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Python 数值计算
print "Welcome to run" print "Please input num" print "1 stand for 矩形" print "2 stand for 圆" print "3 stand for 正方形" s=int(input("Please input U num:")) if s == 1: print "input 长度:" print "input 宽度:" a=int(input("长度:")) b=int(inpu
1.6K30发布于 2020-01-13 - 来自专栏算法channel
揭秘Numpy「高效使用哲学」，数值计算再提速10倍！
1 Numpy更高效 使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。 之所以性能高是由于它在密集型计算任务中，向量化操作是用C和Fortran代码实现。 到此，numpy.ndarray看起来非常像Python的list, 那我们为什么不用Python的list计算，干嘛非要创造一个新的数组(array)类型呢？ 使用ndarray.dtype, 我们能看到一个数组内元素的类型： In [9]: m.dtype Out[9]: dtype('int32') 如果我们尝试用str类型赋值给m，会报错： In [10 -8d5580112ac6> in <module> ----> 1 m[0,0]='hello' ValueError: invalid literal for int() with base 10
75310发布于 2019-11-14 - 来自专栏python3
科学计算库Numpy——数值计算
矩阵 求和 乘积 最大值和最小值 最大值和最小值的位置 平均数 标准差 方差 限制 四舍五入
1.3K20发布于 2020-01-16 - 来自专栏巴山学长
数值计算——MATLAB数值积分原理详讲
Matlab提供的数值积分函数并不是真的直接给出该函数的数值积分，而是对所求函数处理后的积分。 Matlab称为近似计算，而我们在实际应用中会误以为是精确结算，概念理论的混淆是借助软件进行学习研究的同学的大忌，以为现成软件可以解决你大部分疑惑，你竭尽全力都不能解决的问题，进行软件设计的人也不可以。 抛物线法 为了提高计算精度，可以用分段二次插值函数Sk代替f(x)。由于每段都要用到相邻两个小区间端点的三个函数值，所以小区间的数目必须是偶数。记n=2m，(k=0,1,2,.... 你需要查看我数值优化—三种复杂函数数值积分方法实例演示。过冷水和大家的分享就这些，有疑问或者感兴趣的问题需要解答，可在下方留言，过冷水均会热心解答。 Position',[0.720839435964634 0.73500000461936 0.111273789999251 0.166111106491751]); 推荐指数：★★★☆ (7/10
4.4K31发布于 2020-03-25 - 来自专栏我的充电站
数值计算方法 Chapter2. 数值微分和数值积分
数值计算方法 Chapter2. 数值微分和数值积分 1. 数值微分 1. 基础方法 2. 插值型数值微分 2. 数值积分 1. 插值型数值积分 2. Newton-Cotes积分 1. 复化数值积分 1. 复化梯形积分 2. 复化Simpson积分 3. Romberg积分 1. 数值微分 1. 基础方法 数值微分本质上就是通过离散点来对未知的函数方程进行微分的数值求解。 数值积分 1. 插值型数值积分 插值型数值积分和上述插值型数值微分的思路是完全一致的，就是用插值函数来拟合未知曲线，然后用这个插值函数在对应空间上的积分值来近似未知函数的积分值。 Simpson积分 Simpson积分其实就是二阶的Newton-Cotes积分，具体而言，我们取区间范围的中值，然后进行二阶插接，然后用这个插值函数来计算积分的结果。 我们给出一个Romberg积分 ，其定义就是说将积分区间进行 等分，然后对于每一个子区间，我们采用高阶的Newton-Cotes积分进行求解，具体而言，我们将其进一步分为 个节点，然后计算Newton-Cotes
4.3K30编辑于 2022-05-16 - 来自专栏太阳影的学习记录
数值分析笔记（3）——数值计算中的原则
数值计算中的原则 避免两个相近的数相减 如上图所示，因为 x 和 y 非常相近，所以 x-y << 0 ，而 x - y 又位于分母，所以会导致误差变得非常大。 例子： 这是因为这里的变量使用了8位来储存，因为在转换到同一个量级的时候，两个小数都要被转换成9位，导致最后一位溢出，最终变成 0.0 \times 10^8 ，从而导致结果出错，小数被“吃掉”。 这个问题是由计算机的存储数据的方式造成的。 解决方法： 绝对值太小的数不宜作除数 如果商特别大，下面继续加减乘除运算的时候可能会出现“大数吃掉小数”。 注意简化计算程序，减少计算次数 每一步计算都可能出现舍入误差，所以步骤太多的话可能会导致误差过大。 可以转换成下图公式： 选用数值稳定性好的算法 例题：求积分 可以看到第一步就出现了舍入误差，接着积累下去：
5.5K40发布于 2021-10-15 - 来自专栏github@hornhuang
数值分析 有效数字计算
