<用 Python 学微积分>原文见参考资料 1. 16.优化 用一个给定边长 4 的正方形来折一个没有盖的纸盒,设纸盒的底部边长为 l,则纸盒的高为 (4-l)/2,那么纸盒的体积为: $$V(l)=l^2\frac{4-l}{2}$$ 怎样才能使纸盒的容积最大?也就是在 l>0,4-l>0 的限制条件下,函数 V(l) 的最大值是多少? 优化问题关心的就是这样的问题,在满足限制条件的前提下,怎么才能使目标函数最大(或最小)? 先来看下 V(l) 的函数图形: import nu

<用 Python 学微积分>原文见参考资料 1. 13.大 O 记法 比较两个函数时,我们会想知道,随着输入值 x 的增长或减小,两个函数的输出值增长或减小的速度究竟谁快谁慢.通过绘制函数图,我们可以获得一些客观的感受. 比较 x!.ex.x3 和 log(x) 的变化趋势. import numpy as np import sympy import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,7) factorial = [np.math.factorial

<用 Python 学微积分>原文见参考资料 1. 1.多项式 f(x)=x3-5x2+9 def f(x): return x**3 - 5*x**2 + 9 print f(3) print f(1) import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, num = 100) y = f(x) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x,y) plt.show() 2.指数函数 exp(x)=ex import num

大家在学习Python的时候,有人会问“Python要学到什么程度才能出去找工作”,对于在Python培训机构学习Python的同学来说这都不是问题,因为按照Python课程大纲来,一般都不会有什么问题,而对于自学Python来说,那就比较难掌握,冒然出去找工作非常容易受打击,从而失去学习Python的信心.接下来我们就来看看Python学到什么程度才算是真正学会Python可以去一展身手. 一.确立目标.了解需求 做什么事情都要先确定好目标,才不至于迷失方向.我们就是Python爬虫工程师为职

大家在学习Python的时候,有人会问"Python要学到什么程度才能出去找工作",对于在Python培训机构学习Python的同学来说这都不是问题,因为按照Python课程大纲来,一般都不会有什么问题,而对于自学Python来说,那就比较难掌握,冒然出去找工作非常容易受打击,从而失去学习Python的信心.接下来我们就来看看Python学到什么程度才算是真正学会Python可以去一展身手. *** 一.确立目标.了解需求 做什么事情都要先确定好目标,才不至于迷失方向.我们就是Pyth

一.python入门简介 对于刚接触python编程或者想学习python自动化的人来说,基本都会有以下python入门灵魂5问--python学习路线,python教程,python学哪些,python怎么学,python学到什么程度?,需要学习哪些内容才能征服python这条蟒蛇呢? 前言:Python分为2.x和3.x之分,2.x目前已经快被淘汰了就不要学了,直接学习3.x,目前最新的版本为3.8. 官网为:https://www.python.org/  下载有点慢,不急.   人生苦短

乔布斯说过:“每一个人都应该学习如何编程,因为编程会教会你如何思考.”下一个时代是人机交互的时代,学习编程不是要让你成为程序员,而让你理解这个时代. 点击免费领取:全网最全python学习导图+14张思维导图,让你学习不走弯路! python被称为编程语言中的万能胶水,也是初学者进入编程行业内最合适的选择.最关键的是,phthon是人工智能.自动化开发.大数据等新兴技术必备的基础语言.并且python现已加入到高中教材和二级考试,从没有任何计算机语言这么被重视. Python的定位是“优雅”.“

Python难学吗?不难,我边做项目边学,过了半年就通过了出版社编辑的面试,接到了一本Python选题,并成功出版. 有同学会说,你有编程基础外带项目实践机会,所以学得快.这话不假,我之前的基础确实加快了我的学习进度.不过话说回来,我平时也做兼职培训,我的学生大多是没基础的,我用本文给出的资料和方法去培训他们,学的好的同学,3个月后能干基本的python项目,照此速度,用1年时间做到精通python,达到出书的程度,应该也不是难事. 所谓赠人玫瑰手有余香,本人将在这篇文章里,尽可能详细地复原本人

数据库表是一个二维表,包含多行多列.把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话,可以用一个list表示多行,list的每一个元素是tuple,表示一行记录,比如,包含id和name的user表: [ ('1', 'Michael'), ('2', 'Bob'), ('3', 'Adam') ] Python的DB-API返回的数据结构就是像上面这样表示的. 但是用tuple表示一行很难看出表的结构.如果把一个tuple用class实例来表示,就可以更容易地看出表的结构来: class U

单因素方差分析(One-Way Analysis of Variance) 判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响 分析步骤 1. 建立检验假设 - H0:不同因子水平间的均值无差异 - H1:不同因子水平间的均值有显著差异 - [注意]有差异,有可能是所有因子水平间都存在差异,也有可能只有两个因子水平间的均值存在差异 2. 计算检验统计量F值 F = MSA / MSE MSA = SSA / ( k - 1 )    MSA:组间均方, 对总体方差的一个估计 MSE = SSE / ( n

