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  • R语言数值与字符处理函数       函数是R语言中处理数据的基石,大致可以分为数值处理函数与字符处理函数两大类,数值处理函数又可以分为数学函数、统计函数、概率函数。本节归纳了R...

    R语言之数值与字符处理函数

          函数是R语言中处理数据的基石,大致可以分为数值处理函数与字符处理函数两大类,数值处理函数又可以分为数学函数、统计函数、概率函数。本节归纳了R语言函数及其用法。

    1.数值函数

    1.1.数学函数

    函 数
    描 述
    abs(x)求x的绝对值
    例如abs(-8),则返回的值为8
    sqrt(x)求x的平方根
    l例如sqrt(16),返回值为4,等价于16^(0.5)
    ceiling(x)向上取整,不小于x的整数
    例如ceiling(1.23),返回值为2
    floor(x)向下取整,不大于x的整数
    例如floor(1.23),返回值为1
    trunc(x)向0的方向取整
    trunc(3.69)返回值为3,trunc(-3.69)返回值为-3
    round(x,digits=n)将x舍为指定位数
    round(1.2346,3)返回值为1.235
    signif(x,digits=n)将x舍入为指定有效位数
    signif(1.2346,3)返回值为1.23
    sin(x)、cos(x)、tan(x)正弦、余弦、正切函数
    asin(x)、acos(x)、atan(x)反正弦、反余弦、反正切函数
    sinh(x)、cosh(x)、tanh(x)双曲正弦、双曲余弦、双曲正切函数
    log(x,base=n)求x以n为底的对数
    log(x)求x的自然对数
    exp(x)以自然常数e为底的指数函数

    这些函数可以应用到标量(单独的数值)上,也可以应用于数值向量、矩阵、数据框中,此时会作用于没一个独立的数值上。

    > sqrt(16)
    [1] 4
    > sqrt(c(1,4,9,16,25))
    [1] 1 2 3 4 5
    > data<-matrix(c(1,4,9,16),2,2)
    > data
         [,1] [,2]
    [1,]    1    9
    [2,]    4   16
    > sqrt(data)
         [,1] [,2]
    [1,]    1    3
    [2,]    2    4
    
    

    1.2.统计函数

    函 数
    描 述
    mean(x)均值
    mean(c(1,2,3,4,5))返回值为3
    median(x)中位数
    median(c(1,2,3,4,5)返回值为3
    median(c(1,2,3,4))返回值为2.5
    sd(x)标准差
    sd(c(1,2,3,4,5))返回值为1.581139
    var(x)方差
    var(c(1,2,3,4,5))返回值为2.5
    mad(x)绝对中位差
    mad(c(1,2,3,4,5))返回值为1.4826
    quantile(x,probs)求分位数,其中 x 为待求分位数的数值型向量,probs 为一个由[0,1]之间的概率值组成的数值向量
    range(x)求值域
    x<-(1,2,3,4,5),range(x)返回值为c(1,5)
    sum(x)求和
    sum(c(1,2,3,4,5))返回值为15
    max(x)求最大值
    max(c(1,2,3,4,5))返回值为5
    min(x)求最小值
    min(c(1,2,3,4,5))返回值为1
    diff(x,lag=n)求滞后差分,lag为滞后阶数,默认为1
    scale(x,center=TRUE,scale=TRUE)为数据对象x按列进行中心化(center=TRUE)或者标准化(center=TRUE,scale=TRUE)

    1.3.概率函数

    函数缩写名称函数缩写名称
    beta贝塔分布logis逻辑分布
    binom二项分布multinom多项分布
    cauchy柯西分布nbinom负二项分布
    chisq非中心卡方分布norm正态分布
    exp指数分布pois泊松分布
    fF分布signrankWilcoxon符号秩分布
    gamma伽马分布tt分布
    gemo几何分布unif均匀分布
    hyper超几何分布weibullWeibull分布
    lonrm对数正态分布wilcoxWilcoxon

