3 插值与曲线拟合 Interpolation and Curve Fitting 给定n+1个数据点(xi,yi), i = 0,1,2,…,n,评估y(x). 3.1 介绍(introduction) 离散数据集,或者形如下面的表格,常常在技术计算中用到,数据源可能来自于实验观察或者数值计算. 3.2 多项式插值(Polynomial Interpolation)插值和曲线拟合存在差别.对于插值,我们通过数据拟合一条曲线,在拟合过程中,我们潜在假设数据是精确的和独特的:对于曲线拟合,…

用Python构建一个SSH僵尸网络 01 简介 一. 构建一个SSH僵尸网络的流程图: Created with Raphaël 2.1.0手动操作,实现通过SSH连接目标服务器(手动)用 Pexpect 与 SSH 交互(自动)用 Pxssh 暴力破解 SSH 密码利用 SSH 中的弱私钥构建 SSH 僵尸网络 二. 详细步骤 第零步: 准备工作.手动操作,实现通过SSH连接目标服务器(手动) 构建僵尸网络的第一件事情你知道是什么吗?嘿嘿,就找一个目标服务器.目标服务器就是一个启动了SSH服…

Python基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i…

双指数函数 待拟合曲线为 y(x) = bepx + ceqx import matplotlib.pyplot as plt x = ([0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0]) y = ([0.33, 0.26, 0.18, 0.16, 0.12, 0.09, 0.08, 0.07, 0.06, 0.06, 0.0…

本节内容 Python介绍 发展史 Python 2 or 3? 安装 Hello World程序 Python 注释 变量 用户输入 模块初识 .pyc是个什么鬼? 数据类型初识 数据运算 表达式if ...else语句 表达式for 循环 break and continue 表达式while 循环 作业需求 一. Python介绍 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解…

一.变量二.数据类型2.1 什么是数据类型及数据类型分类2.2 标准数据类型:2.2.1 数字2.2.1.1 整型:2.2.1.2 长整型long:2.2.1.3 布尔bool:2.2.1.4 浮点数float:2.2.1.5 复数complex:2.2.1.6 数字相关内建函数2.2.2 字符串2.2.2.1 字符串创建2.2.2.2 字符串常用操作2.2.2.3 字符工厂函数str()2.2.3 列表2.2.3.1 列表创建2.2.3.2 列表常用操作2.2.3.3 列表工厂函数list()…

NumPy为Python提供了快速的多维数组处理的能力,而SciPy则在NumPy基础上添加了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有几乎和Matlab一样的处理数据和计算的能力了. NumPy和SciPy官方网址: http://www.scipy.org NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组.它将常用的数学函数都进行数组化,使得这些数学函数能够直接对数组进行操作,将本来需要在Python级别进行的循环,放到C语言的运算中,…

[程序1] 题目:有1.2.3.4个数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少? ans = [i*100+j*10+k for i in range(1, 5) for j in range(1, 5) for k in range(1, 5) if i != j and i != k and j != k] print(ans) [程序2] 题目:企业发放的奖金根据利润提成.利润(I)低于或等于10万元时,奖金可提10%:利润高于10万元,低于20万元时,低于10万元的部分按1…

一直想把这几个插值公式用代码实现一下,今天闲着没事,尝试尝试. 先从最简单的拉格朗日插值开始!关于拉格朗日插值公式的基础知识就不赘述,百度上一搜一大堆. 基本思路是首先从文件读入给出的样本点,根据输入的插值次数和想要预测的点的x选择合适的样本点区间,最后计算基函数得到结果.直接看代码!(注:这里说样本点不是很准确,实在词穷找不到一个更好的描述...) str2double 一个小问题就是怎样将python中的str类型转换成float类型,毕竟我们给出的样本点不一定总是整数,而且也需要做一些容错…

插值与拟合 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28149195 1.最小二乘拟合 实例1 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ## 设置字符集,防止中文乱码 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'si…