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

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

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

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*(

Google是最早实践大数据的公司,目前大数据繁荣的生态很大一部分都要归功于Google最早的几篇论文,这几篇论文早就了以Hadoop为开端的整个开源大数据生态,但是很可惜的是Google内部的这些系统是无法开源的,在开源生态和云计算兴起之后,Google也是受够了闭源的痛苦,据说为了给用户提供HBase服务,Google还为BigTable写了兼容HBase的API,在Google看来这就是一种羞辱,痛定思痛,Google开始走开源之路,将自己的标准推广给社区,这就是Apache Beam项目

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/99860308 编程规范 今天公司新出了一套Python编程规范2.0,一直觉得自己写代码路子有点野,所以仔细的看了下. 多数的内容在网上都能搜到,但有几点需要说说 让我觉得羞愧的注释率 公司要求代码注释行,占代码总行数的20%,而我经常一套代码写下来注释寥寥几行.甚至在Linux下写代码的

Flink 1.9.0及更高版本支持Python,也就是PyFlink. 在最新版本的Flink 1.10中,PyFlink支持Python用户定义的函数,使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数.但是,听完所有这些后,您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么?作为PyFlink的快速指南,本文将回答这些问题. 为什么需要PyFlink? Python上的Flink和Flink上的Python 那么,PyFlink到底是什么?顾名思义,PyFlink就是Apache Fli

Python推导式详解,带你写出比较精简酷炫的代码 前言 1.推导式分类与用法 1.1 列表推导 1.2 集合推导 1.3 字典推导 1.4 元组推导?不存在的 2.推导式的性能 2.1 列表推导式与循环的性能 2.2 列表推导式与生成器推导式的性能 前言 很多小伙伴应该都做过打印九九乘法表吧 你的代码是这样的呢 list=[] for x in range(1,10): list2=[] for y in range(1,x+1): list2.append('%s*%s=%-2s' % (y

[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. [

Python正则式的基本用法 1.1基本规则 1.2重复 1.2.1最小匹配与精确匹配 1.3前向界定与后向界定 1.4组的基本知识 2．re模块的基本函数 2.1使用compile加速 2.2 match和search 2.3 finditer 2.4字符串的修改与替换 3．更深入的了解re的组与对象 3.1编译后的Pattern对象 3.2组与Match对象 3.2.1组的名字与序号 3.2.2Match对象的方法 4．更多的资料 初学Python,对Python的文字处理能力有很深的印象,

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会

前缀式计算 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 先说明一下什么是中缀式: 如2+(3+4)*5这种我们最常见的式子就是中缀式. 而把中缀式按运算顺序加上括号就是:(2+((3+4)*5)) 然后把运算符写到括号前面就是+(2 *( +(3 4) 5) ) 把括号去掉就是:+ 2 * + 3 4 5 最后这个式子就是该表达式的前缀表示. 给你一个前缀表达式,请你计算出该前缀式的值. 比如: + 2 * + 3 4 5的值就是 37   输入 有多组测试

前缀式计算 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 先说明一下什么是中缀式: 如2+(3+4)*5这种我们最常见的式子就是中缀式. 而把中缀式按运算顺序加上括号就是:(2+((3+4)*5)) 然后把运算符写到括号前面就是+(2 *( +(3 4) 5) ) 把括号去掉就是:+ 2 * + 3 4 5 最后这个式子就是该表达式的前缀表示. 给你一个前缀表达式,请你计算出该前缀式的值. 比如: + 2 * + 3 4 5的值就是 37   输入 有多组测试

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:                

前缀式计算 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3 描写叙述 先说明一下什么是中缀式: 如2+(3+4)*5这样的我们最常见的式子就是中缀式. 而把中缀式按运算顺序加上括号就是:(2+((3+4)*5)) 然后把运算符写到括号前面就是+(2 *( +(3 4) 5) ) 把括号去掉就是:+ 2 * + 3 4 5 最后这个式子就是该表达式的前缀表示. 给你一个前缀表达式,请你计算出该前缀式的值. 比方: + 2 * + 3 4 5的值就是 37 输入 有多组測试数

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:  1 # -*- coding

流式计算平台-Storm 我们以Storm为例来看流式计算的功能是什么. 下面内容引用自大圆的博客.在Storm中,一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布,这同Hadoop的MapReduce任务相似.但是有一点不同的是:在Hadoop中,MapReduce任务最终会执行完成后结束:而在Storm中,Topology任务一旦提交后永远不会结束,除非你显示去停止任务. 计算任务Topology是由不同的Spouts和Bolts,通过数据流(Stream)连接起来的图.下面是一个Top

  读了阮一峰的蒙特卡罗方法入门,用概率统计的方式求解棘手的数学问题还挺有意思的,尤其是利用正方形和它的内切圆之间的面积关系来建模求解圆周率的方法精巧又简单,比投针实验好理解也好实现多了.建模可不是Matlab或者MAST/VHDL语言的专利,既然tcl/tk脚本也有内置的随机数产成函数rand(),那么我用tcl/tk建模计算圆周率也应该不在话下. 建模思想 正方形内部有一个相切的圆,它们的面积之比是π/4. 在这个正方形内部,随机产生足够多的点,计算它们与中心点的距离,从而判断是否落在圆的内

前缀式计算 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 先说明一下什么是中缀式: 如2+(3+4)*5这种我们最常见的式子就是中缀式. 而把中缀式按运算顺序加上括号就是:(2+((3+4)*5)) 然后把运算符写到括号前面就是+(2 *( +(3 4) 5) ) 把括号去掉就是:+ 2 * + 3 4 5 最后这个式子就是该表达式的前缀表示. 给你一个前缀表达式,请你计算出该前缀式的值. 比如: + 2 * + 3 4 5的值就是 37   输入 有多组测试

上篇的内容,我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理.所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节,并且分析MapReduce与批处理的局限性,看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案. 1.MapReduce的局限 MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联.MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业. 依