#CalPi.py from random import random from math import sqrt from time import clock DARTS = 10000000 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 = 4.0 * (hits/D

MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链(待填坑) MCMC(三)M-H采样和Gibbs采样(待填坑) 作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.比如我们前面讲到的分解机(Factorization Machines)推荐算法,还有前面讲到的受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结,都用到了MCMC来做一些复杂运算的近似求解.下面我们就对MC

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法的精髓:用统计结果去计算频率,从而得到真实值的近似值. 一.求圆周率的近似值,采用 投点法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Circle # 投点次数 n = 10000 # 圆的信息 r = 1.0 # 半径 a, b = (0., 0.) # 圆心 # 正方形区域边界 x_min, x_max = a-r, a+r y_mi

如果不考虑作图,这里的两个例子可以改写成下面的样子: 求圆周率 import random ''' 蒙特卡罗模拟 投点法计算圆周率 ''' # 投点游戏 def play_game(): # 圆 r = 1.0 # 半径 a, b = (0., 0.) # 圆心 # 正方形区域边界 x_min, x_max = a-r, a+r y_min, y_max = b-r, b+r # 在 正方形 区域内随机投点 x = random.uniform(x_min, x_max) # 均匀分布 y =

1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法. 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法,假设我们需要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如积分)的复杂程度是成正比的.而采用蒙特卡罗方法是怎么计算的呢?首先你把图形放到一个已知面积的方框内,然后假想你有一些豆子,把豆子均匀地朝这个方框内撒,散好后数这个图形之中有多少

'''第一种:自然连接''' #format 连接字符串 str = '{}使用的python是{}版本'.format('我','3.6.5') print(str) #打印结果:我使用的python是3.6.5版本 #format连接不同类型 str1 = '{}{}{}'.format('圆周率','是',3.1592657,'...') print(str1) #打印结果:圆周率是3.1592657 '''第二种指定顺序连接''' #format指定顺序 str3 = '{0}{1}{0

1. “二分法解方程” 在二分法中,从区间[a,b]开始,用函数值f(a)与f(b)拥有相反的符号.如果f在这个区间连续,则f的图像至少在x=a,x=b之间穿越x轴一次,因此方程f(x)=0在[a,b]之间至少有一个解,通过逐步对[a,b]区间进行二分处理,选取在那一部分改变了符号,逐步缩小方程解的更小区域. /************************************************************************/ /*二分法 解方程 */ /*****

蒙特卡罗方法给我的感觉是和Reinforcement Learning: An Introduction的第二章中Bandit问题的解法比较相似,两者皆是通过大量的实验然后估计每个状态动作的平均收益.不过两者的区别也是显而易见,Bandit问题比较简单,状态1->动作1->状态1,这个状态转移过程始终是自我更新的过程,而且是一一对应的关系.蒙特卡罗方法所解决的问题就要复杂一些,通常来说,其状态转移过程可能为,状态1->动作1->状态2->动作1->状态3.Sutten书

题目 蒙特卡罗算法的典型应用之一为求圆周率PI问题. 思想: 一个半径r=1的圆,其面积为:S=PI∗r2=PI/4 一个边长r=1的正方形,其面积为:S=r2=1 那么建立一个坐标系,如果均匀的向正方形内撒点,那么落入圆心在正方形中心,半径为1的圆内的点数与全部点数的比例应该为PI/4,根据概率统计的规律,只要撒的点足够多,那么便会得到圆周率PI的非常近似的值. 蒙特卡罗算法关键 使用蒙特卡罗算法计算圆周率有下面两个关键点: 均匀撒点:在C语言中可用随机函数来实现,产生[0,1)之间随机的坐标

1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板(如图), 现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率.并以此概率,布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法.这就是蒲丰投针问题(又译“布丰投针问题”). 我们来看一下投针算法的步骤: 取一张白纸,在上面画上许多条间距为a的平行线 取一根长度为l(l≤a) 的针,随机地向

