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  • python数学
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    2022-01-05 19:12:37

    最近准备开始学习数学建模,顺便学一下python,本人是python小白,参考的教材是司守奎老师的python数学实验与建模,博客会复现书中的代码,并在此基础上添加注释和学习过程中感觉自己需要注意的地方,写的博客就当做是自己的笔记,希望可以帮到和我一样的小白共同学习python。

    作者使用的是jupyter notebook,可以很方便的对自己的编程结果进行验证

    anaconda安装时自带,具体的方法大家可以百度一下,教程很多,就不再阐述了

    第一章

    1.2 python基础知识

    (1)python的赋值操作

    #可以连续赋值
    a,b,c = 80,60,30
    print(a)
    print(b)
    print(c)

    输出结果:

    80
    60
    30

    python的赋值操作总体来说非常方便,既可以想上图代码对相同类型额变量进行连续赋值,也可以对不同类型的变量进行赋值,中间用分号隔开。

    例如a = 0;b = 'hello world'

    (2)python字符串的输入方式

    #字符串的输入方式
    title = "新年快乐"
    content = """同志们好,
    大家辛苦了"""
    print(title)
    print(content)

    输出结果:

    新年快乐
    同志们好,
    大家辛苦了

    (3) python格式化输入

    #Python也支持格式化的输入
    name = "张三";age = 20
    print("%s的年龄是%d"%(name,age))#%后面的是参数的形式
    print("{}的年龄是{}".format(name,age))#也可以用.format来确定格式,中间用{}表示

     输出结果:

    张三的年龄是20
    张三的年龄是20

    其中还有几个常见的输出转译字符
     
    例如:  \t表示水平制表符

                 \n表示换行符
         
                 \"显示双引号
         
                 \'显示单引号
         
                 \\显示反斜杠

    (4)python的输入函数

    #输入input函数,格式 变量=input(提示字符串)
    #此处要注意输入的变量是字符串类型,如果要转换成相应的类型,则需要使用一些函数
    #比如,int(),eval(),float()等把数值转化为相应的类型
    
    pi = 3.14159
    r = float(input("请输入圆的半径"))
    print('圆的周长是:',2*pi*r)

    输出结果:

    请输入圆的半径3
    圆的周长是: 18.849539999999998

    (5)python中的算术运算符

    #python中的算术运算符
    #正常的加减乘除都有,这里记两个特殊的
    a = 125//7 #整除
    b = 4**3  #4的三次幂
    c = 46%5  #求余数
    print("{},{},{}".format(a,b,c))
    #复合赋值运算符例如
    x = 6
    x += 1
    print(x)

    输出结果:

    17,64,1
    7

    这里常见的加减乘除运算符不再过多叙述,只记录几个稍微特殊点的。

    (6)python中的逻辑运算符

    #逻辑运算符,not and or
    print(100>2)and(52>41)
    total = 124
    value = (total%4==0)and(total%3==0)
    print(value)
    

    第一个得到的值是bool类型True

    第二个得到的值是bool类型False

    输出结果:

    True
    False

    (7)python中的流程控制

    #python中的流程控制
    a,b = eval(input("请输入a,b两个数:")) #把字符串转化为数值
    #注意此处在输入的时候要保证输入的字符串和当前的格式一致
    #例如这里是a,b则相应的我们就该输入10,9 中间不可以添加别的东西
    if a >= b: 
        print("最大数为:",a)
    else:
        print("最大数为:",b)

    输出结果:

    请输入a,b两个数:100,90
    最大数为: 100

    (8)python中的range函数简介

    #range函数的语法
    #range([初始值,]终值,步长)
    print(list(range(5)))
    print(list(range(1,6)))
    print(list(range(2,10,2)))

    输出结果:

    [0, 1, 2, 3, 4]
    [1, 2, 3, 4, 5]
    [2, 4, 6, 8]

