for i in range(200, 17,-1): if(i%17==0): print(i) break

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_

条件最短路径问题,指带有约束条件.限制条件的最短路径问题.例如: 顶点约束,包括必经点或禁止点的限制: 边的约束,包括必经路段.禁行路段和单向路段:无权路径长度的限制,如要求经过几步或不超过几步到达终点. 本文基于 NetworkX 工具包,建立了一个遍历简单路径.判断约束条件的通用框架. 数模竞赛真题案例,详解禁止点.禁止边.必经点.必经边的约束条件处理,进而可以扩展到任何约束条件. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 带有条件约束的最短路径

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

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]

# 如何使用Python生成200个优惠卷(激活码) import random import string # string.ascii_letters 26个大小写 # -9数字 # 获得激活码中的字母和数字组合 chars = string.ascii_letters + string.digits print(chars) # 获得4位数激活码 def getRandom(): )) print(getRandom()) # 获得4列4位数激活码 以"-"串联 def conc

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

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)))

题目:使用 Python 生成 200 个不重复的激活码 编写思路# 激活码一般是由26个大写字母和10个数字任意组合而成# 长度为12位或者16位的居多激活码# 一个激活码里的字符是可以重复的,而且必须要保证激活码是不能重复的 测试用例 # 1.随机生成字符:数字加字母# 2.生成200个# 3.去重 编码: 第一步:随机生成16位字母跟数字的字符串 1.调用ramdom模块,使用了import random 2.choice()  方法返回一个列表,元组或字符串的随机项 使用了random.

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

17.字符串转换整数 (atoi) 请你来实现一个 atoi 函数,使其能将字符串转换成整数. 首先,该函数会根据需要丢弃无用的开头空格字符,直到寻找到第一个非空格的字符为止. 当我们寻找到的第一个非空字符为正或者负号时,则将该符号与之后面尽可能多的连续数字组合起来,作为该整数的正负号:假如第一个非空字符是数字,则直接将其与之后连续的数字字符组合起来,形成整数. 该字符串除了有效的整数部分之后也可能会存在多余的字符,这些字符可以被忽略,它们对于函数不应该造成影响. 注意:假如该字符串中的第一个非

1022. 可被 K 整除的最小整数  显示英文描述 我的提交返回竞赛   用户通过次数74 用户尝试次数262 通过次数75 提交次数1115 题目难度Medium 给定正整数 K,你需要找出可以被 K 整除的.仅包含数字 1 的最小正整数 N. 返回 N 的长度.如果不存在这样的 N,就返回 -1. 示例 1: 输入:1 输出:1 解释:最小的答案是 N = 1,其长度为 1. 示例 2: 输入:2 输出:-1 解释:不存在可被 2 整除的正整数 N . 示例 3: 输入:3 输出:3 解释

Description 求A^B的最后三位数表示的整数. 说明:A^B的含义是“A的B次方”    Input 输入数据包含多个测试实例,每个实例占一行,由两个正整数A和B组成(1<=A,B<=10000),如果A=0, B=0,则表示输入数据的结束,不做处理.   Output 对于每个测试实例,请输出A^B的最后三位表示的整数,每个输出占一行.    Sample Input 2 3 12 6 6789 10000 0 0   Sample Output 8 984 1 快速幂求n^n;

发现一个很奇怪的现象: python语言求哈希值所用时间竟然比C++少: C++ code 1 #include "stdafx.h" 2 #include <windows.h> 3 #include <time.h> 4 #include <iostream> 5 void ShowError(char *pszText) 6 { 7 char szErr[MAX_PATH] = { 0 }; 8 ::sprintf_s(szErr, "

(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

解析: 常见的优惠券(激活码)是由数字.字母(大小写)组成: string.ascii_letters   26个大小写字母: string.digits 0-9数字: 随机组合 使用random.sample import randomimport string code = string.ascii_letters + string.digitsprint(code) #获取随机生成的4位字符串def getCode(): return "".join(random.sample(

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