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使用程序计算近似Π

使用程序计算近似Π 一、前言 现在大多数语言,只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来的,是直接存储吗?还是计算来的。...虽然不知道具体是怎么实现的,但是我们可以使用一些简单的数学知识,来计算出近似的Π。 二、实现原理 我们小学就学过圆的面积公式,只不过那个时候我们直接使用3.14作为Π。...那么除了上面的方法,还有什么方法可以根据R计算S呢,有一种可以参考的方法就是使用微积分的思想,即把圆拆分成无数个小矩形,不过在计算机中我们只能拆分出有限个小矩形。...我们把1/4个圆拆分成n个小矩形,计算n个矩形的面积并相加。当我们的n足够大时,n个矩形的面积就会趋近圆的面积。...我们假设n个矩形面积为A,那么近似的Π计算公式如下: \pi = \frac{4A}{R^2} 现在我们知道了pi的具体公式,接下来我们看看A的计算

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KMP算法:nextnextval计算

KMP算法的nextnextval计算 先看看next数据的求解方法 例:下标从1开始(若题中给定下标为0开始,把所有-1即可) next数组的求解方法:根据前一个字符next,一直循环找到第一次匹配成功的下标...,并把next=1;如果当前字符与下标1字符都不相同,next就为1(初始下标值) 第一位为0,第二位为1, 第三位:把前一个模式串字符b与下标next所对应的字符比较,b a不同,next为1(...a相同(下标为1) 1+1=2 nextval数组求解方法:根据next数组的作为下标找到第一个不同的字符,把它的下标作为nextval的;否则继续循环比较,直到与第一个字符也相同,此时,nextval...为0 第一位为0,第二位为1, 第三位:(当前下标字符)c与a(next1作为下标的字符进行比较),若不同则为初始下标值1 第四位: aa相同(第一个字符),nextval为0 第五位:bb(...下标为2),相同,继续比较,b的next为1,b下标为1的比,即ba比,不同,则nextval为1 第六位:ac(下标为3),不同,nextval为下标的 3 第七位:ab(下标为2),不同

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Flask调试模式PIN计算利用

Debugger PIN: XXX-XXX-XXX 访问”/”路由是正常的 但是我们还可以访问一个调试模式下的特殊路由,即使你没有设置过 填入上方控制台的PIN码即可执行Python命令 在计算...PIN码之前,我们要知道,Flask的PIN码计算仅与werkzeug的debug模块有关。...werkzeug低版本使用MD5,高版本使用SHA1,现在绝大多数都是高版本的利用 werkzeug1.0.x低版本 werkzeug2.1.x高版本 这里直接借用Pysnow的源码分析 # 前面导入库部分省略...__name__), getattr(mod, "__file__", None), ] # 这里又多获取了两个,appnamemoddir # getattr(app...h = hashlib.sha1() # 使用sha1算法,这是python高版本低版本算pin的主要区别 for bit in chain(probably_public_bits,

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计算π的

圆周率π是一个无理数,没有任何一个精确公式能够计算π,π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法。...当所求解问题是某种事件出现的概率,或某随机变量期望时,可以通过某种“试验”的方法求解。简单说,蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 1/4圆。...随机向单位正方形圆结构抛洒大量点,对于每个点,可能在圆内或者圆外,当随机抛点数量达到一定程度,圆内点将构成圆的面积,全部抛点将构成矩形面积。圆内点数除以圆外点数就是面积之比,即π/4。...随机点数量越大,得到的π越精确。 ? 由于DARTS点数量较少,π的不是很精确。通过增加DARTS数量继续试验,同时,运行时间也逐渐增加。 ? ?...蒙特卡洛方法提供了一个利用计算机中随机数随机试验解决现实中无法通过公式求解问题的思路。它广泛应用在金融工程学,宏观经济学,计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域。

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数据分析EPHS(4)-使用ExcelPython计算数列统计

本文介绍使用ExcelPython来计算上述统计,而HiveSpark将放在下一篇中。...2、使用Excel计算统计 咱们一个个来哈,在使用过程中还是学到了很多东西的,如果你都会了,也建议你看一下,嘻嘻!...这里我们先使用STDEV.PSTDEV.S 分别计算一下总体标准差样本标准差: =STDEV.P(A2:A151) =STDEV.S(A2:A151) 结果如下: ?...3、使用Python计算统计 使用Python的话,咱们分为四个方面来介绍,即使用list、numpypandas来计算数列的统计。...3.1 计算List的统计 这里,我们对原始的list进行操作,除了maxmin有现成的方法之外,其余各个统计计算,要按照对应的公式进行计算,代码如下: irisdf = pd.read_csv

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GWAS计算BLUE2--LMM计算BLUE

GWAS计算BLUE2--LMM计算BLUE #2021.12.12 本节,介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型,计算最佳线性无偏估计(blue) 1....使用lme4包进行blue计算 这里,使用lme4包进行blue计算,然后使用emmeans包进行预测均值(predict means)的计算,这样就可以将predict means作为表型进行GWAS...「注意,lme4直接计算的固定因子(RIL)的效应(BLUE),不是我们最终的目的,因为它是效应,有正有负,我们需要用预测均值将其变为与表型数据尺度一样的水平。」...使用asreml包进行blue计算 library(asreml) m2 = asreml(height ~ RIL, random = ~ location + location:RIL + location...95%的同学,在计算GWAS分析表型计算时,都是用上面的模型计算出blue,然后直接进行计算,其实还有更好的模型。