    (8)python中的for循环示例

    #for循环中迭代器的示例
    #示例:计算1+2+3...+7并输出
    sum = 0;number = int(input("请输入整数:"))
    print("从小到大排列输出数字:")
    for i in range(1,number + 1):
        sum += i    #设置sum为i的和
        print("%d"%(i),end=' ')
        if i < number:
            print("+",end = ' ')
        else:
            print("=",end=' ')
    print("%d"%(sum))
    sum = 0
    print("从大到小排列输出数字:")
    for i in range(number,0,-1):
        sum += i   #设置sum为i的和
        print("%d"%(i),end=' ')
        if i > 1:
            print("+",end = ' ')
        else:
            print("=",end=' ')
    print("%d"%(sum))

    输出结果:

    请输入整数:7
    从小到大排列输出数字:
    1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 = 28
    从大到小排列输出数字:
    7 + 6 + 5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 28

    这里进行一点的提醒,python对于缩进的要求十分严格,要养成写python代码的规范,注意 \t 和 空格二者的区别,当出现报错unexpected indent时可以考虑是否是缩进的错误。

    (9)while循环示例

    #while循环示例,对sinx的泰勒展开式求和,当最后一项的绝对值小于10的-6次幂时停止计算
    from math import *   #导入math模块中的所有对象
    n = 0;x1 = float(input("请输入角度: "))
    x = radians(x1)#这个是math包中的模块,将角度转化为弧度
    s=a=x
    while abs(a)>=1e-6:
        a *= -x*x/(2*n+3)/(2*n+2)
        n +=1; s+=a;
    print("x={} sin(x)={}".format(x1,s))

    输出结果:

    请输入角度: 30.0
    x=30.0 sin(x)=0.5000000000202799

    以上是python数学建模第一章1.2python基础知识的内容

    想自己运行一下的小伙伴可以通过下面的下载连接下载,刚开始写博客,错误的地方和不完善的地方可能很多,欢迎大家批评指正。

    jupyter文件下载链接:https://pan.baidu.com/s/1M0xnJ6PpIP1smTaNQ9eBLA

    提取码:sxyl

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    千次阅读 2020-07-14 03:54:52
    python数学建模In this tutorial, we will learn about Python Math module and its functions. In the previous tutorial, we learned about Python Matrix. 在本教程中,我们将学习Python Math模块及其功能。 在上...

    python数学实验与建模

    In this tutorial, we will learn about Python Math module and its functions. In the previous tutorial, we learned about Python Matrix.

    在本教程中,我们将学习Python Math模块及其功能。 在上一教程中,我们了解了Python Matrix

    Python数学 (Python Math)

    Python Math module provides access to the mathematical functions defined by the C standard. So, we can do many complex mathematical operations with the help of the Python Math functions. The tutorial is designed with some basic functions and examples of math module. Let’s get started.

    Python Math模块提供对C标准定义的数学函数的访问。 因此,我们可以借助Python Math函数执行许多复杂的数学运算。 本教程设计了一些基本功能和数学模块示例。 让我们开始吧。

    Python数学函数– floor(),ceil(),fabs(x) (Python Math Functions – floor(), ceil(), fabs(x))

    Python math module is part of the python installation, so we can just import it in our python program and use it.

    Python数学模块是python安装的一部分,因此我们可以将其导入到python程序中并使用它。

    In this section, we will discuss about these three math module functions. The floor() function is used to get the floor value to the given number. Similarly ceil() function is used to get the ceiling value of a given number. So, these two functions are used to round the value, either floor value or ceiling value.

    在本节中,我们将讨论这三个数学模块功能。 floor()函数用于将底值设为给定的数字。 同样, ceil()函数用于获取给定数字的上限。 因此,这两个函数用于舍入底值或上限值。

    fabs() function is used to get the absolute value of the given number. See the example code below.

    fabs()函数用于获取给定数字的绝对值。 请参见下面的示例代码。

    import math
    
    number = -2.34
    
    print('The given number is :', number)
    print('Floor value is :', math.floor(number))
    print('Ceiling value is :', math.ceil(number))
    print('Absolute value is :', math.fabs(number))

    And the output will be

    输出将是

    The given number is : -2.34
    Floor value is : -3
    Ceiling value is : -2
    Absolute value is : 2.34

    Python数学exp(),expm1()和log() (Python Math exp(), expm1() and log())

    Math module exp() function is used to get e^x.

