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使用jupyter Nodebook查看函数或方法的参数以及使用情况

第一种，在方法后面加问号，然后执行，如 abs? ? 第二种，光标移动到方法上面，按shift+tab，弹出文档，连续按选择文档详细程度 ?...补充知识：Jupyter notebook如何查看代码提示/doc文档/函数（方法）用法？...选中需要查看的函数方法按快捷键Shift+Tab 光标直接放上面再按快捷键Shift+Tab就可以了,不用拖动选取,如: ? 右上角的^符号是展开,x是关闭,展开后变成这样: ?...20200311 更新 有朋友反映，有的函数方法依照上述方法看不到代码提示了，这是因为你可能直接打开了已有的jupyter notebook（.pynb）文件，需要将代码内容重新加载一下： 点击此处双箭头的符号...重启后就又能看到函数文档了： ? 以上这篇使用jupyter Nodebook查看函数或方法的参数以及使用情况就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

计算范数的方法可以通过数学公式进行计算，也可以使用相关的函数或库进行计算，如NumPy中的numpy.linalg.norm函数可以用来计算向量或矩阵的范数。...x1 = fsolve(fx, 1.5, maxfev=4000) 这行代码使用fsolve函数对方程进行求解。第一个参数是要求解的函数fx，第二个参数是初始猜测值，即方程的近似解，这里取为1.5。...fsolve函数使用数值方法进行求解，而root函数则根据方程的性质和初始猜测值选择合适的算法进行求解。结果会打印出来，供查看求解的近似解。...s1 = fsolve(fx, [1, 1]) 这行代码使用fsolve函数对方程组进行求解。第一个参数是要求解的函数fx，第二个参数是初始猜测值，即方程组的近似解，这里取为[1, 1]。...该程序文件使用fsolve和root函数分别求解了一个由两个非线性方程组成的方程组。结果会打印出来，供查看求解的近似解。 2.

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第2章

文章目录 第2章：python数据分析简介 2.2、python使用入门 2.2.3、数据结构 (1)列表/元组 (2)字典 (3)集合 (4)函数式编程 2.2.4、库的导入与添加 2.3、python...正确的复制方法应该是b==a[:] 表2-1 列表/元组相关的函数 函数 功能 函数 功能 cmp(a,b) 比较两个列表/元组的元素 min(a) 返回列表/元组元素最小值 len(a) 列表/元组元素个数...sum(a) 将列表/元组中的元素求和 max(a) 返回列表/元组元素最大值 sorted(a) 对列表的元素进行升序排序 表2-2列表相关的方法 函 数 功 能 a.append(1) 将1添加到列表...1,x1^2-x2=2 from scipy.optimize import fsolve #导入求解方程组的函数 def f(x): #定义要求解的方程组 x1 = x[0] x2 = x[...，keras的预测函数与scikit-learn有所差别，keras用model.predict()方法给出概率，model.predict_classes()方法给出分类结果。

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【收藏】万字解析Scipy的使用技巧！

optimize模块提供了许多数值优化算法，这里主要对其中的非线性方程组求解、数值拟合和函数最小值进行介绍 非线性方程组求解 fsolve()可以对非线性方程组进行求解，它的基本调用形式为fsolve...(func,x0),其中func是计算方程组误差的函数，它的参数x是一个数组，其值为方程组的一组可能的解。...，fsolve()会自动计算方程组在某点对各个未知变量的偏导数，这些偏导数组成一个二维数组，数学上称之为雅阁比矩阵。...1-cdf(t) ppf: 累积分布函数的反函数 stat: 计算随机变量的期望值和方差 fit: 对一组随机取样进行拟合，找出最适合取样数据的概率密度函数的系数 以下是随机概率分布的所有方法： from...（x,y,z）：位置初始值，他是计算常微分方程所需的各个变量的初始值 t:表示时间的数组，odeint()对此数组中的每个时间点进行求解，得出所有时间点的位置 args:这些参数直接传递给lorenz

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《Experiment with MATLAB》读书笔记（一）