    2.字符函数

    函 数
    描 述
    nchar(x)计算x中字符数量
    substr(x,start,stop)提取或替换一个向量中的子串
    grep(pattern,x,ignore.case=FALSE,fixed=FALSE)在 x 中搜索某种模式。若 fixed=FALSE,则 pattern 为一个正则表达式。若fixed=TRUE,则 pattern 为一个文本字符串。返回值为匹配的下标 grep(“A”,c(“b”,“A”,“c”),fixed=TRUE)返回值为 2
    sub(pattern, replacement, x, ignore.case=FALSE, fixed=FALSE)在 x 中搜索 pattern,并以文本 replacement 将其替换。若 fixed=FALSE,则pattern 为一个正则表达式。若 fixed=TRUE,则 pattern 为一个文本字符串。 sub("\s",".",“Hello There”)返回值为 Hello.There。注意,"\s"是一个用来查找空白的正则表达式;使用"\s"而不用""的原因是,后者是 R中的转义字符
    strsplit(x, split, fixed=FALSE)在 split 处分割字符向量 x 中的元素。若 fixed=FALSE,则 pattern 为一个正则表达式。若 fixed=TRUE,则 pattern 为一个文本字符串 y <- strsplit(“abc”, “”)将返回一个含有 1个成分、3个元素的列表,包含的内容为"a" “b” “c” unlist(y)[2]和 sapply(y, “[”, 2)均会返回"b"
    paste(…, sep="")连接字符串,分隔符为 sep paste(“x”, 1:3,sep="")返回值为 c(“x1”, “x2”, “x3”)
    paste(“x”,1:3,sep=“M”)返回值为 c(“xM1”,“xM2” “xM3”)
    paste(“Today is”, date())返回值为 Today is Thu Jun 25 14:17:32 2011
    toupper(x)大写转换 toupper(“abc”)返回值为"ABC"
    tolower(x)小写转换 tolower(“ABC”)返回值为"abc"

    3.其他函数

    函 数
    描 述
    length(x)求对象 x 的长度 ,x <- c(2, 5, 6, 9) ,length(x)返回值为 4
    seq(from, to, by)生成一个序列 ,indices <- seq(1,10,2) ,indices 的值为 c(1, 3, 5, 7, 9)
    rep(x, n)将 x 重复 n 次 ,y <- rep(1:3, 2) ,y 的值为 c(1, 2, 3, 1, 2, 3)
    cut(x, n)将连续型变量 x 分割为有着 n 个水平的因子,使用选项 ordered_result = TRUE 以创建一个有序型因子
    pretty(x, n)创建美观的分割点。通过选取 n+1 个等间距的取整值,将一个连续型变量 x分割为 n 个区间。
    cat(… , file =“myfile”, append =FALSE)连接…中的对象,并将其输出到屏幕上或文件中(如果声明了一个的话) firstname <- c(“Jane”) cat(“Hello” ,firstname, “\n”)

    特别注明本文属于R语言学习笔记,不以盈利为目的,纯手工码字不容易,若整理的笔记中,对您有所助益,麻烦点个赞或者收藏,万分感谢!如有构成侵权的地方,请联系作者删除,谢谢合作!

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  • R语言简单操作,数值与向量

    千次阅读 2018-03-15 18:45:49
    R语言简单操作,数值与向量1 向量与赋值R对命名了的数据结构进行操作。最简单的数据结构是数字向量;如,&gt; x &lt;- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) c()是创建函数,赋值运算符是'&lt;-',与函数assign...

    R语言简单操作,数值与向量

    1 向量与赋值

    R对命名了的数据结构进行操作。最简单的数据结构是数字向量;如,
    > x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)    c()是创建函数,赋值运算符是'<-',与函数assign()等价
    > assign("x", c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7))  也可以写成:
    > c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) -> x
    如果一个表达式被当作一个完整的命令,它的值将被打印到终端但不被储存。
    单独输入x则会将值打印出来。也可以打印倒数:
    > 1/x
    > y <- c(x, 0, x)   也可以将向量作为元素。