    数学模块exp()函数用于获取e ^ x

    expm1() function returns (e^x)-1. For small value of x, direct calculation of exp(x)-1 may results in significant loss in precision while the expm1(x) can produce output in full precision.

    expm1()函数返回(e ^ x)-1 。 对于较小的x值,直接计算exp(x)-1可能会导致精度显着降低,而expm1(x)可能会产生完全精度的输出。

    The log() function is used to get the log value. See the example code.

    log()函数用于获取日志值。 请参阅示例代码。

    import math
    
    number = 1e-4  # small value of of x
    
    print('The given number (x) is :', number)
    print('e^x (using exp() function) is :', math.exp(number)-1)
    print('e^x (using expml() function) is :', math.expm1(number))
    print('log(fabs(x), base) is :', math.log(math.fabs(number), 10))

    And you will get the output like this

    这样您将获得输出

    The given number (x) is : 0.0001
    e^x (using exp() function) is : 0.0001000050001667141
    e^x (using expml() function) is : 0.00010000500016667084
    log(fabs(x), base) is : -3.999999999999999

    Python数学三角函数 (Python Math Trigonometric Functions)

    All the trigonometric functions are available in python math module, so you can easily calculate them using sin(), cos(), tan(), acos(), asin(), atan() etc functions.

    python数学模块中提供了所有三角函数,因此您可以使用sin()cos()tan()acos()asin()atan()等函数轻松地计算它们。

    Also you can convert angles from degree to radian and radian to degree. See the example code.

    您还可以将角度从度转换为弧度,并将弧度转换为度。 请参阅示例代码。

    import math
    
    angleInDegree = 45
    angleInRadian = math.radians(angleInDegree)
    
    print('The given angle is :', angleInRadian)
    print('sin(x) is :', math.sin(angleInRadian))
    print('cos(x) is :', math.cos(angleInRadian))
    print('tan(x) is :', math.tan(angleInRadian))

    So, in output you will get

    因此,在输出中,您将获得

    Python数学sqrt (Python Math sqrt)

    We can use sqrt(x) function to get the square root of x. Below is a simple example of python math sqrt function.

    我们可以使用sqrt(x)函数获得x的平方根。 以下是python math sqrt函数的简单示例。

    import math
    
    x = 16
    y = 10
    z = 11.2225
    
    print('sqrt of 16 is ', math.sqrt(x))
    print('sqrt of 10 is ', math.sqrt(y))
    print('sqrt of 11.2225 is ', math.sqrt(z))

    Output produced by above math sqrt example is:

    上面的数学sqrt示例产生的输出是:

    sqrt of 16 is  4.0
    sqrt of 10 is  3.1622776601683795
    sqrt of 11.2225 is  3.35

    Python数学PI (Python Math PI)

    Python math module has “pi” as a constant that can be used in mathematical calculations such as area of a circle.

    Python数学模块具有“ pi”作为常量,可用于数学计算(例如圆的面积)。

    import math
    
    print('PI value = ', math.pi)
    
    radius = 4
    
    print('Area of Circle with Radius 4 =', math.pi * (radius ** 2))

    Above python example program will produce following output.

    上面的python示例程序将产生以下输出。

    PI value =  3.141592653589793
    Area of Circle with Radius 4 = 50.26548245743669

    These are some of the basic functions from Python Math module. If you want to know about more functions, then see the official documentation.