读书笔记（一） 这是第一部分——迭代 将代码复制到m文件中即可运行 % 迭代是计算的关键 % % 上键：调用先前的命令 % %下面这个“双%”表示一个section（就是英语听力那个section...x1 = roots([1 -1 -1]); %x^2 - x - 1 = 0的根 %% fsolve % fsolve(表达式变量名，不同方法参数-3~4) % fsolve(@自变量 表达式，...区间) x2 = fsolve(@(x) sin(3*x),[1 4]); f = @(x) sin(3*x); x3 = fsolve(f,1); x4 = fsolve(f,-1); %% solve...(带有符号变量的方程，符号变量) syms x x5 = solve(x + 1/x == 2.5,x); %% 迭代求解 clear clc x=3; while abs(x - (2.5 - 1.../x)) > 5e-5 x = 2.5-1/x; end disp(x) %只能求出一个 %好在软件提供大量优化好的可以直接用的函数 %% 另一种迭代 clear clc x=3; for

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利用matlab实现非线性拟合（下）

对于非线性拟合，可以使用fit()函数中的Nonlinear Least Squares方法。...这两者方法也都是基于雅克比矩阵的方法。 3 lsqnonlin()函数和lsqcurvefit()函数 lsqnonlin()也是matlab中自带的一个非线性拟合函数。...信赖域法（trust region reflective）是通过Hessian 矩阵，逐步试探邻域内的最小化，来求解问题的。...4 fsolve()函数 这也是一个求解非线性方程的函数，可以求解方程组或者矩阵形式，功能非常强大。默认的算法为trust-region-dogleg，俗称狗腿法，属于信赖域法。....^2)+d，一个简单的高斯函数形式的非线性方程，其参数给定为： a b c d 3.8 2.1 4.4 -1.3 在已知函数形式，求解这四个参数条件下，6种不同的函数非拟合效果如下： ?

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Scipy使用简介

optimize模块提供了许多数值优化算法，这里主要对其中的非线性方程组求解、数值拟合和函数最小值进行介绍 非线性方程组求解 fsolve()可以对非线性方程组进行求解，它的基本调用形式为fsolve(...func,x0),其中func是计算方程组误差的函数，它的参数x是一个数组，其值为方程组的一组可能的解。...，fsolve()会自动计算方程组在某点对各个未知变量的偏导数，这些偏导数组成一个二维数组，数学上称之为雅阁比矩阵。...1-cdf(t) ppf: 累积分布函数的反函数 stat: 计算随机变量的期望值和方差 fit: 对一组随机取样进行拟合，找出最适合取样数据的概率密度函数的系数 以下是随机概率分布的所有方法： from...（x,y,z）：位置初始值，他是计算常微分方程所需的各个变量的初始值 t:表示时间的数组，odeint()对此数组中的每个时间点进行求解，得出所有时间点的位置 args:这些参数直接传递给lorenz

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Python数据分析与挖掘的常用工具

Python语言： 简要概括一下Python语言在数据分析、挖掘场景中常用特性： 列表（可以被修改），元组（不可以被修改） 字典（结构） 集合（同数学概念上的集合） 函数式编程（主要由lambda...Python数据挖掘相关扩展库 NumPy 提供真正的数组，相比Python内置列表来说速度更快，NumPy也是Scipy、Matplotlib、Pandas等库的依赖库，内置函数处理数据速度是C语言级别的...，因此使用中应尽量使用内置函数。...Scipy依赖于NumPy，NumPy提供了多维数组功能，但只是一般的数组并不是矩阵。比如两个数组相乘时，只是对应元素相乘。Scipy提供了真正的矩阵，以及大量基于矩阵运算的对象与函数。...示例：Scipy求解非线性方程组和数值积分 # 求解方程组 from scipy.optimize import fsolve def f(x): x1 = x[0] x2 = x[1

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Python数据分析、挖掘常用工具

： Python数据挖掘相关扩展库 NumPy 提供真正的数组，相比Python内置列表来说速度更快，NumPy也是Scipy、Matplotlib、Pandas等库的依赖库，内置函数处理数据速度是C语言级别的...，因此使用中应尽量使用内置函数。...Scipy依赖于NumPy，NumPy提供了多维数组功能，但只是一般的数组并不是矩阵。比如两个数组相乘时，只是对应元素相乘。Scipy提供了真正的矩阵，以及大量基于矩阵运算的对象与函数。...Scipy包含功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解等常用计算。...示例：Scipy求解非线性方程组和数值积分 # 求解方程组 from scipy.optimize import fsolve def f(x): x1 = x[0] x2 = x[1

