朴素贝叶斯算法要理解一下基础:    [朴素:特征条件独立   贝叶斯:基于贝叶斯定理] 1朴素贝叶斯的概念[联合概率分布.先验概率.条件概率**.全概率公式][条件独立性假设.]   极大似然估计 2优缺点     [优点: 分类效率稳定:对缺失数据不敏感,算法比较简单,常用于文本分类:在属性相关性较小时,该算法性能最好    缺点:假设属性之间相互独立:先验概率多取决于假设:对输入数据的表达形式很敏感] 3先验概率.后验概率 先验概率的计算比较简单,没有使用贝叶斯公式: 而后验概率的计算,要

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #求1-2+3-4+5...99的所有数的和 """ 给start赋值为1,sum赋值为0,当start的赋值小于100的时候while循环为真 temp的赋值等于start和2的余数,如果temp的赋值等于1,sum的赋值就等于 sum加start的赋值(余数为1,start就是奇数),否则sum的赋值就等于sum减start的 赋值(余数不为1就为0,start就是偶数),start

在现在的异常机制处理的比较完善的编码系统里面,让计算机完全崩溃无法操作的代码还是不多的.今天就无意运行到这段python代码,运行完,计算机直接崩溃,任务管理器都无法调用,任何键都用不了,只能强行电源关机.稍微分析了下,应该是list对iterator object处理有漏洞,导致程序无法响应,内存占用迅速暴涨,不过也还是不能解释为什么终结进程都不行.有没有人能帮忙回答下原因呢?先谢谢了 这是一段关于yield的代码: def yield_2(): a, b = 0, 1 while 1: yi

用python语言算π值并且带有进度条 用python算圆周率π 1.准备第三方库pip 2.利用马青公式求π 3.用python语言编写出求圆周率到任意位的程序如下: 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{

均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算. R语言平均值公式: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)#x - 是输入向量.trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值.na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值 > x<-c(-22,-13,2,45,56,73,21,44,NA)> result.mean<-mean(x,rim=0.2,na.rm=TRUE)#rim=0.2就是对x其中的向量排序,然后去掉左边和右边的各

前几天学完python的程序分支结构后,老师课后留了一个问题,用两种方法计算一个大于或等于 1 的实数 n 数的平方根. 描述设计一个用二分法计算一个大于或等于 1 的实数 n 的平方根的函数sqrt_binary(n),计算精度控制在计算结果的平方与输入的误差不大于1e-6.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 注:初始区间取[0,n] ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪

描述 给定一个数n,范围为0≤n≤100,请你编程精确的求出n的阶乘n!. 输入 输入数据有多行,每行一个整数n,当n<0时输入结束. 输出 输出n的阶乘. 样例输入 1234-1 样例输出 12624 def fact(n): if n == 0: return 1 else: return n * fact(n - 1) while True: a=int(input()) if a<0: break else: print(fact(a)) 用python进行大数据的实现还是很方便的

#用filter求素数 #生成器,生成一个无限序列 def _odd_iter(): n=1 while True: n=n+2 yield n #筛选函数 def _not_divisible(n): return lambda x:x%n>0 #生成器,不断返回下一个素数 def primes(): yield 2 it = _odd_iter()#初始序列 while True: n=next(it)#返回序列的第一个数 yield n it = filter(_not_divisible

#求10万以内所有素数 num = int(input(">>>")) strs = '' for i in range(2,num): for c in range(2,int(i**0.5)+1): if i%c == 0: break else: strs += str(i)+' ' print(strs) 方法2: print(2) for i in range(3,100001,2): if i>10 and i%10 == 5: continue e

#求素数 #素数:只能被1和它自己整除 n = int(input('Please input a number >>>')) flag = False for i in range(2,n): if n % i == 0: #找到条件是什么 flag = True print(i) break if flag: print(n,'is not a prime number.') else: print(n,'is a prime number.') 2.或者如下: #求素数 #素数:只