    这些是Python Math模块的一些基本功能。 如果您想了解更多功能,请参阅官方文档

    翻译自: https://www.journaldev.com/16049/python-math

    python数学实验与建模

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    千次阅读 2022-01-20 19:54:14
    1.4 函数 1.Python中定义函数的语法 ...这里使用了python中有关函数的定义,形式如上,python中的:是格式要求,如果缺少的话会报错,除此之外,python用四个空格的缩进来表示代码块之间的缩进,例如define和wh

    1.4 函数

    1.Python中定义函数的语法

    #自定义函数的语法形式
    def factorial(n):
        r = 1
        while n > 1:
            r *= n
            n -= 1
        return r
    print(factorial(5))

    运行结果:

    120

    这里使用了python中有关函数的定义,形式如上,python中的:是格式要求,如果缺少的话会报错,除此之外,python用四个空格的缩进来表示代码块之间的缩进,例如define和while之间间隔四个空格,while和循环中的语句间隔同样为四个空格,python对于格式的要求很严格,在编码过程中要养成良好的习惯。

    #求数字的p次方的和
    def square_sum(n,p = 2):
        result = sum([i**p for i in range(1,n+1)])
        return (n,p,result)
    print("1到%d的%d次方和为%d" %square_sum(10))

    运行结果:

    1到10的2次方和为385

    2.可变参数的python函数

    #可变参数的python函数
    def add(*args):
        print (args ,end=' ')
        s = sum(args)
        return s
    print("的和为%d"%add(10,12,6,8))

    运行结果:

    (10, 12, 6, 8) 的和为36

    python中设置了可变参数的函数,例如我们想计算多个数的和的时候,想要输入多个数据,我们就可以采用上面的形式,用*名称来录入多个数据,可变参数函数会把输入的数据封装成一个元组,进行函数的运算。

    3.关键字参数

    #关键字参数
    def person(name,age,**kw):
        print('name:',name,'age:',age,'others:',kw)
    person('Michael',30)
    person('Bob',35,city = 'Beijing')

    运行结果:

    name: Michael age: 30 others: {}
    name: Bob age: 35 others: {'city': 'Beijing'}

    这种方式避免了可变参数接受多个实参后捆绑成一个元组,通过关键字参数可以构造字典来实现对行参的单独访问,如图在所示的程序中,name 和 age是位置参数,两个必须要传入到对应的值,其他关键字参数则是会不断出现 。

    4.参数传递

    (1)

    #参数传递
    
    def fun(a,b):
        a,b = b,a 
        print('函数内交换后的值是:%d %d\n'%(a,b))
        return
    a = 10;b = 5
    print('调用函数前变量的值:%d %d\n' % (a,b))
    fun(a,b)
    print('调用函数后变量的值:%d %d\n' % (a,b))
    #我们可以看到两个数值确实进行了交换,但是外部实参的值并没有改变

    运行结果:

    调用函数前变量的值:10 5
    
    函数内交换后的值是:5 10
    
    调用函数后变量的值:10 5
    

    参数的传递方式有传值和传址两种。
    传值的意思是说在函数中对变量进行的任何改变不会影响实际变量的值,类似于C语言中的形参和实参。
    传址的意思则是说,会对地址中的内容直接改变使用同一个地址。

    (2)

    #参数传递的复合数据包
    def fun(a,b,c):
        print("三个数的和为:",a+b+c)
    seq = [1,2,3]; fun(*seq)
    tup = (1,2,3); fun(*tup)
    dic = {1:'a',2:'b',3:'c'};fun(*dic)
    seta = {1,2,3}; fun(*seta)

    运行结果:

    三个数的和为: 6
    三个数的和为: 6
    三个数的和为: 6
    三个数的和为: 6

    运用*可以对不同数据类型中的每个元素进行相应的访问。

    5.lambda函数使用

    #lambda函数的使用示例
    f = lambda n,m:sum([k**m for k in range (1,n+1)])
    s = f(100,1)+f(50,2)+f(10,-1)
    print("s=%10.4f"%(s))

    运行结果:

    s=47977.9290

    6.递归python函数

    #在python中编写递归函数
    x,n = eval(input("请输入x和n的值:"))
    def p(x,n):
        if n == 1: return x
        else: return x*(1-p(x,n-1))
    v = p(x,n)
    print("p(%d,%d)=%d"%(x,n,v))

