理模型。目前，我在numpy和scipy中广泛使用Python。完成R/Mathematica。我知道足够的C/C++来阅读代码。没有Fortran经
我最近遇到了一些具有表单循环的代码for(inti=0;i我质疑这样做是否明智，因为1e7是浮点类型，并且在评估停止条件时会导致i被提升。这应该引起关注吗？ 最佳答案 房间里的大象是int的范围可以小到-32767到+32767，并且将比这更大的值分配给这样的int的行为是未定义。但是，至于你的主要观点，确实应该关注你，因为这是一个非常的坏习惯。事情可能会出错，是的，1e7是浮点double类型。i的事实由于类型提升规则，将被转换为浮点有点没有实际意义:如果明显的整数文字出现意外的截断，则会造成真正的损害。通过“示例证明”的方式，首
