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

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

from hashlib import md5 m = md5(') print m.hexdigest()

前言 最近要开发一个基于python的合并文件夹/目录的程序,本来的想法是基于修改时间的比较,即判断文件有没有改变,比较两个文件的修改时间即可.这个想法在windows的pc端下测试没有问题. 但是当把一个文件从pc端复制到优盘时出现了一个问题,复制到优盘的文件比pc端的文件慢了两秒钟! 这里我用的复制函数是 shutil.copy2(),理论上它会把修改时间和最后访问时间也复制过来1,但是实际情况并不是完全相同. 详细情况我在segmentfault里提出了问题:为什么将一个文件从pc中复制到

大家都知道python的默认值是在函数定义时计算出来的, 也就是说默认值只会计算一次, 之后函数调用时, 如果参数没有给出,同一个值会赋值给变量, 这会导致, 如果我们想要一个list默认值, 新手通常这么写: def foo(a=[]): a.append(3) print a 其实是错误的,两次调用会这样的结果: [3] [3, 3] 其实应该这么写 def baz(a=None): a = a or [] a.append(3) print a 两次调用输出以下结果: [3] [3] 这样

Python读字节某一位的值,设置某一位的值,二进制位操作   在物联网实际应用项目开发中,为了提升性能,与设备端配合,往往最终使用的是二进制字节串方式进行的通信协议封装,更会把0和1.True和False.Yes和No这样的布尔值每8个只占用一个字节,用字节中的位来表示.减少传输量,减少对网络稳定性的要求.这就带来了要怎么读某个字节中每一位的值和怎么设置每一位的值的问题.   这几天再写培训演示代码,顺便就写了两个函数,解决字节位值读写问题,现在分享给大家.   下面直接上代码,在Python

利用如下公式,编写函数计算∏的值,直到最后一项的绝对值小于e,主程序接收从键盘输入的e,输出∏的值(保留5位小数). ∏/4 = 1-1/3+1/5-1/7... #include <iostream> #include<cmath> #include<iomanip> using namespace std; float f(float); int main() { float e = 0.0; cin >> e; cout << fixed&

本题来自 Project Euler 第8题:https://projecteuler.net/problem=8 # Project Euler: Problem 8: Largest product in a series # The four adjacent digits in the 1000-digit number # that have the greatest product are 9 × 9 × 8 × 9 = 5832. # Find the thirteen adjac

做评分卡模型时(假设有多个自变量,因变量即是否违约.)通常需要筛选变量. k-s值的作用类似于AUC,它期初是用来评价模型(变量)对是否违约事件的区分程度的. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 8 17:04:37 2019 @author: Administrator ks计算 """ import pandas as pd import numpy as np data_test_2

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

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

求集合中选一个数与当前值进行位运算的max 这是一个听来的神仙东西. 先确定一下值域把,大概\(2^{16}\),再大点也可以,但是这里就只是写写,所以无所谓啦. 我们先看看如果暴力求怎么做,位运算需要给定\(01/10,00,11\)的关系,总共\(8\)种. 如果是暴力的话,我们的方法有两种, 第一种是比较喜闻乐见的, 我们对于当前数\(x\),暴力计算所有存在的数\(a_i\)中,\(x\oplus a_i\)的最大值,这样的复杂度是\(O(2^{16})\)的. 另外一种也是不难考虑到的

摘要 这篇文章主要介绍了计算TF-IDF的不同方法实现,主要有三种方法: 用gensim库来计算tfidf值 用sklearn库来计算tfidf值 用python手动实现tfidf的计算 总结 之所以做了这方面的总结是因为最近在研究word2vec,然后涉及到了基于word2vec的文本表示方法.你用word2vec训练好的模型可以得到词的向量,然后我们可以利用这些词向量表示句子向量. 1. 一般处理方法是把句子里涉及到的单词用word2vec模型训练得到词向量,然后把这些向量加起来再除以单词数

'''词汇检索百度返回值,并且计算PMI值的类''' from bs4 import BeautifulSoup import requests import re import pandas as pd import time import numpy as np class PMI(): def __init__(self): self.url = 'https://www.baidu.com/s?wd=' #self.vocab = vocab def getHtml(self, url)

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

从Git Tip of the Week: Objects一文中得知,Git是这样计算提交内容的Hash值的: Hash算法用的是SHA1 计算前,会在内容前面添加"blob 内容长度\0",\0表示的是空字符(NUL). 计算出来的Hash值是40位16进制序列(40-character hexadecimal sequence). 比如提交一个空文件,Git计算出来的Hash值是e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391,实际计算的内容是&qu

目录 1 问题描述  2 解决方案 2.1 计算中值问题 2.2 选择问题   1 问题描述 中值问题是求一个n个数列表中某一数组下标k,它要求该下标元素比列表中的一半元素大,又比另一半元素小,这个中间的值被称为中值. 选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的问题. 2 解决方案 2.1 计算中值问题 本文使用Lomuto划分算法思想,此处引用<算法设计与分析基础>第三版上一段文字介绍及配图,具体如下: 具体实现代码如下: package com.liuzhen.chapter4; pub

今天老师布置了一个课后作业,去尽可能的准确计算π的值,还要显示时间和进度条,对于python小白的我,当然是综合书上和网上的知识,自己做了一个小程序,代码如下: 一.写代码的准备工作:用pip下载第三方库tqdm 步骤1:打开cmd 步骤2:输入pip install   你要安装的库(如 pip install tqdm)   #pip一般是在安装python的时候就有了,还有tqdm我之前已经下载好了 二.写程序 1.这个代码的启发是由上学期c语言的一道例题改编的 from math imp

C 语言 clock() 函数,例:计算多项式值 /** * clock(): 捕捉从程序开始运行到 clock() 被调用时所耗费的时间. * 这个时间单位是 clock tick, 即"时钟打点". * 常数 CLK_TCK: 机器时钟每秒所走的始终打点数. * In Macintosh or C99, CLK_TCK == CLOCKS_PER_SEC * http://www.cplusplus.com/reference/ctime/CLOCKS_PER_SEC/ */ 我把

各位看官们.大家好,上一回中咱们说的是巧用移位的样例,这一回咱们说的样例是:巧用溢出计算最值. 闲话休提,言归正转.让我们一起talk C栗子吧! 大家都知道,程序中的变量都有一个取值范围,这个范围也计算机和编译器都有关系. 我们举个实际的例 子进行说明:在32位的计算机上,假设使用4个字节存储int类型的变量也就是说使用了32位的存储空间. 这时int类型变量的取值范围是:负2的32次方到正2的32次方-1,详细的数值是-2147483648到2147483647. 假设把不在这个范围内的数值