    2 向量运算

    操作是按照向量中的元素一个一个进行的。同一个表达式中的向量并不需要具有相同的长度。如果它们的长度不同,表达式的结果是一个与表达式中最长向量有相同长度的向量。表达式中较短的向量会根据它的长度被重复使用若干次(不一定是整数次),直到与长度最长的向量相匹配。而常数很明显的将被不断重复。如,
    > v <- 2*x + y + 1
    常用运算有:
    +,-,*,/,^(次方);
    log, exp, sin, cos, tan,sqrt等;
    max和min的作用是选出所给向量中最大的或最小的元素;
    range函数的值是一个长度为2的向量,即c(min(x),max(x))
    length(x)返回了向量x中元素的个数,也就是x的长度。
    sum(x)给出了x中所有元素的总和;
    prod(x)给出x中所有元素的乘积;
    mean(x)和var(x),分别计算样本均值和样本方差,这两个函数分别相当于sum(x)/length(x),sum((x-mean(x)) \^2)/(length(x) -1)。如果var()的参数是一个n*p的矩阵,那么函数的值是一个p*p的样本协方差矩阵,认为每行是一个p变量的样本向量。
    sort(x)返回一个与x具有相同长度的向量,其中的元素按招升序排列。还有其他更灵活的排序功能(参见order()和sort.list())。
    pmax和pmin将返回一个与最长的向量长度相等的向量,向量中的元素由参数中所有向量在相应位置的最大值(最小值)组成;
    如果要使用复数,需要直接给出一个复数部分。因此sqrt(-17)将会返回NaN(无效数值)和一个警告,而sqrt(-17+0i)将按照复数进行运算。

    3 生成序列

    最简单的方法是用冒号‘:’,冒号具有最高运算优先级。例如1:30就是向量c(1,2,. . .,29,30)。30:1构造一个递减序列。
    利用seq()函数构造序列:有五个参数,from, to, by, length, along
                                           from, to可以不写参数名,seq(2,10)就相当于2:10。
                                           by指定步长,默认为1,如seq(-5, 5, by=.2)即为c(-5.0, -4.8, -4.6, ..., 4.6, 4.8, 5.0)
                                           length指定序列长度,如seq(length=51, from=-5, by=.2),等同于seq(-5, 5, by=.2)
                                           along=vector只能单独使用,产生一个“1:length(vector)”序列。类似的函数是rep(),这个函数可以用多种复杂的方法来                          
                                               复制一个对象。最简单的形式是> s5 <- rep(x, times=5)

    4 逻辑向量

    TRUE, FALSE, 和NA(not available), 前两个可以简写为T和F,但T/F并不是系统保留字,可以被用户覆盖,所以最好还是不要简写。
    逻辑向量是由条件给出的,如下列语句令temp成为一个与x长度相同,相应位置根据是否与条件相符而由TRUE或FALSE组成的向量:
    > temp <- x > 13
    逻辑操作符包括<, <=, >, >=,完全相等==和不等于!=,与或非分别为&, |, !。
    在普通运算中,FALSE当做0而TRUE当做1。

    5 缺失值

    NA(not available): 一般来讲一个NA的任何操作都将返回NA。
         is.na(x)返回一个与x等长的逻辑向量,并且由相应位置的元素是否是NA来决定这个逻辑向量相应位置的元素是TRUE还是FALSE。
         x==NA是一个与x具有相同长度而其所有元素都是NA的向量。
    NaN(Not a Number): 由数值运算产生,如0/0, Inf-Inf.
         is.na(x)对于NA和NaN值都返回TRUE,
         is.nan(x)只对NaN值返回TRUE。

    6 字符向量

    字符串在输入时可以使用单引号(')或双以号(");  在打印时用双引号(有时不用引号)。
    R使用与C语言风格基本相同的转义符, 所以输入\\打印的也是\\, 输入\" 打印引号",  \n: 换行, \t: tab, \b: 回格。
    字符向量可以通过函数c()连接;
    paste()可以接受任意个参数,并从它们中逐个取出字符并连成字符串,形成的字符串的个数与参数中最长字符串的长度相同。如果参数中包含数字的话,数字将被强制转化为字符串。在默认情况下,参数中的各字符串是被一个空格分隔的,不过通过参数sep=string 用户可以把它更改为其他字符串,包括空字符串。例如:
    > labs <- paste(c("X","Y"), 1:10, sep="")  使变量labs成为字符变量c("X1", "Y2", "X3", "Y4", "X5", "Y6", "X7", "Y8", "X9", "Y10")

