###这是一个利用内置函数求最小值#####def func(x): return x ** 2 - 2 *x x = 1 func(x) opt.fmin(func ,x)## 用scipy求解线性方程组 from scipy.optimize import fsolve from math import sin, cos def f(x): x0 = float(x[0]) x1 = float(x[1]) x2 = float(x[2]) return [5 * x1 + 3, 4 * x

使用python求字符串或文件的MD5 五月 21st, 2008 #以下可在python3000运行. #字符串md5,用你的字符串代替'字符串'中的内容. import hashlib md5=hashlib.md5('字符串'.encode('utf-8′)).hexdigest() print(md5) #求文件md5 import hashlib #文件位置中的路径,请用双反斜杠, 如'D:\\abc\\www\\b.msi' file='[文件位置]' md5file=open(fi

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

Python 求点到直线的垂足 在已知一个点,和一条已知两个点的直线的情况下 运算公式参考链接:https://www.cnblogs.com/mazhenyu/p/3508735.html def getFootPoint(point, line_p1, line_p2): """ @point, line_p1, line_p2 : [x, y, z] """ x0 = point[0] y0 = point[1] z0 = point[2]

python求100以内素数之和 from math import sqrt # 使用isPrime函数 def isPrime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True count = 0 for i in range(101): if isPrime(i): count += i print(count) # 单行程序扫描素数

总结:有一定基础的人,应该发现第一个程序可以运行,其实它有个致命的错误.有谁能一眼看出来呢?第二个程序是对的. 这个题目求最大值,最小值,平均值我不会求,不知道这个if判断放在类的外面还是main函数里面 我不知道方法在哪里.没有思路.当我把循环放在main函数里面的时候, package com.c2; import java.util.Scanner; //求输入一组数据,求其最大值,最小值,平均值 public class Qi { public static void main(Stri

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3641 学到: 1.二分求符合条件的最小值 /*==================================================== 二分查找符合条件的最小值 ======================================================*/ ll solve() { __int64 low = 0, high = INF, mid ; while(low <=

Python 求两个文本文件以行为单位的交集 并集 差集,来代码: s1 = set(open('a.txt','r').readlines()) s2 = set(open('b.txt','r').readlines()) print 'ins: %s'%(s1.intersection(s2)) print 'uni: %s'%(s1.union(s2)) print 'dif: %s'%(s1.difference(s2).union(s2.difference(s1)))

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

Python求一个数字列表的元素总和.练手: 第一种方法,直接sum(list): 1 lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 2 total = 0 #初始化总和为0 3 4 #第一种方法 5 total = sum(lst); #直接调用sum()函数 6 print(total) #55 第二种方法,while循环: lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 total = 0 #初始化总和为0 i = 0 whil

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 编写 Java 程序,用户输入 3 个操作数,分别求出最大值.最小值和平均值. 实现思路: 定义 Java 类,定义 3 个方法,用来求 3 个数字的最大值.最小值和平均值. 在 main 方法中使用 Scanner 完成对 3 个实例字段的赋值,再分别调用 3 个方法得到结果进行打印. 实现代码: import java.util.Scanner; public class MaxAvgDemo { //求最大值 public int getMax(int

一.二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, Python代码如下: #-*- coding: UTF- -*- import random import numpy as np import mat

其实很简单 Ruby的Array类自带了min方法可以求出最小值,然后调用Array的index方法传入元素值就可以求出下标 a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] theMin = a.min #=> 1 theIndex = a.index(a.min) #=> 0

http://poj.org/problem?id=2115 题意:对于C的循环(for i = A; i != B; i+=C)问在k位存储系统内循环多少次结束: 若循环有限次能结束输出次数,否则输出 FOREVER: 解:设x为循环次数:  (A+C*x)%2^k = B; 则 C*x+A = 2^k*y+B; 所以 C*x - 2^k*y = B-A; 类似于a*x+b*y = c (或 a*x = c(mod b))模线性方程的形式,所以可以根据扩展欧几里得算法解决 #include<s

(一)求字符串的MD5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SHA1,SHA256等方法 m = hashlib.md5() #声明一个对象 m.update(b'hello python') #用对象的update方法指定一个字符串,前面的b是转换为二进制,否则显示不 了. print(m.hexdigest()) #用对象的hexdigest()方法进行十六进制显示 . (二)求一个文件的md5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SH

一. 先说我对这个题目的理解 直线的x,y方程是这样的:y = kx+b, k就是斜率. 求线性回归斜率, 就是说 有这么一组(x, y)的对应值——样本.如果有四组,就说样本量是4.根据这些样本,做“线性回归”,最终求出一条直线(即y = kx + b的k值和b值),使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线(或者直线附近)上. 二. python解题需要安装的包 实际解题主要用到的python库是pandas. 解题算法是“最小二乘法”,这用到了pandas的ols函数. 我的系统

题目链接:Buy a Ticket 题意: 给出n个点m条边,每个点每条边都有各自的权值,对于每个点i,求一个任意j,使得2×d[i][j] + a[j]最小. 题解: 这题其实就是要我们求任意两点的最短路,但是从点的个数上就知道这题不可以用floyd算法,其实多元最短路可以用dijkstra算.@.@!把所有的点的权值和点放到结构体里面,放入优先队列,其实这样就能保证每次拓展到的点就是这个点的最短路(因为是优先队列,保证拓展到的点这时候的值是最小的),其实就是这个点想通就很简单. #inclu

一.前言说明 今天看到微信群里一道六年级数学题,如下图,求阴影部分面积 看起来似乎并不是很难,可是博主添加各种辅助线,写各种方法都没出来,不得已而改用写Python代码来求面积了 二.思路介绍 1.用Python将上图画在坐标轴上,主要是斜线函数和半圆函数 2.均匀的在长方形上面洒满豆子(假设是豆子),求阴影部分豆子占比*总面积 三.源码设计 1.做图源码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def init(): plt.xla

题目描述 一个含有n项的数列(n<=2000000),求出每一项前的m个数到它这个区间内的最小值.若前面的数不足m项则从第1个数开始,若前面没有数则输出0. 输入格式: 第一行两个数n,m. 第二行,n个正整数,为所给定的数列. 输出格式: n行,第i行的一个数ai,为所求序列中第i个数前m个数的最小值. 输入样例#1: 6 2 7 8 1 4 3 2输出样例#1: 0 7 7 1 1 3 单调队列模板题 用一个队列维护第i个数前m个最小值的位置注意在判断的时候要保持队列非空,否则会导致在队列为

最近在做的东西中有一件任务,相当于一个函数已知y来求x,网上找了各种办法最终得以实现.在此说明方法,并记录一些坑. 要求的函数比如:log(x) - log(1-x) + 2.2 * (1 -2x) 最好用的方法,利用Scipy.optimize中的fsolve函数. 在该方法中,我们可以调用scipy.optimize.fsolve来求解非线性方程(组),具体方法如下: from scipy.optimize import fsolve import numpy as np # 按格式要求定义

本月月初在职员工表(20来列,身份证.银行卡号等),本月离职员工表(10来列,计时.计件等),不考虑本月入职员工表,求下月月初在职员工表. Python,import pandas as pd,两个pd.DataFrame为a和b,有共同列姓名,求差集a-b.我的方法是只有姓名列参与差集. c=set(a['姓名'])-set(b['姓名'])d=a[a['姓名'].isin(c)] 考虑本月入职员工表,给你简历,手输吧!就不能做个腾讯文档在线采集表收集重点信息吗?Word邮件合并把导出的Exc