与高中的有效数字有些不同，数值分析中的有效数字定义如下： 定义 设数x是数x的近似值，如果x的绝对误差限是它的某一数位的半个单位，并且从x左起第一个非零数字到该数位共有n位，则称这n个数字为x的有效数字 —《数值分析（第2版）》张铁 阎家斌 冶金工业出版社 举例 接下来，我们以几道例题为例： 例一 首先，我们可以获得 |π - x1| 的值 ：0.0015926535 我们知道这个值（0.0015926535
1.5K40发布于 2021-09-24 - 来自专栏小黑博客
Shell:变量数值计算(上)
按位或 =、+=、-=、*=、/=、%= 赋值运算符 运算符与运算命令 意义 (()) 用于整数运算的常用命令 let 用于整数运算，类似于(()) expr 可用于整数运算 bc Linux中的一个计算器程序 a=10 b--:3 b=3 --b:2 b=2 实现输入两个数进行加减乘除的计算器 利用read命令读入功能 root@cs:/server/scripts# cat jsq.sh #! # expr 2 - 2 0 root@cs:/server/scripts# expr 2 \* 2 4 root@cs:/server/scripts# expr 2 / 2 1 expr配合变量计算 test2-2.sh 6 3 a+b=9 a-b=3 a*b=18 a/b=2 a**b=216 a%b=0 a++:6 a=7 ++a:8 a=8 b--:2 b=2 --b:1 b=1 通过espr计算字符串的长度 server/scripts# echo ${#char} 10 root@cs:/server/scripts# echo ${char}|awk '{print length($0)}' 10 root
69020编辑于 2022-12-28 - 来自专栏小黑博客
Shell:变量数值计算(下)
scripts# echo "scale=2;355/113"|bc 3.14 root@cs:/server/scripts# echo "scale=6;355/113"|bc 3.141592 计算 1-10的结果 root@cs:/server/scripts# echo `seq -s "+" 10`=`seq -s "+" 10|bc` 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55 root @cs:/server/scripts# echo `seq -s "+" 10`=$((`seq -s "+" 10`)) 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55 root@cs:/server /scripts# echo `seq -s '+' 10`=$(echo $[`seq -s "+" 10`]) 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55 awk实现计算 root@cs:/server b=10 用传参方式进行运算
57610编辑于 2022-12-28 - 来自专栏机器学习入门
PyTorch使用------张量数值计算
学习目标 掌握张量基本运算 掌握阿达玛积、点积运算 掌握PyTorch指定运算设备 PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算. 直接修改原数据 # 注意: 带下划线的函数为修改原数据本身 data.add_(10) # 等价 data += 10 print(data) # 3. , 10, 16]]) -------------------------------------------------- tensor([[13, 17, 14], [10, 10, 我们也可以将张量创建在 GPU 上, 能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。将张量移动到 GPU 上有两种方法: 1. 使用 cuda 方法 2. 直接在 GPU 上创建张量 3. # 如果安装的不是 gpu 版本的 PyTorch # 或电脑本身没有 NVIDIA 卡的计算环境 # 下面代码可能会报错 data = data.cuda() print
81110编辑于 2024-09-27 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Matlab 数值分析计算汇集
分享一下数值分析经常遇到的算法，代码有点多；算法原理之类的网上均可以找到，本文只给出对应的代码实现。 yh=yh+m;%求和 end 调用程序 x=[11,12,13]; y=[2.3979,2.4849,2.5649]; xh=11.75; yh= newtonPol(x,y,xh) ---- 3、数值积分与数值微分 2:2*n-1))+4*sum(y(2:2:2*n))+y(2*n+1)); 函数文件 function y=fun1(x) y=exp(-x); 调用程序 s=fsimpson(@fun1,0,1,10 newton的导函数文件 function y=dfun3(x) y=cos(x)-x*sin(x); 调用程序 x=newton(@fun3,@dfun3,2,1e-3) ---- 6、矩阵特征值与特征向量的计算 while(err>ep) v1=A\u0; [tv,ti]=max(abs(v1)); lam1=v1(ti); err=abs(1/lam0-1/lam1); %反幂法在误差计算时用的是特征值的倒数
