题目: 如何用python去求出下一个(大于28的)完全数? (求出10000以内所有的完全数) 分析: 如果一个数恰好等于它的因子之和,则称该数为"完全数".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,又称完美书或完备数. 1.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个数相加为:1+2+3=6 2.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,其余5个数相加为:1+

#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

/* * 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

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

大家好,这个帖子比较长,也是我一直以来长期实践.思考.验证的结论,不当之处还请指正,也欢迎大家来共 同讨论,已经买了此价位SUV的战友们,看完后也不要生气,毕竟我的出发点是注重行车安全,人非神明,是个人就有犯错的时候,哪个老司机没犯错过?何况就 算能保证自己绝对不犯错,还有那么多马路杀手.违章的行人和助动车,如何能保证我不犯人,就没有人来犯我呢?无论是鸡蛋还是西瓜,撞上石头都是一个结果, 但是鸡蛋和西瓜相撞呢?不要以为现在没出事故时用得好,忘记带火车票的,往往是在到了火车站之后才想起来,一路上都

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]

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

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

def prime(num): for i in range(2, num): if num % i == 0: # 能被1之外的任意个数整除的即为非素数,返回False,将被filter函数过滤掉 return False return True print'prime: ', filter(prime, range(2, 101)) # filter(func,seq)返回seq作用于func之后为True的数

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

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

j package test1; //2018/11/30 //求100以内的所有素数 public class Main10 { public static void main(String[] args){ Main10 test=new Main10(); System.out.println("100以内的素数:"); int count=0; for(int i=2;i<100;i++) { if(test.isPrimeNumber(i)==true) { Syste

汗颜,数学符号表达今天才学会呀-_-# 下面是百度百科对质数的定义 质数(prime number)又称素数,有无限个. 质数定义为在大于1的自然数中,除了1和它本身以外不再有其他因数. 求质数的方法自然不少,但主要还是有三大方法,它们运用在不同的领域,根据数据也会变化: 1.傻子求质数法 这种方法十分无脑,任何一个人都能想出来,但这种方法竟然还有几个优化ORZ 时间复杂度是O($N^{2}$); 1.1.无优化版本 void prime() { ; ; register int i,j; ;i

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

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

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