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8个常用的Python数据分析库（附案例+源码）

01 NumPy NumPy 提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数，是Python中相当成熟和常用的库，更多的使用可以参考官方文档如下所示： 参考链接：http://www.numpy.org...SciPy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微积分求解等其他科学与过程中常用的计算。...更多的使用可以参考官方文档如下所示： 参考链接：http://www.scipy.org # 安装 pip install scipy SciPy求解非线性方程 from scipy.optimize...import fsolve # 例子：求解非线性方程组 2x1 - x2^2 = 1 , x1^2 - x2 = 2 # 定义求解的方程组 def f(x): x1 = x[0] x2...= x[1] return [2*x1-x2**2-1,x1**2-x2-2] # 初始值，并求解 print(fsolve(f,[1,1])) # 输出 [1.91963957 1.68501606

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干货收藏！一文看懂8个常用Python库从安装到应用

虽然列表可以完成基本的数组功能，但它不是真正的数组，而且在数据量较大时，使用列表的速度就会很慢。为此，NumPy提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数。...值得强调的是，NumPy内置函数处理数据的速度是C语言级别的，因此在编写程序的时候，应当尽量使用其内置函数，避免效率瓶颈的（尤其是涉及循环的问题）出现。...NumPy提供了多维数组功能，但它只是一般的数组，并不是矩阵，比如当两个数组相乘时，只是对应元素相乘，而不是矩阵乘法。SciPy提供了真正的矩阵以及大量基于矩阵运算的对象与函数。...import fsolve # 导入求解方程组的函数 def f(x): # 定义要求解的方程组 x1 = x[0]...由于pandas是本书的主力工具，在后面将会频繁使用它，因此这里不再详细介绍，后文会更加详尽地讲解pandas的使用方法。

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【实验楼-Python 科学计算】SciPy - 科学计算库（下）

SciPy 对稀疏矩阵有着很好的支持，可以对其进行基本的线性代数运算（比如方程求解，特征值计算等）。 有很多种存储稀疏矩阵的方式。...一般常用的有坐标形式（COO），列表嵌套列表的形式（LIL）,压缩列（CSC），压缩行（CSR）等。 每一种形式都有它的优缺点。...最优化 最优化 (找到函数的最大值或最小值) 问题是数学中比较大的话题, 复杂的函数与变量的增加会使问题变得更加困难。这里我们只看一些简单的例子。...可以使用 fmin_bfgs 找到函数的最小值： x_min = optimize.fmin_bfgs(f, -2) x_min => Optimization terminated successfully...f(x)=0方程的根，我们可以使用 fsolve。

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如何用matlab做高精度计算？【第三辑】(完)

通常使用分离字符的方法来处理数字数组。 维基百科【高精度计算】 在一、二辑中，给大家介绍了如何使用matlab自带工具箱以及大神John D'Errico开发的工具箱实现高精度计算。...AdvanpixMCT提供的计算支持涵盖如下领域： 实数和复数、全矩阵和稀疏矩阵、多维数组 初等和特殊数学函数 线性方程组的求解器（包括直接和迭代稀疏求解器） 矩阵分析函数和因式分解 特征值和特征向量，...奇异值分解 非线性方程组的求解器（使用Levenberg-Marquardt和其他信任区域方法进行fsolve） 数值积分（包括自适应quadgk和全套高斯正交） 优化和多项式 常微分方程求解器 数据分析和傅里叶变换...数论函数 前两辑中关于如何定义和使用高精度计算工具箱已经讲得非常多了，AdvanpixMCT的使用跟它们并无太多差异。...AdvanpixMCT采用的是VMProtect强加密方法以及一些特殊的文件关联方式，安装之后如超过7天试用期，即便卸载之后重新安装依然无法再次使用，除非重装系统。

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安装Anaconda python求解方程(组)

《(计算)流体力学》中的几个小程序，可在微信中点击体验： Blasius偏微分方程求解速度边界层 （理论这里） 理想流体在管道中的有势流动 （源码戳这） 涡量-流函数法求解顶驱方腔流动...绘制Contour（已完成） 3.1.2 使用绘图API绘制Contour的思路（已完成） 3.1.3 绘制三维Contour图的思路（已完成） 3.2 矢量图的绘制（已完成） 3.3 绘制曲线（已完成...） 3.4 js生成报表（已完成） 4 高等数学中若干简单数值计算算例（已完成） 4.1 数值积分、高等函数绘制（已完成） 4.2 非线性方程求解（已完成） 4.3 差分与简单常微分方程初值问题（已完成...（已完成） 6 工程流体力学（已完成） 6.1 理想流体的简单势流计算（已完成） 6.2 粘性流体涡量-流函数算法（已完成） 6.3 SIMPLE算法（已完成） 6.4 投影算法（已完成） 6.5 边界层...-Blasius方程的求解（已完成） 6.6 开源软件与商业软件（已完成） 7 小型制冷设计（已完成） 7.1 使用js多快好省绘制简单CAD图纸（已完成） 7.1.1 二维图纸绘制（已完成） 7.1.2