    运行结果:

    请输入x和n的值:2,4
    p(2,4)=-10

    7.python中查看文档的方式

    #python中导入模块的方式
    import numpy 
    help(numpy.random)

    补充习题:

    x = [1,2,3]
    y = [-1,-2,-3]
    list(zip(*zip(x,y)))

    运行结果:

    [(1, 2, 3), (-1, -2, -3)]

    可以先自行推断结果,忘了的小伙伴可以去看看Python数学建模入门【2】中的解析。

    Python数学建模入门【2】

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  • Python数学实验与建模

    千次阅读 2020-12-23 17:26:23
    目 录前言第 1 章 Python 语言快速入门 11.1 Python 的安装与简单使用 11.1.1 Python 系统的安装 11.1.2 Python 工具库的管理与安装 31.1.3 简单的 Python 程序 41.2 Python 基础知识 51.2.1 基本数据处理 51.2.2 ...

    目 录

    前言

    第 1 章 Python 语言快速入门 1

    1.1 Python 的安装与简单使用 1

    1.1.1 Python 系统的安装 1

    1.1.2 Python 工具库的管理与安装 3

    1.1.3 简单的 Python 程序 4

    1.2 Python 基础知识 5

    1.2.1 基本数据处理 5

    1.2.2 输出 print 和输入 input 6

    1.2.3 运算符与表达式 8

    1.2.4 流程控制 10

    1.3 复合数据类型 14

    1.3.1 list 列表 14

    1.3.2 tuple 元组?dict 字典和 set 集合 17

    1.3.3 序列的一些实用操作 20

    1.4 函数.24

    1.4.1 自定义函数语法 24

    1.4.2 自定义函数的四种参数 25

    1.4.3 参数传递 27

    1.4.4 两个特殊函数 29

    1.4.5 导入模块 31

    1.5 Python 程序的书写规则34

    习题 1 36

    第 2 章 数据处理与可视化 39

    2.1 数值计算工具 NumPy.39

    2.1.1 数组的创建?属性和操作 39

    2.1.2 数组的运算?通用函数和广播运算45

    2.1.3 NumPy.random 模块的随机数生成 48

    2.1.4 文本文件和二进制文件存取 48

    2.2 文件操作 53

    2.2.1 文件基本操作 53

    2.2.2 文本文件的读写操作 55

    2.2.3 文件管理方法 56

    2.3 数据处理工具 Pandas 57

    2.3.1 Pandas 的序列与数据框58

    2.3.2 外部文件的存取 60

    2.4 Matplotlib 可视化 64

    2.4.1 基础用法 65

    2.4.2 Matplotlib.pyplot 的可视化应用 68

    2.4.3 可视化的综合应用 74

    2.5 scipy.stats 模块简介 78

    2.5.1 随机变量及分布 78

    2.5.2 概率密度函数和分布律可视化 79

    习题 2 83

    第 3 章 Python 在高等数学和线性代数中的应用 85

    3.1 SymPy 工具库介绍.85

    3.1.1 PymPy 工具库简介 85

    3.1.2 符号运算基础知识 87

    3.2 SciPy 工具库简介 88

    3.3 用 SymPy 做符号函数画图91

    3.4 高等数学问题的符号解 93

    3.5 高等数学问题的数值解 98

    3.5.1 泰勒级数与数值导数 98

    3.5.2 数值积分 101

    3.5.3 非线性方程 (组) 数值解.104

    3.5.4 函数极值点的数值解.107

    3.6 线性代数问题的符号解和数值解 108

    3.6.1 线性代数问题的符号解108

    3.6.2 线性代数问题的数值解113

    3.6.3 求超定线性方程组的*小二乘解 118

    习题 3 120

    第 4 章 概率论与数理统计 122

    4.1 随机变量的概率计算和数字特征 122

    4.1.1 随机变量的概率计算.122

    4.1.2 随机变量数字特征简介123

    4.1.3 随机变量数字特征计算及应用 125

