一.要求: 1.计算到圆周率后面越多位越好. 2.用进度条显示计算的进度. 3.要求给出圆周率Π的具体计算方法和解释. 二.算法: 1.拉马努金公式: 2.高斯-勒让德公式: 设置初始值: 反复执行以下步骤直到    与   之间的误差到达所需精度: 则π的近似值为: 下面给出前三个迭代结果(近似值精确到第一个错误的位数): 3.140... 3.14159264... 3.1415926535897932382... 该算法具有二阶收敛性,本质上说就是算法每执行一步正确位数就会加倍. 3.波尔

问题始于一个链接https://i1.pixiv.net/img-zip-...这个链接在浏览器打开,会直接下载一个不完整的zip文件 但是,使用下载器下载却是完整文件 而当我尝试使用python下载的时候 from urllib import request import sys request.urlretrieve('https://i1.pixiv.net/img-zip-ugoira/img/2017/04/05/00/24/41/62259492_ugoira600x600.zip'

Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法示例 本文实例讲述了Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.需求分析 输入想要计算到小数点后的位数,计算圆周率π的值. 二.算法:马青公式 π/4=4arctan1/5-arctan1/239 这个公式由英国天文学教授约翰·马青于1706年发现.他利用这个公式计算到了100位的圆周率.马青公式每计算一项可以得到1.4位的十进制精度.因为它的计算过程中被乘数和被除数都不大于长整数,所以可以很容易地在计算机上

模拟http请求有什么用呢? 我们现在使用的所有需要使用网络的:软件 应用 app 网站里面的绝大部分功能都是通过http协议来工作的 什么是http协议? http协议,超文本传输协议(HTTP,HyperText Transfer Protocol)是互联网上应用最为广泛的一种网络协议. 需要详细了解http请自行搜索,本文简单说一下http的请求过程 由客户端发送请求,请求为一段文字(请求报文),服务端得到请求中参数,由后端进行处理,然后执行相应的功能, 由服务端返回一段文字(响应报文,也

蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题. 假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内), 如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值. 这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法. 编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. import ra

1.蒙特卡洛求圆周率 向区域内随即撒点 当点的数目足够多时,落在圆的点数目与在正方形点数目成正比 即圆的面积和正方形的面积成正比 可以得出计算圆周率的算法 DARTS=100000000   hits=0.0   clock()   for i in range(1,DARTS+1):       x,y=random(),random()       dist=sqrt(x**2+y**2)       if dist <=1.0:           hits=hits+1   pi=4*(

Python科学计算(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1VYs9BamMhCnu4rfN6TG5bg 提取码:2zzk 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2D.3D图像,如何设计精巧的程序界面,如何与C语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音.图像处理算法等内容.书中涉及的Python扩展库包括Nu

  目录 Python4期模拟面试技术面试题答案................................................................................................................ 3 一. python语法....................................................................................................

前言 其实在以前就盯上有道翻译了的,但是由于时间问题一直没有研究(我的骚操作还在后面,记得关注),本文主要讲解如何用python调用有道翻译,讲解这个爬虫与有道翻译的js“斗争”的过程! 当然,本文仅供交流学习使用,适合自己做一些小东西娱乐,禁止用于商业用途!转载请注明微信公众号:bigsai.项目github地址:https://github.com/javasmall/python 在这里插入图片描述 分析 对于一个网站,首先肯定要的就是分析,分析其中的网页规则 分析url 进入有道翻译你会

[题目描述]蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题.假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内),如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值.这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法,如下图所示.编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. [

本节来说明一下 JavaScript 加密逻辑分析并利用 Python 模拟执行 JavaScript 实现数据爬取的过程.在这里以中国空气质量在线监测分析平台为例来进行分析,主要分析其加密逻辑及破解方法,并利用 PyExecJS 来实现 JavaScript 模拟执行来实现该网站的数据爬取. 反混淆 JavaScript 混淆之后,其实是有反混淆方法的,最简单的方法便是搜索在线反混淆网站,这里提供一个:http://www.bm8.com.cn/jsConfusion/,我们将 jquery-

Python 科学计算 作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需

Python模拟数据(MySQL数据库) 数据模拟 目的:模拟多个表的插入和查询数据的模拟,再通过基准测试脚本测试服务器性能和收集数据,仿真模拟. 备注: 如果需要基础的python环境,可以查看<MySQL实验准备(一)--环境准备>文档 实验脚本 通过对一个简单表的脚本插入和查询模拟,后面能 举一反三,完成多张表的多表插入,多线程的多表插入,多线程查询,和多线程的join查询. 数据库的表结构 mysql> show create table zdemo.student; +----

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归

编者按: 上学时听过山师王志民先生一场讲座,说每个人不论干什么,都应该学习国学(原谅我学了计算机专业)!王先生讲得很是吸引我这个工科男,可能比我的后来的那些同学听课还要认真些,当然一方面是兴趣.一方面是跨了学科听课,内容引人入胜,主要还是我懂得太少了,哈!我记得当时讲座的主题是有关孔子与齐鲁大地的关系,也正是那场讲座让我下决心跨学院选修了<中国古代思想文化史研究>,才让我对于诸子百家思想有了更深的认识,教授们轮番上阵,让我们学习到我们中华民族先贤智慧.也认识了历史学和中国哲学专业的同学,其中还

摘自https://www.jianshu.com/p/fdde9fc03f94 你在工作.学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略.本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力.想不想试试呢?     淹没 每个现代人,几乎都体会过信息过载的痛苦.文章读不过来,音乐听不过来,视频看不过来.可是现实的压力,使你又不能轻易放弃掉. 假如你是个研究生,教科书和论文就是你不

上篇介绍了新浪微博的登陆过程,这节使用Python编写一个模拟登陆的程序.讲解与程序如下: 1.主函数(WeiboMain.py): import urllib2 import cookielib import WeiboEncode import WeiboSearch if __name__ == '__main__': weiboLogin = WeiboLogin('×××@gmail.com', '××××')#邮箱(账号).密码 if weiboLogin.Login() == Tr

最近由于某些原因,需要用到Python模拟登录网站,但是以前对这块并不了解,而且目标网站的登录方法较为复杂, 所以一下卡在这里了,于是我决定从简单的模拟开始,逐渐深入地研究下这块. 注:本文仅为交流学习所用. 登录特点:明文传输,有特殊标志数据 会话对象requests.Session能够跨请求地保持某些参数,比如cookies,即在同一个Session实例发出的所有请求都保持同一个cookies,而requests模块每次会自动处理cookies,这样就很方便地处理登录时的cookies问题.

安装matplotlib: pip install matplotlib 背景: 目的:要用Python下的DBSCAN聚类算法. scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类.回归.聚类系列算法,主要算法有SVM.逻辑回归.朴素贝叶斯.Kmeans.DBSCAN等,目前由INRI 资助,偶尔Google也资助一点. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处

看到一Python例子,挺有意思的,用Python模拟C++的输出流OStream.单纯只是玩. 原理: 利用Python __lshift__左移内建函数<<,调用时将输出内容,如果内容为回车,则处理回车. 看例子^_^!!! #coding: utf-8 class IOManipulator(object): def __init__(self, function=None): self.function = function def do(self, output): self.fun