    7 index vector---数据集子集的选择与修改

    任何结果为一个向量的表达式都可以通过追加索引向量(index vector)来选择其中的子集。
    1 逻辑的向量。
    > y <- x[!is.na(x)]    表示将向量x中的非NA元素赋给y;
    > (x+1)[(!is.na(x)) & x>0] -> z     表示创建一个对象z,其中的元素由向量x+1中与x中的非缺失值和正数对应的向量组成。
    2. 正整数的向量
    > x[6]    是x的第六个元素
    > x[1:10]       选取了x的前10个元素(假设x的长度不小于10)。
    > c("x","y")[rep(c(1,2,2,1), times=4)]     产生了一个字符向量,长度为16,由"x", "y", "y", "x"重复4次而组成。
    3. 负整数的向量
    > y <- x[-(1:5)]       表示向量y取向量x前5个元素以外的元素。
    4. 字符串的向量
    只存在于拥有names属性并由它来区分向量中元素的向量。这种情况下一个由名称组成的子向量起到了和正整数的索引向量相同的效果。
    > fruit <- c(5, 10, 1, 20)
    > names(fruit) <- c("orange", "banana", "apple", "peach")
    > lunch <- fruit[c("apple","orange")]
    子集的修改
    > x[is.na(x)] <- 0    表示将向量x中所以NA元素用0来代替
    > y[y < 0] <- -y[y < 0]      表示将向量(-y)中 与向量y的负元素对应位置的元素 赋值给 向量y中 与向量y负元素对应的元素。作用相当于:
    > y <- abs(y)

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  • 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ ...补充:R语言科学计数法数据改变/丢失/失准,取消科学计数法的原因和解决方法 问题描述 如何在R中取消科学计数法 & 对R中使用科学技术法表示的数据

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

    1
    2
    3
    >#取消科学计数法
    >options(scipen = 200)
    >#scipen 表示在200个数字以内都不使用科学计数法
    补充:R语言去除科学计数法 保留小数位

    R语言 去除科学计数法 保留小数位

    1
    options(“scipen”=100, “digits”=4)
    补充:R语言科学计数法数据改变/丢失/失准,取消科学计数法的原因和解决方法

    问题描述
    如何在R中取消科学计数法 &

    对R中使用科学技术法表示的数据“取消科学计数法”以后,得到的值和原来的值会不一样。

    需求背景
    分析留存数据时,数据库底表的字段是一个30位/两百位的字符串,比如0011111100000000000001,第一个0表示最近一天该用户没登陆,第三位的1表示3天前该用户登陆了,以此类推

    底表的格式是字符串,但我下载格式是csv,csv自动把这个字段的格式改成数值型了(我也不知道为啥),所以我用R读取这个文件时,“0011111100000000000001“就变成了”11111100000000000001“,我需要在前面补0补满30位

    然而,补0的函数要求输入的格式是字符串,但我直接把原始数据转成字符串格式的话会发生下面这样尴尬的情况,比如原始数据是“11111111111111111111111111111111111”,那么R就会显示1.11+e30,然后转成character 类型以后就直接变成“1.11+e30”,补0以后就会是“000001.1111e+30”(类似这样,反正就是还有小数点和e等字样)

    所以,我需要先取消科学计数法的表示,然后再转成字符串格式。

    取消科学计数法的方法一
    在读取或处理数据前使用options函数

    1
    2
    3
    #取消科学计数法
    options(scipen = 200)
    #scipen 表示在200位数字以内都不使用科学计数法
    取消科学计数法的方法二
    在读取或处理数据时使用format函数

    1
    2
    3
    #取消科学计数法
    format(data, scientific=F)
    # data即处理的数据字段
    后续的bug
    用上面的方法一或者二以后,确实不是科学计数法了,可得到的值和原来的值会不一样,如:

    1
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    8
    9
    >a <-123456789987654321123456
    >a
    [1] 1.234568e+23
    >format(a,scientific=F)
    [1] “123456789987654325240268”
    >format(a,scientific=F,digits=14)
    [1] “123456789987654325240268”
    >format(a,scientific=F,digits=7)
    [1] “123456789987654325240268”
    原因
    对于很大的数(比如10^20量级),R的储存不会保留全部精度,而是保留部分精度(比如前15位),忽略剩余精度(比如后5位)

    解决方法
    (1)最好就是从源头解决问题,一开始拉取数据的时候就拉成文本格式,不要是数值格式,比如从SQL数据库里拉原始数据的时候就用SQL指令把那行很大的数改成文本格式。

    (2)用其他软件如excel的导入数据功能,把原本数值格式的数据在导入时就改成文本格式,保存以后,再用R读写新文件

    展开全文
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    前言知识:

    电介质和导体的区别:
    电介质是以感应而并非以传导的方式传递电场的作用和影响,在电介质中起到主要作用的束缚电荷,在电场的作用下,它们以正、负电荷重心分离或取向的电极化方式做出响应。
    在静电场中,电介质内部可以存在电场,这是电介质与导体的基本区别。

    区别绝缘体和导体之间的划分,绝缘体和导体的划分与电介质和导体划分的标准不是一个范畴,绝缘体和导体区分主要是由导电性来区分的,如电阻率的大小区分,区分这两个没有意义;

    电介质极化:
    电介质极化的微观机理有四种:

    1、电子位移极化。在电场作用下,组成介质的原子(或离子)中的电子云发生畸变,从而产生感应电距;
    2、离子位移极化。在电场作用下,组成介质的正负离子发生相对位移,从而产生感应电距;
    3、取向极化。介质的分子(或原胞)具有固有电距,在外电场作用下,电距沿外场定向排列,从而在介质中产生宏观电距;
    4、空间电荷(或面间)极化。在非均匀介质中,空间电荷在外电场作用下发生移动,而在边界区域聚集,从而产生感应电距。

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    Lasso回归又称为套索回归,是Robert Tibshirani于1996年提出的一种新的变量选择技术。Lasso是一种收缩估计...R语言中有多个包可以实现Lasso回归,这里使用lars包实现。 1.利用lars函数实现lasso回归并可视化显示 x...
  • R语言学习——向量

    千次阅读 2017-11-16 19:56:50
    向量是R语言最基本的数据类型。 向量中可以包含数值、字符串或者逻辑值,但不能由多种格式混合组成。 如果向量的参数是自身,那么c(...)命令会将多个向量和为一个向量。 如果一个向量中同时包含...
  • R语言R语言常用语法

    千次阅读 多人点赞 2016-01-22 10:01:18
    R语言常用语法1、R语言创建向量和矩阵(1)、c()用c()来创建一个向量例:创建向量x1与x2> x1 = c(1,3,5,7,9) > x1 [1] 1 3 5 7 9 > x2 = c(0,2,4,6,8) > x2 [1] 0 2 4 6 8 > (2)、length()用length()来求一个...
  • R语言中NA表示缺失值,也就是不存在的值,或者说未知的值。 任何值与NA计算结果都是NA > 1 + NA [ 1 ] NA > 1 * NA [ 1 ] NA 在如果我们想将NA排除在外,可以将函数中的na.rm属性设置为TRUE > ...
  • 第9章-常微分方程初值问题数值解法9.1 引言9.2 简单的数值方法9.3 龙格-库塔方法9.4 单步法的收敛性与稳定性9.5 线性多步法9.6 线性多步法的收敛性与稳定性9.7 一阶方程组与刚性方程组 9.1 引言 9.2 简单的数值方法 ...
  • 数值计算方法

    2021-05-15 08:33:13
    1.1 数值计算方法的研究对象和特点 1.计算机解决科学计算问题的一般过程可概括为:实际问题->数学模型->计算方法->程序设计->上机计算。 2.对算法所要考虑的问题: a.计算速度:eg:求解一个20 阶线性...
  • kaprekar常数(6174猜想)

    千次阅读 2016-08-03 13:48:04
    1955年,卡普耶卡(D.R.Kaprekar)研究了对四位数的一种变换:任给出四位数k0,用它的四个数字由大到小重新排列成一个四位数m,再减去它的反序数rev(m),得出数k1=m-rev(m),然后,继续对k1重复上述变换,得数k2....
  • Number计算机里面关于数值的处理自有一套体系理论,与现实生活中我们所习惯使用的不太一样。如果对其不了解,在使用计算机的过程中便可能发生一些意想不到的错误。今天本文就来简明地介绍计算机里...
  • \n、\r、\t、\\和\"等常用的转义字符,Verilog HDL也同样支持。 下面是一个简单的测试代码: module test ( input clk , output reg [ 8 * 4 - 1 : 0 ] c , output [ 8 * 4 - 1 : 0 ] d ) ; ...
  • 物理常数

    千次阅读 2015-01-15 22:31:41
    数值 单位 Speed of light in vacuum 真空光速 c 2.99 792 458× 10^8 m/s Permittivity of free space 真空电容率 ε0 1∕μ0c2 =8.854 187 81

空空如也

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