    4.2 描述性统计和统计图 127

    4.2.1 统计的基础知识 127

    4.2.2 用 Python 计算统计量 129

    4.2.3 统计图 132

    4.3 参数估计和假设检验 140

    4.3.1 参数估计 140

    4.3.2 参数假设检验 142

    4.3.3 非参数假设检验 146

    4.4 方差分析.150

    4.4.1 单因素方差分析及 Python 实现 151

    4.4.2 双因素方差分析及 Python 实现 155

    4.5 一元线性回归模型 160

    4.5.1 一元线性回归分析 160

    4.5.2 一元线性回归应用举例164

    4.6 常用的数据清洗方法 166

    4.6.1 重复观测处理 167

    4.6.2 缺失值处理 168

    4.6.3 异常值处理 170

    习题 4 173

    第 5 章 线性规划 175

    5.1 线性规划的概念和理论 175

    5.2 线性规划的 Python 求解 177

    5.2.1 用 scipy.optimize 模块求解 177

    5.2.2 用 cvxopt.solvers 模块求解 182

    5.2.3 用 cvxpy 求解 183

    5.3 灵敏度分析 185

    5.4 投资的收益和风险 187

    习题 5 193

    第 6 章 整数规划与非线性规划 195

    6.1 整数规划 195

    6.1.1 整数规划问题与求解 195

    6.1.2 指派问题及求解 196

    6.1.3 整数规划实例 || 装箱问题 200

    6.2 非线性规划 202

    6.2.1 非线性规划概念和理论202

    6.2.2 非线性规划的 Python 求解.205

    6.2.3 飞行管理问题 209

    习题 6 213

    第 7 章 插值与拟合 215

    7.1 插值 215

    7.1.1 插值方法 215

    7.1.2 用 Python 求解插值问题 221

    7.2 拟合 225

    7.2.1 *小二乘拟合 225

    7.2.2 数据拟合的 Python 实现 228

    习题 7 231

    第 8 章 微分方程模型 234

    8.1 微分方程模型的求解方法 234

    8.1.1 微分方程的数值解 234

    8.1.2 用 Python 求解微分方程 235

    8.2 微分方程建模方法 240

    8.3 微分方程建模实例 245

    8.3.1 Malthus 模型 245

    8.3.2 Logistic 模型 246

    8.3.3 美国人口的预报模型.247

    8.3.4 传染病模型 249

    8.4 拉氏变换求常微分方程 (组) 的符号解 252

    习题 8 255

    第 9 章 综合评价方法 257

    9.1 综合评价的基本理论和数据预处理 257

    9.1.1 综合评价的基本概念.257

    9.1.2 综合评价体系的构建.258

    9.1.3 评价指标的预处理方法260

    9.1.4 评价指标预处理示例.264

    9.2 常用的综合评价数学模型 266

    9.2.1 线性加权综合评价模型266

    9.2.2 TOPSIS 法 267

    9.2.3 灰色关联度分析 268

    9.2.4 熵值法 269

    9.2.5 秩和比法 269

    9.2.6 综合评价示例 271

    9.3 层次分析法案例 274

    习题 9 280

    第 10 章 图论模型 281

    10.1 图的基础理论及 networkx 简介 281

    10.1.1 图的基本概念 281

    10.1.2 图的表示及 networkx 简介 284

    10.2 *短路算法及其 Python 实现 289

    10.2.1 固定起点到其余各点的*短路算法 290

    10.2.2 每对顶点间的*短路算法 293

    10.2.3 *短路应用范例 297

    10.3 *小生成树算法及其 networkx 实现 301

    10.3.1 基本概念 301

    10.3.2 求*小生成树的算法 302

    10.3.3 用 networkx 求*小生成树及应用 304

    10.4 匹配问题 306

    10.5 **流与*小费用流问题 309

    10.5.1 **流问题 309

    10.5.2 *小费用流问题 312

    10.6 PageRank 算法 314

    10.7 复杂网络简介 318

