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

用蒙特卡洛方法算pi-基于python和R语言 最近follow了MOOC上一门python课,开始学Python.同时,买来了概率论与数理统计,准备自学一下统计.(因为被鄙视过不是统计专业却想搞数据分析) 有趣的是书里面有一块讲蒲丰投针计算Pi,这是一种随机模拟法,也就是蒙特卡洛法.蒲丰投针之于我太难,暂时没想到怎么用计算机模拟这一过程. python课中,老师也提到用随机模拟法,也就是蒙特卡洛法(MonteCarlo),用计算机模拟几千次实验,计算pi的近似值.好巧. 就拿python课中的

蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式 飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb

如图,刷微博时,看到一个问题,第一个想到的就是用蒙特卡洛方法求解,当时正在练python,于是尝试用python编写程序. import random # 先求s1 k=0 n=100000000 for i in range(n): x=random.uniform(0,10) y=random.uniform(0,10) if ((x-5)**2+(y-5)**2>25) and (y<-2*x+20): k=k+1 else: k=k s1=(k/n)*100 #求s2 import m

4701: 求阴影部分面积  本文版权归BobHuang和博客园共有,不得转载.如想转载,请联系作者,并注明出处. Time Limit(Common/Java):1000MS/3000MS     Memory Limit:65536KByteTotal Submit: 63            Accepted:40 Description 设正方形ABCD边长为a,分别以B和D为圆心,绘制半径为a的1/4圆,与正方形的内切圆相交与M.N.O.P点,求这些交点围成的阴影部分面积. Inpu

#给一个半径,求圆的面积和周长,圆周率3.14 r = int(input('r=')) print('area='+str(3.14*r*r)) print('circumference='+str(2*3.14*r))

""" 已知三角形的边长求他的面积和周长 Author:罗万财 Date:2017-3-3 """ import math a=float(input('a=')) b=float(input('b=')) c=float(input('c=')) if a+b>c and a+c>b and b+c>a: d=a+b+c e=(a+b+c)/2 f=math.sqrt(e*(e-a)*(e-b)*(e-c)) print('三

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

转载自:维基百科  蒙特卡洛方法 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 蒙特卡洛方法[编辑] 维基百科,自由的百科全书     蒙特卡洛方法(英语:Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法.是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来

强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 数学符号说明 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字.冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性. 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛

[转]Python的神奇方法指南 有关Python内编写类的各种技巧和方法(构建和初始化.重载操作符.类描述.属性访问控制.自定义序列.反射机制.可调用对象.上下文管理.构建描述符对象.Pickling).你可以把它当作一个教程,进阶,或者使用参考:我希望它能够成为一份针对Python方法的用户友好指南. 内容目录 介绍 构建和初始化 使操作符在自定义类内工作 描述你的类 属性访问控制 制作自定义序列 反射 可调用对象 上下文管理 构建描述符对象 Pickling你的对象 总结 附录:如何调用神

简介 有关 Python 内编写类的各种技巧和方法(构建和初始化.重载操作符.类描述.属性访问控制.自定义序列.反射机制.可调用对象.上下文管理.构建描述符对象.Pickling). 你可以把它当作一个教程,进阶,或者使用参考:我希望它能够成为一份针对 Python 方法的用户友好指南. 本文源码托管在 github 上:https://github.com/justjavac/magicmethods-zh_CN. 内容目录 介绍 构建和初始化 使操作符在自定义类内工作 神奇方法--比较 神奇

有关 Python 内编写类的各种技巧和方法(构建和初始化.重载操作符.类描述.属性访问控制.自定义序列.反射机制.可调用对象.上下文管理.构建描述符对象.Pickling). 你可以把它当作一个教程,进阶,或者使用参考:我希望它能够成为一份针对 Python 方法的用户友好指南. 1.介绍 这份指南是几个月内最有价值的 Blog 投稿精华.它的主题是向大家讲述 Python 中的神奇方法. 何为神奇方法呢?它们是面向 Python 中的一切,是一些特殊的方法允许在自己的定义类中定义增加“神奇”

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

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练习题 028] 求一个3*3矩阵对角线元素之和 ----------------------------------------------------- 这题解倒是解出来了,但总觉得代码太啰嗦.矩阵这东西,应该有个很现成的方法可以直接计算才对-- 啰嗦代码如下: str = input('请输入9个数字,用空格隔开,以形成3*3矩阵:') n = [int(i) for i in str.split(' ')] #获取9个数字 mx = [] #存储矩阵 for i in ra

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

Python数据类型及其方法详解 我们在学习编程语言的时候,都会遇到数据类型,这种看着很基础也不显眼的东西,却是很重要,本文介绍了python的数据类型,并就每种数据类型的方法作出了详细的描述,可供知识回顾. 一.整型和长整型 整型:数据是不包含小数部分的数值型数据,比如我们所说的1.2.3.4.122,其type为"int" 长整型:也是一种数字型数据,但是一般数字很大,其type为"long" 在python2中区分整型和长整型,在32位的机器上,取值范围是-2

1. 简介 本指南归纳于我的几个月的博客,主题是 魔法方法 . 什么是魔法方法呢?它们在面向对象的Python的处处皆是.它们是一些可以让你对类添加"魔法"的特殊方法. 它们经常是两个下划线包围来命名的(比如 __init__ , __lt__ ).但是现在没有很好的文档来解释它们. 所有的魔法方法都会在Python的官方文档中找到,但是它们组织松散.而且很少会有示例(有的是无聊的语法描述, 语言参考). 所以,为了修复我感知的Python文档的缺陷,我开始提供更为通俗的,有示例支持的

转载自:http://www.orangecube.NET/Python-time-complexity 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'代表容器中元素的数量,'k'代表参数的值,或者参