完全数(Perfect number),又称完美数或完备数,是一些特殊的自然数.它所有的真因子(即除了自身以外的约数)的和(即因子函数),恰好等于它本身.如果一个数恰好等于它的因子之和,则称该数为“完全数”.第一个完全数是6,第二个完全数是28,第三个完全数是496,后面的完全数还有8128.33550336等等 ——摘自百度百科 for i in range(1,1001): a = [] for j in range(i): if i % j == 0: a.append(j) if i =

/* * 若一个自然数,它所有的真因子(即除了自身以外的约数)的和恰好等于它本身,这种数叫做完全数,简称完数. * 例如:6=1+2+3. * 题目:求1000以内的完全数. */ public class PerfectNumber { // 数字上限 static Integer limit = 1000; public static void main(String[] args) { System.out.println(limit + "以内的完全数有:"); fun(lim

a=0 for n in range(1,1000): if n%3==0 or n%5==0: a=a+n print(a) 运行结果: 233168

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

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]

之前在做求1000以内的质数的时候,我们一般能想到的就是从3~(根号)no,逐一和no除,如果存在某个i使得  i|no成立的话,说明no不是质数(“i|no”是i整除除no的意思): 在<明解c语言>上看到了一种与相似,但运算次数比其还少的. #include <stdio.h> int main(void) { int i,no; ]; ; unsigned ; prime[ptr++]=; //这里是prime[0]=2,然后ptr再加加 prime[ptr++]=; ;no

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)))

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

Python基础 内置函数 今天来介绍一下Python解释器包含的一系列的内置函数,下面表格按字母顺序列出了内置函数: 下面就一一介绍一下内置函数的用法: 1.abs() 返回一个数值的绝对值,可以是整数或浮点数等. print(abs(-18)) print(abs(0.15)) result: 18 0.15 2.all(iterable) 如果iterable的所有元素不为0.''.False或者iterable为空,all(iterable)返回True,否则返回False. print

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

Time Limit: 10 second Memory Limit: 2 MB 问题描述 完全数又称完数.完美数.完备数,是一些特殊的自然数,它所有真因子(即除自己以外的因子)的和等于它本身.例如:6=1+2+3,6是一个完数. 至今为止,人类共发现了46个完数,由于简单类型的数据范围有限,所以仅能求出前n(n<=8)个完数. Input 一个整数n Output 有n行,输出前n个完数,每个数占一行 Sample Input 3 Sample Output 6 28 496 [题解] 如果直

1 /*9 [程序 9 求完数] 2 题目:一个数如果恰好等于它的所有因子之和,这个数就称为"完数". 3 例如 6=1+2+3.编程找出 1000 以内的所有完数. 4 */ 5 6 /*分析 7 * 1.完数:各个小于它的约数(真约数,列出某数的约数,去掉该数本身,剩下的就是它的真约数)的和等于它本身的自然数叫做完全数 8 * 2.怎么找到一个数的所有因子------从1到n对n取余 9 * 3.遍历1~1000,找出每个数的所有因子再求和 10 * */ 11 12 13 14

(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

定义: 完全数:所有的真因子(即除了自身以外的约数)的和,恰好等于它本身.例如:第一个完全数是6,它有约数1.2.3.6,除去它本身6外,其余3个数相加,1+2+3=6.第二个完全数是28,它有约数1.2.4.7.14.28,除去它本身28外约数相加=28. 性质: (1)所有的完全数都是三角数.例如:6=1+2+3:28=1+2+3+...+6+7:496=1+2+3+...+30+31:8128=1+2+3…+126+127. (2)所有的完全数的倒数都是调和数.例如:1/1+1/2+1/3

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

目录 自定义函数 内置函数 文件的操作 练习题 一. 自定义函数 1. 函数的创建 函数的创建 1.def关键字 2.函数名+() 3.冒号 4.缩进 5. return返回值,可以不写,默认的返回值为None 例: def hanshuming(): print(123) print(456) return True hanshuming() 2. 函数的参数 (1)参数的定义 参数是使用通用变量来建立函数和变量之间关系的一个变量.我们都知道函数是用来被调用的,当我们需要给这个函数传送值的时候

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

水仙花数是指一个 n 位数 ( n>=3 ),它的每个位上的数字的 n 次幂之和等于它本身.(例如:1^3 + 5^3 + 3^3 = 153) 三位的水仙花数共有4个,分别为:153.370.371.407 代码实现: public class For_Demo2 { public static void main(String[] args) { //求水仙花数 int ge,shi,bai; int m=0; int total=0; for(int i=100;i<1000;i++){