1K30编辑于 2022-07-27 - 来自专栏信数据得永生
精通 NumPy 数值分析：6~10
NumPy 具有一些数值算法，可用于执行诸如计算范数，特征值和特征向量之类的任务。 但是，如果数值算法是您的重点，则理想情况下应使用 SciPy，因为它包含更全面的算法集以及最新版本的算法。 NumPy 内部 如您在前几章中所见，NumPy 数组使数值计算变得高效，其 API 直观且易于使用。 NumPy 数组也是其他科学图书馆的核心，因为其中许多库都是基于 NumPy 数组构建的。 在下一章中，我们将概述高性能，低级的数值计算库。 NumPy 可以使用这些实现来获得可观的性能提升。 八、高性能数值计算库概述 在科学计算应用中可以执行许多数值运算，并且未经优化的代码或库实现会导致严重的性能瓶颈。 NumPy 库通过更有效地使用其内存布局来帮助提高 Python 程序的性能。 您还研究了各种计算密集型，数值，线性代数运算，这些运算将在下一章中用作基准测试不同的配置。 在下一章中，我们将创建一个基准 python 脚本，以在每种配置上运行。
2K20编辑于 2023-04-23 - 来自专栏MyBlog
数值分析读书笔记（5）数值逼近问题(I)----插值极其数值计算
数值分析读书笔记（5）数值逼近问题(I)----插值极其数值计算 给出一般性的插值概念 给定 ? ,已知它在n+1个互异的节点 ? 上的函数值为 ? 目的即寻求 ? ,使得 ? 只不过是书写的方式不同,但是这样的不同的书写方式在实际操作中带来了很大的便利,当需要增加一个插值点的时候,只需要在原插值多项式的后面再添加一个新的项就可以了 有时候我们不但要求插值函数P(x)在节点处的函数值与被插值函数 f(x)的值相等,而且要求在节点处的导数值也相等,这就引出了了一种新的插值方案Hermit插值 ? 我们这次要构造的多项式比起之前的lagrange多项式,多了导数值相等的条件,那我们就利用两组基函数来试着构造这一多项式 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
1.4K10发布于 2018-09-13 - 来自专栏python基础文章
Python编程 数值类型 数学计算
作者简介：一名在校计算机学生、每天分享Python的学习经验、和学习笔记。 座右铭：低头赶路，敬事如仪 个人主页：网络豆的主页 目录 前言 一.Python数值类型 1.数学计算（熟悉） 2.导入方法： 向上取整ath.ceil(x) 向下取整math.floor (x) x**y 返回次幂math.pow(x) Python内置数学计算（直接使用） 取绝对值abs(x) 四舍五入 round(x) ---- 前言 本章将会讲解Python编程中的 数值类型 数字计算 一.Python数值类型 1.数学计算（熟悉） 对于数学计算，除了前面提到过的简单的加减乘除等等，更多的科学计算需要 导入 math 这个标准库（不需要安装，但是要导入），它包含了绝大多数我们可能需要的科学计算函数 round(x) 取绝对值abs(x) """ Return the absolute value of the argument. """ 这个参数的绝对值 a=-10
1.3K50编辑于 2022-11-20 - 来自专栏机器学习/数据可视化
pandas系列10-数值操作1
书中还是学到了很多知识点，下面总结的是比较基础的操作，自己也常用： 数值替换 数值排序 数值排名 数值删除 数值计数 唯一值获取与查找 数值替换 数值替换常用在存在异常值处理、缺失值处理中，三种替换方法 df.replace([A,B],C) 多对多 Excel中通过多个if嵌套语句来实现 如果数值为32，替换成32 如果是260，替换成33 如果是280，替换成34 if(D:D=240,32,if( 多列数值排序 Excel中是选择待排序的数据，单击菜单按钮中的排序和筛选 选择待排序的列 选择每列的升序还是降序 ? 没有重复值，二者效果相同 rank_avg(number, ref,order)：若有重复值，返回重复值的平均排名 number：待排名的数值 ref：一整列的数值范围 order：排序方式 rank_eq 唯一值获取与数值查找 唯一值获取 Excel中将该列值复制黏贴后删除重复值即可 Python中使用unique()方法 数值查找 Python中使用的是isin()方法，在某列上调用方法 在，返回T 不在
1.3K20发布于 2021-03-01 - 来自专栏Soul Joy Hub
《deep learning》学习笔记（4）——数值计算
u011239443/article/details/78048424 对于机器学习的问题，有一部分可以通过数学推导的方式直接得到用公式表达的解析解，但对绝大多数的问题来说，解析解是不存在的，需要使用迭代更新的方法求数值解 然而实数的精度是无限的，而计算机能够表达的精度是有限的，这就涉及到许多数值计算方法的问题。 4.1 上溢和下溢 由于计算机表达实数的精度的有限，在某些情况下许多复杂的复合运算中的四舍五入会导致一个接近0的小数变为0或者一个非常大的数被认为是无穷，这都会导致很严重的后果。 4.2 病态条件 病态条件：条件数指的是函数相对于输入的微小变化而变化的快慢程度，输入被轻微扰动而迅速改变的函数对于科学计算来说可能会出现问题。 numpy实现上述过求解的代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ## 定义w和b feature_num = 10 w_real