本文整理了 26 个 Python 有用的技巧,将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容. all 或 any 人们经常开玩笑说 Python 是“可执行的伪代码”,但是当你可以这样编写代码时,你就很难反驳了. 交流群:8879343851x = [True, True, False] 2if any(x): 3 print("At least one True") 4if all(x): 5 print("Not one False") 6if any(x)

摘要: 学习别人的学习历程. 一 iTech的博客 http://www.cnblogs.com/itech/archive/2011/01/31/1948265.html

二项分布(Binomial Distribution)对Bernoulli试验序列的n次序列,结局A出现的次数x的概率分布服从二项分布- 两分类变量并非一定会服从二项分布- 模拟伯努利试验中n次独立的重复,每次试验成功的概率为pi 特征值 - 均值(数学期望)和方差: - 不同的值,二项式分布有着不同的形态和偏度值 - pi值越大,呈负偏度:pi值越小,呈正偏度 - 当 pi = 0.5时,分布是对称的 - 当 n * pi 与 n * (1-pi) >= 5 时,样本比例p的抽样分布趋向于正态

1. t分布形状类似于标准正态分布2.  t分布是对称分布,较正态分布离散度强,密度曲线较标准正态分布密度曲线更扁平3.  对于大型样本,t-值与z-值之间的差别很小 作用- t分布纠正了未知的真实标准差的不确定性- t分布明确解释了估计总体方差时样本容量的影响,是适合任何样本容量都可以使用的合适分布 应用- 根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值- 对于任何一种样本容量,真正的平均值抽样分布是t分布,因此,当存在疑问时,应使用t分布 样本容量对分布的影响- 当样本容量在 30-35之

正态分布(Normal Distribution) 1.正态分布是一种连续分布,其函数可以在实线上的任何地方取值. 2.正态分布由两个参数描述:分布的平均值μ和方差σ2 . 3.正态分布的取值可以从负无穷到正无穷. 3.Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = (x−μ) / σ #显示标准正态分布曲线图 import numpy as np import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt mu = 0 #

散点图进阶,结合箱体图与直方图对数据形成全面的认识 描述数据集中趋势的分析量: 均值 - 全部数据的算术平均值 众数 - 一组数据中出现次数最多的变量值 中位数 - 一组数据经过顺序排列后处于中间位置上的变量值 描述数据离散程度的分析量: 方差 - 一组数据各变量值与其平均值离差平方和的平均数 标准差 - 方差的平方根 偏态 - 描述数据分布形态的统计量,其描述的是某总体取值分布的对称性.偏度 = 三阶中心距 / 标准差的三次方 峰度 - 描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量,这个统计量需

# 运用散点图对数据分布得到直观的认识 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设计 x, y 轴 n = 10000 x = np.random.randn( n ) # 随机值 y = np.random.randn( n ) # 显示散点图 colors = ['b','r','g','y','k','m'] plt.scatter(x, y, c = colors, marker = 'p', alpha=0.5 ) pl

智障的第14天,今天还是装饰器,这也是这个难点,装饰器也是函数的其中一种,所以需要有返回值才能返回到之后要执行的函数中,当然,作为函数可以在其中带上参数,装饰器只是比较特殊,自然也可以带参数,目前来说可能会用的比较少一点,之后的Flask框架用的会多一点.之后还有一些常用到或者常见的模块,有操作系统相关的os模块,还有解释器相关的sys模块,其中os模块分很多,os.path.exists(path),这个是检查路径是否存在,如果path存在就返回True,否则返回Flase,还有os.stat

在IO编程中,我们知道CPU的速度远远快于磁盘,网络IO,在一个线程中,CPU执行速度的代码非常快,然而遇到IO操作就需要阻塞 需要等待IO操作完成才能继续下一步的动作.这种情况叫做同步IO 在IO操作的过程中,当前线程被挂起,而其他需要CPU执行的代码就无法被当前线程执行. 因为一个IO阻塞了当前线程,导致后边的代码无法运行,我们必须使用多线程或者多进程来并发执行代码,为多个用户服务, 每个用户分配一个线程,如果遇到IO导致线程被挂起,其他用户的县城不受影响 多线程和多进程模型确实解决了并发问

import sympy sympy.init_printing() from sympy import I, pi, oo import numpy as np 求函数的导数 x = sympy.Symbol('x') y = sympy.Symbol('y') z = sympy.Symbol('z') f = sympy.Function('f')(x) 对函数f的变量x进行求导 print('diff x:',sympy.diff(f, x)) 对函数f的变量x进行求解二阶导数和三阶导数