#求1到5阶乘之和 # a = 1 sum = 0 for i in range(1,6): a = i*a sum = sum+a print(sum)

如有求时间差的需求,可直接套用此方法: import time true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S')) time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S')) dif_time=time_now-true_time struct_time=time.gmtime(dif_tim

#!/usr/bin/env pyhton # -*- coding:utf-8 -*- #求1-2+3-4+5...99的所有数的和(自写) """ 给x赋值为0,给y赋值为0,while真,循环开始 如果x和2的余数等于0,那么x就为偶数,y的赋值就等于y减去x 否则x就为奇数,y的赋值就等于y加x 如果x等于100了,break跳出当前循环,x的赋值等于x加1一直循环到x等于100 打印y """ x = 0 y = 0 while Tru

使用过hashlib库的朋友想必都遇到过以下的错误吧:“Unicode-objects must be encoded before hashing”,意思是在进行md5哈希运算前,需要对数据进行编码.而且在不同版本的Python下还有所不同,唉Python还需努力啊,接口和消 息都很不稳定. hashlib.md5(data)函数中,data参数的类型应该是bytes.也就是说我们在进行hash前必须把数据转换成bytes类型,对于C程序而言似乎没有类似问题,指针强制转换就OK了. 对于中文,

需要对数据进行函数拟合,首先画一下二维散点图,目测一下大概的分布, 所谓正态分布,就是高斯分布,正态曲线是一种特殊的高斯曲线. python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线,当然还可以拟合很多类型的曲线.scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import curve_

有方程组如下: 迭代法求解x,python代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.array([[8, -3, 2], [4, 11, -1], [6, 3, 12]]) b = np.array([[20, 33, 36]]) # 方法一:消元法求解方程组的解 result = np.linalg.solve(A, b.T) # print('Result:\n', result) # 方法二:迭代法求解方

百位数的立方 + 十位数的立方 +个位数的立方 = 原数 for m in range(1,10): for n in range(0,10): for i in range(0,10): a = m*100 + n*10 + i if a == m**3 + n**3 +i**3: print(a) 或 for i in range(100,1000): ge = i % 10 shi = i // 10 % 10 bai = i // 100 if ge ** 3 + shi ** 3 +

先占坑 后面再写详细的 import numpy as np def pow(n): a = np.array([[1,0],[0,1]]) b = np.array([[1,1],[1,0]]) n -= 1 while(n > 0): if (n % 2 == 1): a = np.dot(b, a) b = np.dot(b, b) n >>= 1 return a[0][0] n = int(input()) print(factorial(n))

已知有两支兵乓球队进行比赛,每队各出3人: 甲队有a,b,c三人,乙队有x,y,z三人,已抽签决定比赛名单 问题:有人向队员打听比赛名单.a说他不和X比,c说他不和x,z比,程序找出比赛对手 方法一: list1 = ['a','b','c'] list2 = [0,0,0] for i in list1: if i == "c": list2[list1.index(i)] = 'y' elif i == "a": list2[list1.index(i)] =

python中的求绝对值函数:abs(X) 1. 参数 x 可以是整形也可以是复数,假如是复数的话,就求复数的模. >>> # 整形数字 ... >>> a = 10 >>> b = -100 >>> a 10 >>> b -100 >>> abs(a) 10 >>> a 10 >>> abs(b) 100 >>> b -100 >>

概要 今天偶然看到有个关于数学中集合的问题,就突发奇想的想用python实现下求一个集合的子集. 准备 我当然先要复习下,什么是集合,什么是子集? 比较粗犷的讲法,集合就是一堆确定的东西,细致一点的讲法呢,就是由一个或多个确定的元素所构成的整体,集合中的东西称为元素. 集合有一些特性: 1.确定性 给定一个集合,任给一个元素,该元素或者属于或者不属于该集合,二者必居其一,不允许有模棱两可的情况出现. 2.互异性 一个集合中,任何两个元素都认为是不相同的,即每个元素只能出现一次.有时需要对同一元素