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我正在使用 python 2.7 和名为“不确定性”的模块来分析实验数据。我有两个数组，polycoeffs 和 cov，它们是由 numpy 函数 polyfit 生成的。我已经设法从 cov 数组中提取了前导对角线，并且我试图将这些值与名为 uncert_coeffs 的列表中的适当系数与不确定性函数“ufloat”进行匹配。这是代码：

polycoeffs,cov=polyfit(wav,trans,6,cov=True) #wav and trans are themselves, arrays.
print  "Polycoeffs= ",polycoeffs

print "Cov= ",cov

cov_diag=[]
for element in diag(cov):
    cov_diag.append(str(element))
print "The diagonal of the covariant matrix= ",cov_diag
ord_counter=6
uncert_coeffs=[]
cov_index=0

for i in polycoeffs:
    uncert=(cov_diag[cov_index])
    print "uncert: ",uncert
    temp=ufloat("(i+/-uncert)") #error here
    uncert_coeffs.append(temp)
    cov_index+=1

print "The polynomial coefficients with uncertainties, are: ",uncert_coeffs

这会产生错误：

ValueError: Cannot parse (i+/-uncert): was expecting a number like 1.23+/-0.1

所以我的问题是：在这种情况下，手动组合 polycoeff 和它们的不确定性将是一种非常痛苦的情况，我怎样才能让 ufloat 解包变量 uncert？此外，uncert 的值大多是科学计数法。

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您传递的是文字字符串"i+/-uncert"而不是变量值。

假设您使用的是最新版本的不确定性，只需执行以下操作：

temp = ufloat(i, uncert)

或者，您可以将数值格式化为其字符串表示形式：

temp = ufloat('{}+/-{}'.format(i, uncert))

但是，没有理由不直接将值传递给ufloat。

于 2013-10-27T18:08:14.040 回答