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全网最全面的python的讲解，讲的无可挑剔《记得收藏》

1、创建数组 使用array函数，利用常规的Python列表和元祖创造数组，所创建的数组类型由原序列中的元素类型决定，例如：a=array([[1,2],[3,4]],dtype=complex)...使用占位符创建数组，例如函数zeros创建一个全是0的数组，函数ones创建一个全是的数组，函数empty创建一个内容随机并且依赖于内存状态的数组。...3、数组的算数运算按元素进行，NumPy中的乘法运算符*指示按元素计算。 4、矩阵乘法可以使用dot函数或创建矩阵对象实现。 5、NumPy提供常见的数学函数如sin、cos和exp。...6、NumPy对于多维数组的运算，缺省情况下并不使用矩阵运算，对数组进行矩阵运算，可调用相应的函数。...inv函数：计算逆矩阵。 solve函数：求解多元一次方程组。 Matplotlib库 1、Matplotlib是一个数据可视化函数库。 2、pyplot子库提供了2D图表制作的基本函数。

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8种用Python实现线性回归的方法，究竟哪个方法最高效？

不言而喻，它也适用于多元回归，并返回最小二乘度量最小的函数参数数组以及协方差矩阵。 方法四：numpy.linalg.lstsq 这是通过矩阵分解计算线性方程组的最小二乘解的基本方法。...来自numpy包的简便线性代数模块。在该方法中，通过计算欧几里德2-范数||b-ax||2最小化的向量x来求解等式ax = b。 该方程可能有无数解、唯一解或无解。...如果a是方阵且满秩，则x（四舍五入）是方程的“精确”解。 你可以使用这个方法做一元或多元线性回归来得到计算的系数和残差。一个小诀窍是，在调用函数之前必须在x数据后加一列1来计算截距项。...每个估计对应一个泛结果列表。可根据现有的统计包进行测试，从而确保统计结果的正确性。 对于线性回归，可以使用该包中的OLS或一般最小二乘函数来获得估计过程中的完整的统计信息。...方法六和七：使用矩阵的逆求解析解 对于条件良好的线性回归问题（其中，至少满足数据点个数>特征数量），系数求解等价于存在一个简单的闭式矩阵解，使得最小二乘最小化。

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机器学习实战：意大利Covid-19病毒感染数学模型及预测

logistic模型（The logistic model） logistic模型被广泛用于描述人口的增长。感染可以被描述为病原体数量的增长，因此使用logistic模型似乎是合理的。...让我们在Python中定义模型： def logistic_model(x,a,b,c): return c/(1+np.exp(-(x-b)/a)) 我们可以使用scipy库中的curve_fit...预期的感染结束日期可以计算为受感染者累计计数四舍五入约等于到最接近整数的c参数的那一天。 我们可以使用scipy的fsolve函数来计算出定义感染结束日的方程的根。...sol =int(fsolve(lambda x : logistic_model(x,a,b,c) - int(c),b)) 求解出来时间是2020年4月15日。...最通用的指数函数是： ? 变量x是时间，我们仍然有参数a, b, c，但是它的意义不同于logistic函数参数。

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matlab学习笔记

varargout 可变长输出参数列表 MATLAB不提供其他高级语言的指定默认参数值以及函数重载等语法,但灵活使用上述内置的函数参数,可以在一定程度上实现指定默认参数值以及方法重载: MATLAB...我们也可以使用函数句柄的形式定义函数,这更接近数学上的函数定义,其语法如下: 函数句柄 = @(输入变量) 输出变量 可以直接通过函数句柄调用该方法. f = @(x) exp(-2*x); x =...student.grade = [100, 75, 73; ... 95, 91, 85.5; ... 100, 98, 72]; student 对结构体列表使用下标表达式可以扩充或缩减结构体列表...解单变量方程 使用==定义一个方程,并对其调用solve函数求解....非线性表达式的数值运算 方程(组)求根fsolve() 使用fsolve(fun, x0)求非线性方程组的根,fun为待求方程的函数句柄,x0为初值.

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