Obvious,最小特征值对应的特征向量为平面的法向 这个问题还有个关键是通过python求协方差矩阵的特征值和特征向量,np.linalg.eig()方法直接返回了特征值的向量和特征向量的矩阵 scipy.linalg.eigh()方法可以对返回的特征值和特征向量进行控制,通过eigvals参数,可以控制,比如我要返回最小的特征值,和其对应的特征向量,那么就是eigvals(0:0),在升序的情况下.还是很有用的. scipy.linalg.eigh(a, b=None, lower=True

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]

Dijkstra的双栈算术表达式求值法,即是计算算术表达式的值,如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) ). 该方法是 使用两个栈分别存储算术表达式的运算符与操作数 忽略左括号 遇到右括号时,操作数栈弹出两个操作数,运算符栈弹出一个运算符,两个操作数按运算符计算,将结果压入操作数栈 如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) )的计算流程如下: public class StackTest { public static void main(String[] args)

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

题目大意:原题链接 给定平面上的N个点,求出这些点一共可以构成多少个正方形. 解题思路: 若正方形为ABCD,A坐标为(x1, y1),B坐标为(x2, y2),则很容易可以推出C和D的坐标.对于特定的A和B坐标,C和D可以在线段AB的上面或者下面,即有两种情况.           根据构造三角形全等可以得知(很简单,注意下细节,不要把坐标弄混就行) CD在AB上面x3=x2+(y1-y2),y3=y2+(x2-x1);    x4=x1+(y1-y2),y4=y1+(x2-x1); CD在A

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基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i

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

(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

简介: 使用位移法将ip转为number型以及将number型转为ip,使用语言为python2.7 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 def ip2num(ip):     ip = [int(x) for x in ip.split('.')]     return ip[0] << 24 | ip[1] << 16 | ip[2] << 8 | ip[3] print ip2num('10.101.101.13') #174

根据lame定理,根据欧几里得算法求(a,b)的最大公因数过程如下(假设a>b):

想写一个冒泡法排序,没什么思路,就先写了个java的 public static void main(String[] args) { int array[] = {88,2,43,12,34,8,67,33,99}; for (int i = 0; i < array.length -1; i++){ for(int j = 0 ;j < array.length - i - 1; j++){ if(array[j] < array[j + 1]){ int temp = array[

一.熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术.社会经济等领域得到了非常广泛的应用. 熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重. 一般来说,若某个特征的信息熵越小,表明该特征的值得变异(对整体的影响)程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到 的作用也越大,其权重也就越大.相反,某个特征的信息熵越大,表明指标值得变异(对整体的影响)程度越小,提供的信息量也越少, 在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小. 二.熵权法赋权步骤 1. 数据标准化

本来想用回溯法实现 算24点.题目都拟好了,就是<python 回溯法 子集树模板 系列 -- 7.24点>.无奈想了一天,没有头绪.只好改用暴力穷举法. 思路说明 根据四个数,三个运算符,构造三种中缀表达式,遍历,计算每一种可能 显然可能的形式不止三种.但是,其它的形式要么得不到24点,要么在加.乘意义下可以转化为这三种形式的表达式! 使用内置的eval函数计算中缀表达式,使得代码变得非常简洁! 完整代码 # 作者:hhh5460 # 时间:2017年6月3日 import itertool

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

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

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