我想计算直线和插值函数之间的交点。我可以绘制插值图以及图中的线:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.interpolate as scp
y = [ 815.97, 815.95, 815.98, ..., 815.9] #60 elements
x = [405383892, 405383894, 405383895, ..., 405383896] #60 elements
mediana = np.median(x)
f = scp.interp1d(x,y,bounds_error
在试图绘制YoY中的DataFrame相关性的上下文中。问题是如何得到每年代表每一对变量"AAPL“、"IBM”和"MSFT“相关的3对相关系数。然后用matplotlib绘制它们。
如何逐行计算关联?.corrwith似乎是什么意思,但它在这里不起作用。
我找到了一只熊猫DataFrame,每一行代表一年,每个元素代表一年的累计价格。我想取累积YoY价格的相关性,然后把它们作为时间的函数来绘制。
数据看上去如下:
AAPL IBM MSFT
Year
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
data=pd.DataFrame(
{"input":
[0.001,0.015,0.066,0.151,0.266,0.402,0.45,0.499,0.598,0.646,0.738,0.782,0.86,0.894,0.92
我正在尝试运行一个脚本文件,该文件在绘制的图形上绘制一条线。有时脚本文件可以工作,但有时不能工作,在图形上绘制的线条不是我想要的位置。当文件不工作时,我得到以下错误消息:
Warning: Polynomial is not unique. Degree >= number of data points.
> In polyfit at 70
In FIXING_force_and_rate_of_rise at 48
有人知道这个错误消息是什么意思吗?当一个多项式不是唯一的时,这意味着什么?
如果有帮助,当我单击错误消息时,我会看到下面的解释:
解决最小二乘问题。
[Q,R
我想使用函数的输出作为构建多项式的函数的输入:
下面是我的代码:
function c = interpolation(x, y)
n = length(x);
V = ones(n);
for j = 2:n
V(:,j) = x.*V(:,j-1);
end
c = V \ y;
disp(V)
for i = 0:n-1
fprintf('c%d= %.3f\n', i, c(i+1));
end
polynome(c);
function p =
在下面的代码中,我要标记整数点。我尝试了许多选项和不同的功能,但没有达到预期的结果。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
n = np.arange(-3,3,0.1)
x = n**2
plt.plot(n,x,'-ok')
想要的情节:
laguerre多项式似乎没有按某些顺序收敛,运行下面的代码就可以证明这一点。
import numpy as np
from sympy import mpmath as mp
from scipy.special import genlaguerre as genlag
from sympy.mpmath import laguerre as genlag2
from matplotlib import pyplot as plt
def laguerre(x, r_ord, phi_ord, useArbitraryPrecision=False):
if (r_ord <
我需要解决以下问题:给定大小为x的整数序列N和子集大小k,查找所有可能的子集和。子集和是子集中元素的和。
如果允许x中的元素在子集(子多集)中多次出现(当然到k ),则该问题通过快速傅立叶变换得到伪多项式时间解。下面是一个示例:
x = [0, 1, 2, 3, 6]
k = 4
xFrequency = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 1] # On the support of [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
sumFrequency = selfConvolve(xFrequency, times = 4) # A fast approach is to simply
我正在计算总误差的平方。给出了polyval多项式和n点的系数来计算它,我期望得到相等的n输出值。但是,如果运行下面的代码,输出值将小于作为输入的x的大小。我是新来的矮人,任何帮助都将不胜感激。
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval
x = [ 0.1,0.4,0.5,0.7,0.7,0.9 ]
y = [ 0.61,0.92,0.99,1.52,1.47,2.03]
n = len(x)-1
x = np.array(x)
y = np.array(y)
for m in range(0,n
我想要真正理解这段代码中发生的事情。谁能告诉我它的主要思想是什么。我知道这是一个多项式的派生。但是我不知道derN xs 1 , derN xs (n+1) and derN xs 0到底是做什么的
derN :: P -> Int -> P
derN [] n = []
derPolinom :: P -> P
derPolinom xs = derN xs 0