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

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

(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

题目大意:有n个任务,已知做每件任务所需的时间,并且每件任务都对应一个系数fi.现在,要将这n个任务分成若干个连续的组,每分成一个组的代价是完成这组任务所需的总时间加上一个常数S后再乘以这个区间的系数和.求最小代价. 题目分析:分组求最优值得问题.不过,这道题采用倒推可能要好做一些.定义状态dp(i)表示完成从第 i 个任务到第n个任务需要的最小代价,则状态转移方程为 dp(i)=min(dp(j)+(sumt(i)-sumt(j)+s)*sumf(i),很显然的要用斜率优化. 代码如下: #

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

本月月初在职员工表(20来列,身份证.银行卡号等),本月离职员工表(10来列,计时.计件等),不考虑本月入职员工表,求下月月初在职员工表. Python,import pandas as pd,两个pd.DataFrame为a和b,有共同列姓名,求差集a-b.我的方法是只有姓名列参与差集. c=set(a['姓名'])-set(b['姓名'])d=a[a['姓名'].isin(c)] 考虑本月入职员工表,给你简历,手输吧!就不能做个腾讯文档在线采集表收集重点信息吗?Word邮件合并把导出的Exc

刚学Python的时候还是要多动手进行一些小程序的编写,要持续不断的进行,知识才能掌握的牢.今天就讲一下Python怎么求平均数,及打印出低于平均数的数值列表 方法一: scores1 =  [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98] sum = 0 scores2 = [] for score in scores1: sum = sum + score average = sum/len(scores1) print('平均成绩是:{}'.format(average))

发现一个很奇怪的现象: python语言求哈希值所用时间竟然比C++少: C++ code 1 #include "stdafx.h" 2 #include <windows.h> 3 #include <time.h> 4 #include <iostream> 5 void ShowError(char *pszText) 6 { 7 char szErr[MAX_PATH] = { 0 }; 8 ::sprintf_s(szErr, "

一.求算术平方根 a=0 x=int(raw_input('Enter a number:')) if x >= 0: while a*a < x: a = a + 1 if a*a != x: print x,'is not a perfect square' else: print a else: print x,'is a negative number' 二.求约数 方法一: divisor = [ ] x=int(raw_input('Enter a number:')) i=1 w

采用中缀转后缀的算法. 注意我输入的格式. #注意格式 def suffix(st): listopt=[" "] listnum=[" "] for i in range(0,len(st)): if(differ(st[i])==1): #判断,对运算符操作 if(len(listopt)): if(dictopt[st[i]] > dictopt[listopt[len(listopt)-1]]):#优先级比栈顶高,入栈 if st[i]=="

Description Master LU 非常喜欢数学,现在有个问题:在二维空间上一共有n个点,LU每连接两个点,就会确定一条直线,对应有一个斜率.现在LU把平面内所有点中任意两点连线,得到的斜率放入一个集合中(若斜率不存在则不计入集合),他想知道这个集合中有多少个元素. Input 第一行是一个整数T,代表T组测试数据每组数据第一行是一个整数n,代表点的数量.2<n<1000接下来n行,每行两个整数,0<=x<10000,0<=y<10000,代表点的坐标 Outp

也称为求一个集合的所有的子集 采用二进制方法: def PowerSetsBinary(items): #generate all combination of N items N = len(items) #enumerate the 2**N possible combinations for i in range(2**N): combo = [] for j in range(N): #test jth bit of integer i if(i >> j ) % 2 == 1: co

从错误中学python(4)——最小公约数与辗转相除法 网上看到一篇很简洁辗转相除法的写法:不用判断a,b的大小 def gcp(a, b): while(b%a!=0): a,b=b%a,a return a