前言 你清茶园不是人待的地方! 里面的个个都是人才,说话又好听--就是我太菜了啥也听不懂,这次期中还考的贼**烂,太让人郁闷了. 最近课上讲这个马尔科夫链蒙特卡罗方法,我也学得一塌糊涂.这时我猛然想起了自己的博客园密码(雾),来更个博客吧. [Warning] 本人数学水平差劲,下文用词不严谨.缺少部分证明,请酌情阅读.若出锅,欢迎指正. 啥是马尔科夫链? 马尔科夫链(Markov Chain),简单来说就是一个用来随机游走的有向图,每条边(u, v)的边权\(p_{uv}\)代表"当前在u,下

Python测试函数的方法之一 首先介绍简单的try......except尝试运行的放例如下面的图和代码来简单介绍下: 注释:提醒以下代码环境为2.7.x 请3.x以上的同学们老规矩print(把打印内容放入括号内) #!/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- def test(x,y): print x+y try: test() except: print 'Error' test(1,2) test测试的函数,没传参数的x,y,函数结果是要答应

使用python原生的方法实现发送email import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.base import MIMEBase from email.utils import COMMASPACE from email import encoders import os # 发送账号信息 sender = '

Python中sorted()方法的用法 1.先说一下iterable,中文意思是迭代器. Python的帮助文档中对iterable的解释是:iteralbe指的是能够一次返回它的一个成员的对象.iterable主要包括3类: 第一类是所有的序列类型,比如list(列表).str(字符串).tuple(元组). 第二类是一些非序列类型,比如dict(字典).file(文件). 第三类是你定义的任何包含__iter__()或__getitem__()方法的类的对象. 2.Python帮助文档中对

python类及其方法 一.介绍 在 Python 中,面向对象编程主要有两个主题,就是类和类实例类与实例:类与实例相互关联着:类是对象的定义,而实例是"真正的实物",它存放了类中所定义的对象的具体信息. 类有这样一些的优点: 1.类对象是多态的:也就是多种形态,这意味着我们可以对不同的类对象使用同样的操作方法,而不需要额外写代码. 2.类的封装:封装之后,可以直接调用类的对象,来操作内部的一些类方法,不需要让使用者看到代码工作的细节. 3.类的继承:类可以从其它类或者元类中继承它们的

原文:http://www.orangecube.net/python-time-complexity 本文翻译自Python Wiki本文基于GPL v2协议,转载请保留此协议. 本页面涵盖了Python中若干方法的时间复杂度(或者叫“大欧”,“Big O”).该时间复杂度的计算基于当前(译注:至少是2011年之前)的CPython实现.其他Python的实现(包括老版本或者尚在开发的CPython实现)可能会在性能表现上有些许小小的差异,但一般不超过一个O(log n)项. 本文中,’n’代

Python LOGGING使用方法 1. 简介 使用场景 场景 适合使用的方法 在终端输出程序或脚本的使用方法 print 报告一个事件的发生(例如状态的修改) logging.info()或logging.debug() 发生了一个特定的警告性的事件 logging.warn() 发生了一个特定的错误性的事件 raise 发生了一个特定的错误性的事件,但是又不想因为此错误导致程序退出(例如程序是一个守护进程) logging.error(),logging.exception(),loggi

http://www.cnblogs.com/lovebread/archive/2009/12/24/1631108.html [Python]读写文件方法 http://www.cnblogs.com/xuxn/archive/2011/07/27/read-a-file-with-python.html Python按行读文件 1. 最基本的读文件方法: # File: readline-example-1.py file = open("sample.txt") while 1

最简便安装python+selenium-webdriver环境方法 from:http://www.easonhan.info/python/2013/12/07/active-python-install-selenium/ 乙醇的blog. 很多同学在windows搞不定python + selenium-webdriver的安装环境,在这里乙醇给大家提供一种极速安装的方式. 首先感谢active-python 只需要2步就可以安装完毕. 安装active-python 从这里下载acti

python字符串replace()方法 >>> help(str.replace)Help on method_descriptor:replace(...)    S.replace(old, new[, count]) -> string        Return a copy of string S with all occurrences of substring    old replaced by new.  If the optional argument cou