关于ipython保存历史的问题

header_zj 2016-08-11 09:16:53
最近在用ipython作为交互式shell学习科学计算,有一个让我烦恼的问题就是,在前一天关闭了ipython的时候,第二天就无法使用已经定义过的变量了,虽然可以通过上箭头键上翻找到历史命令,但是通过这样找到历史变量的定义太麻烦了。

——————————————————————————————————————————————————
于是,我用了
Input[1]:%hist -f 'filename.py'

保存了一个python文件

用IDLE打开内容是这样的

我试图通过ipython中通过%run来运行这个py文件来把历史导入名字空间中,但是出现了这样

不知道该怎么办

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PS:有没有什么命令可以让我知道这个名字空间中所有定义过的变量
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panghuhu250 2016-08-14
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两种办法: 1. 用%hist保存后把%开头的删掉再执行。 2. 用%logstart和%logstop。它会把你所用的%命令对应的的python代码(如下面的magic...)。

In [7]: %logstart /tmp/test_log.py
Activating auto-logging. Current session state plus future input saved.
Filename       : /tmp/test_log.py
Mode           : backup
Output logging : False
Raw input log  : False
Timestamping   : False
State          : active

In [8]: a = 10

In [9]: b = a*a

In [10]: %who
a        b       

In [11]: %logstop

In [12]: !cat /tmp/test_log.py
# IPython log file

357x46
357*46
54*32
53*42
52*43
532*4
get_ipython().magic(u'logstart /tmp/test_log.py')
a = 10
b = a*a
get_ipython().magic(u'who')
get_ipython().magic(u'logstop')

sprawling 2016-08-11
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只回答你最后那个问题 who
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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