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特征特征向量及其计算

另外,通过前面关于矩阵 计算可知,它的特征特征向量都不只有一个,这是比较一般的现象。...如何计算一个方阵的特征特征向量呢?比如前面示例中使用的矩阵 的特征特征向量都有哪些?...除了特殊矩阵,就一般矩阵而言,特别是“大矩阵”,如果用手工计算方法求特征特征向量,感受一定不太舒服,例如谷歌搜索的核心PageRank算法,它就用到矩阵的特征向量,2002年时,这个矩阵是 亿亿...np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 用二维数组表示矩阵 values, vectors = eig(A) # 计算矩阵的特征特征向量...此处先对特征特征向量的基本概念有初步了解,在后续章节中,将不断使用它们帮助我们解决一些问题,并且还会将有关探讨深化。

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matlab插计算

’,‘linear’,‘spline’,‘pchip’,‘cubic’ 比如使用三次条样插spline,则 x = linspace(0,10,11) y = sin(x) plot(x,y,'-ro...') xnew = linspace(0,10,101) f = interp1(x,y,xnew,'spline') plot(xnew,f) 2,高维插 2.1 二维插 使用interp2(...我现在有了V的数据,这个数据是(37,10,10)的大小,表示高有37层,经纬度分别都是10的大小(因此经纬度构成100的数据网格),现在要计算高500m,经纬度分别为(80,32)的点的(插) data_path...2)插两个点 上面插只在一个点(500,80,30)上进行,但有时我们要插的是很多个点构成的数组。...%在(500,80.03,32.3)(900,81.2,31.4)两个点插 Vq = interpn(el,lon,lat,V,[500 900],[80.03 81.2],[32.3 31.4],

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统计| p计算

p计算,R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标:p,对,你也许很清楚的知道它表达的意思,但是它是怎么算得的呢?不知道你是否知道呢?...这次将介绍几种分布计算p的方法(套路)。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...要介绍的分布有: 正态分布 t分布 设两样本分别为XXYY,基于中心极限定理,无论XXYY属于什么分布,只要样本量足够大,它们的均值服从正态分布。...,原假设发生的概率,若是p小于0.05,发生概率小于0.05时,认为是小概率发生了,即是差异性显著,拒绝原假设。...公式: 双边假设的p: p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y

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hashMap 的计算hash

1.获得key对象的hashcode 首先调用key对象的hashcode() 方法,获得key的hashcode 2.根据hashcode计算出hash(要求在[0,数组长度-1]区间)...hashcode是一个整数,我们需要将它转化成[0,数组长度-1]的范围,我们要求转化后的hash尽量均匀地分布在[0,数组长度-1]这个区间,减少“hash冲突” 1.一种极端简单低下的算法是...: hash-hashcode/hashcode; 也就是说,hash总是1,意味着,键值对对象都会存储到数组索引1位置,这样就形成了一个非常长的链表,相当于没存储一个对象都会发生“hash冲突”,...2.一种简单常用的算法是(相除取余算法) hash=hashcode%数组长度 这种算法可以让hash均匀分布在[0,数组长度-1]的区间,但是,这种算法由于使用了“除法”,效率低下,jdk后来改进了算法...,首先约定数组长度必须为2的整数幂,这样采用位运算即可实现取余的效果:hash=hashcode&(数组长度-1)。

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计算最大变化

标签:Excel公式练习 今天的案例很简单,如下图1所示数据: 1.计算产品两个月销售额的最大变化 2.获取最大变化对应的产品 图1 注:示例数据来源于chandoo.org。...先求出两个月对应销售额之差,由于本月比上月的销售额有的增加有的减少,因此取结果的绝对,然后取最大。...单元格C11中的公式为: =MAX(ABS(D3:D8-C3:C8)) 使用经典的INDEX/MATCH函数组合,获取最大差值对应的产品: =INDEX(B3:B8,MATCH(MAX(ABS(D3:D8...,对于第2问,可以使用LOOKUP函数,输入公式: =LOOKUP(2,1/(ABS(D3:D8-C3:C8)=C15),B3:B8) (查找时,不要忘记了LOOKUP函数,有时会起到意想不到的效果,...让公式更简洁清晰) 或者,找到单元格地址,然后取其

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矩阵特征计算

对于计算特征,没有直接的方法。2阶或3阶矩阵可以采用特征多项式来求。但如果试图求下列矩阵的特征,我们试图用特征多项式 P(x)=(x-1)(x-2)...(x-20) 求特征是不明智的。...考察一个二阶矩阵A 矩阵有主特征4与特征向量[1,1],以及另一个特征-1与特征向量[-3,2],这里主特征是指矩阵的所有特征中最大的一个。...当这些步骤提供了求特征向量的方法后,如何求近似特征?换句话说,假设矩阵A近似特征向量已经知道,如何求相应近似特征?考虑特征方程 xξ = Ax 这里x是近似特征向量,ξ是特征,且ξ未知。...借助于最小二乘,得到: 以上求特征的方法叫幂迭代法。

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