python n次方求n / 张生荣

python numpy.power()数组元素求n次方案例

如下所示: numpy.power(x1, x2) 数组的元素分别求n次方.x2可以是数字,也可以是数组,但是x1和x2的列数要相同. >>> x1 = range(6) >& ...

np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, ...

问题创建一个二叉树二叉树有限多个节点的集合,这个集合可能是: 空集由一个根节点,和两棵互不相交的,分别称作左子树和右子树的二叉树组成创建二叉树: 创建节点再创建节点之间的关系 Python代 ...

对于一个多元函数,用最速下降法(又称梯度下降法)求其极小值的迭代格式为其中为负梯度方向,即最速下降方向,αkαk为搜索步长. 一般情况下,最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术,比如精确线性搜索, ...

python求定积分计算 from sympy import * x = symbols('x') print(integrate(sin(2*x)/(1+x**2), (x, 0, 3))) sy ...

本文实例讲述了Python基于递归算法求最小公倍数和最大公约数.分享给大家供大家参考,具体如下: # 最小公倍数 def lcm(a, b, c=1): if a * c % b != 0: retu ...

利用numpy和scipy,我们可以很容易根据欧拉角求出旋转矩阵,这里的旋转轴我们你理解成四元数里面的旋转轴 import numpy as np import scipy.linalg as lin ...

题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中,找到一个局部峰值.峰值要求大于相邻的四个元素(数组边界以外视为负无穷),比如最后我们找到峰值A[j][i],则有A[j][i] > A[j+1][i] ...

这篇文章主要介绍了python实现迭代法求方程组的根过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下有方程组如下: 迭代法求解x,pytho ...

对于一个多元函数用牛顿法求其极小值的迭代格式为其中为函数的梯度向量, 为函数的Hesse(Hessian)矩阵. 上述牛顿法不是全局收敛的.为此可以引入阻尼牛顿法(又称带步长的牛顿法). 我 ...

第一种: i=0 sum=0 a=0 while i<102: if i>=1 and i%4==1: sum+=i elif i%2!=0 and i!=1: a=a+i i+=1 pr ...

函数介绍 a.topk()求a中的最大值或最小值,返回两个值,一个是a中的值(最大或最小),一个是这个值的索引. 代码示例 >>> import torch >>> ...

目录 1.1到100的和 2.1到100内的偶数和 3.1到100内的奇数和 1.1到100的和定义2个变量i和sum,初值都为1,i的值每次增加1,取到100后结束程序,sum的值等于自身再加上i ...

目录一.列表求并集 1. union_by 二.列表求交集 1. intersection_by 三.列表求差集 1. difference 2. difference_by 3. symmetri ...

目录泰勒展开与e的求法 python和神奇的decimal 计算比较完整代码泰勒展开与e的求法大家伙儿知道计算机里的 e是怎么求出来的吗? 这还要从神奇的泰勒展开讲起…… 简单的说,就是 e ...

目录四则运算表达式求值思路说明算法步骤代码四则运算表达式求值思路说明使用双栈来实现——存放数值的栈 nums 与存放运算符的栈 ops. 算法步骤对原始表达式字符串 exp 进行预处理 ...

目录自定义求导:(近似求导数的方法) 多元函数的求导在tensorflow中的求导使用tf.GradientTape() 对常量求偏导求二阶导数的方法结合optimizers进行梯度下降法 ...

问题描述: 求输入数字的平方,如果平方运算后小于 100 则退出. 源代码: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- TRUE = 1 FALSE = 0 ...

min()方法返回它的参数最小值:最接近负无穷大的值. 语法以下是min()方法的语法: min( x, y, z, .... ) 参数 x -- 这是一个数值表达式. y -- 这也是一个数值表达 ...

本文主要是针对 cumsum函数的一些用法.具体应用场景看下面的数据集. 第一列是userID,第二列是安装的时间,第三列是安装的次数. 我们现在想做一件事情.就是统计用户在某一天前累计的安装次数. ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ def sq2(x,e): e = e #误差范围 low= 0 high = max(x,1.0) #处理大于0小于1的数 guess = (low + h ...