    10.7.1 复杂网络初步介绍318

    10.7.2 复杂网络的统计描述 319

    习题 10323

    第 11 章 多元分析 326

    11.1 判别分析 326

    11.1.1 距离判别法 326

    11.1.2 Fisher 判别法 330

    11.1.3 贝叶斯判别法 332

    11.1.4 判别准则的评价 333

    11.2 主成分分析 335

    11.2.1 主成分分析的基本原理和步骤 335

    11.2.2 主成分分析的应用339

    11.3 因子分析 342

    11.3.1 因子分析的数学理论 342

    11.3.2 学生成绩的因子分析模型 346

    11.4 聚类分析 350

    11.4.1 数据变换 350

    11.4.2 样品间亲疏程度的测度计算 351

    11.4.3 scipy.cluster.hierarchy 模块的层次聚类 353

    11.4.4 基于类间距离的层次聚类 355

    11.4.5 K 均值聚类 358

    11.4.6 K 均值聚类法**簇数 k 值的确定 360

    11.4.7 K 均值聚类的应用 363

    习题 11 366

    第 12 章 回归分析 369

    12.1 多元线性回归分析 369

    12.1.1 多元线性回归模型369

    12.1.2 Python 求解线性回归分析 372

    12.2 线性回归模型的正则化 374

    12.2.1 多重共线性关系 375

    12.2.2 岭回归 377

    12.2.3 LASSO 回归.379

    12.3 Logistic 回归 383

    12.3.1 Logistic 回归模型 383

    12.3.2 Logistic 回归模型的应用 387

    习题 12 391

    第 13 章 差分方程模型 394

    13.1 差分方程及解法 394

    13.2 差分方程的平衡点及稳定性 398

    13.3 Leslie 模型 399

    13.4 管住嘴迈开腿 404

    13.5 离散阻滞增长模型及其应用 409

    13.5.1 离散阻滞增长模型409

    13.5.2 离散阻滞增长模型的应用 411

    13.6 染色体遗传模型 413

    习题 13 416

    第 14 章 模糊数学 418

    14.1 模糊数学的基本概念和基本运算 418

    14.1.1 模糊数学的基本概念 418

    14.1.2 模糊数学的基本运算 421

    14.2 模糊模式识别 424

    14.2.1 择近原则 424

    14.2.2 **隶属原则 426

    14.3 模糊聚类 427

    14.3.1 模糊层次聚类 427

    14.3.2 模糊 C 均值聚类 431

    14.4 模糊综合评价 434

    习题 14439

    第 15 章 灰色系统预测 441

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    展开全文
  • Python 数学 最快上升法代码实现
  • 关于python变量的介绍,包括一些数学函数的使用。
  • python数学运算示例

    2015-12-24 16:02:20
    做了一些 利用python进行数值间的双目运算、取整、复数运算、求导、求倒数运算的示例代码
  • Python 工具:快速将 Python 函数快速转为 LaTeX 数学公式.zip 作者是 Google Brain 的软件工程师 Yusuke Oda,目前主要负责自然语言处理,语音处理,软件工程和机器学习等工程。 具体使用方式,可见作者在 Google ...
  • python数学分析3d波形图
  • Python数学公式计算

    千次阅读 2021-02-09 23:25:35
    在 在python代码中,一个函数实际上应该足以将所有需要的东西推送到堆栈中。为了实现一个基本的实现,您可以简单地检查所有不同的操作符情况并执行任何需要的操作。如果提供的运算符中没有一个与当前元素匹配,则...
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    千次阅读 2020-11-30 06:12:21
    我正在寻找一个3d数学库在pythonpython绑定。 它需要处理旋转,平移,透视投影,一切基本上。 我不在寻找的是一个旨在在屏幕上绘图的图书馆,谷歌搜索几个小时只会导致3d图书馆倾向于渲染一些东西到屏幕上。 我不...
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