80350发布于 2018-04-18 - 来自专栏DevOps运维
六、变量数值计算符号和命令
1) let 赋值表达式 let i=i+2等同于((i=i+2)) 2) bc计算命令 bc是linux下的计算机，常常用配合管道进行计算，可以进行小数运算 echo "1+9"|bc i=5;i= =55的计算和输出 方法1： echo `seq -s "+" 10`=`seq -s + 10|bc` 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55 方法2： echo `echo {1..10}| tr " " "+"`=`echo {1..10}|tr " " "+"|bc` 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55 方法3：expr echo `seq -s + 10`=`seq -s " + " 10|xargs expr` 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55 方法4：(()) echo `seq -s + 10`=$((`seq -s + 10`)) 1+2+3+4 input tow num:" a b input tow num:1 2 设置10秒超时，提示语为** 2) 计算脚本演示 cat /server/scripts/t.sh #!
91210发布于 2021-11-16 - 来自专栏CSDN博客
《深度学习》学习笔记三——数值计算
基于梯度的优化方法 导数 偏导数 约束优化 参考资料 上溢和下溢 下溢(underflow)是一种极具毁灭性的舍入误差.当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢 上溢(overflow)是一种极具破坏力的数值错误形式 .当大量级的数被近似为∞\infty∞或者−∞-\infty−∞时发生上溢,进一步的运算通常会导致这些无限值变成非数字. softmax 函数(softmax function)可以对上溢和下溢进行数值稳定的一个函数
63210发布于 2020-05-06 - 来自专栏数值分析与有限元编程
函数式编程计算数值积分
以函数式编程方式，计算数值积分。 定积分的定义点击这里：定积分的精确定义 下面以定积分 为例，展示过程。 如图所示，将积分区间6等分，每一个子区间长度为0.5，则数值积分值为 最终结果与精确值的误差为 python代码 steps = 6 #积分区间六等分 a = 0.0 b = 3.0 dx = (steps) #{0,1,2,3,4,5}映射成为{0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3} map_r1 = map(lambda x: (x+1)*dx, r) # 子区间右端点函数值 ，即每个矩形的高度 map_h = map(f, map_r1) int = dx * sum(map_h) print(int) 如果将积分区间500等分，计算结果为-6.723，相对误差为 x #积分函数 #构造{0,1,2,3,4,5,...,500} r = range(steps) map_r1 = map(lambda x: (x+1)*dx, r) # 子区间右端点函数值
1.5K10发布于 2021-09-15 - 来自专栏林德熙的博客
win10 uwp slider 隐藏显示数值
本文告诉大家，如何隐藏 slider 拖动出现的数值。 因为这个数值是控件给的，样子不好看，而且在 slider 的上面，不是在他的右边，所以需要隐藏他。 ? 如果这时需要显示拖动的值，可以使用 ValueChanged 事件，我下面使用一个 TextBlock 来显示拖动的值 <Slider Margin="<em>10</em>,<em>10</em>,<em>10</em>,<em>10</em>" IsThumbToolTipEnabled False" ValueChanged="Slider_OnValueChanged"></Slider> <TextBlock x:Name="CumjvpxVufe" Margin="<em>10</em>,100,<em>10</em>,<em>10</em> 如果需要绑定，那么就可以不需要后台写代码 <Slider x:Name="CumjvpxVufe" Margin="<em>10</em>,<em>10</em>,<em>10</em>,<em>10</em>" IsThumbToolTipEnabled="False " ></Slider> <TextBlock Margin="<em>10</em>,100,<em>10</em>,<em>10</em>" Text="{x:Bind CumjvpxVufe.Value,Mode=OneWay}">
86910发布于 2018-09-19
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