import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
a = np.ndarray((2,8))
a[0] = [0,10,21.5,25.2,70,89,112,150] # row for all X values
a[1] = [0,5,10,15,20,25,30,35] # row for all Y values
#Value by curve fitting - 7th order polynomial
trend = np.polyfit(a[0], a[1], 7)
trendpoly
我试着做一个通用的多项式函数,它给出了计算它的时间周期,最高的多项式幂powr,以及每个常数a;,其中a和powr的长度相同。 我的代码方法如下:time的每个元素都从powr转换为一个向量,然后当使用a将元素与元素相乘时,然后计算结果向量的和,使其成为一个元素。 for i=1:length(time)
result(i)=sum((time(i).^[powr]).*[a]);
end 问题是做这个计算的时间太长了,time的元素越多,和/或a和powr越长。有没有一种方法可以更快地完成这项计算?
下面是我的代码:
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline
X_arr = []
Y_arr = []
with open('input.txt') as fp:
for line in fp:
b = line.split("|")
x,
我正在尝试使用crcmod来计算微控制器发送的crc校验和,该校验和的自定义多义名为183 (十进制)。
当我尝试使用
crc8 = crcmod.Crc(183)
我得到了
ValueError: The degree of the polynomial must be 8, 16, 24, 32 or 64
但
bin(183)
返回
'0b10110111'
这表明这是一个8位多项式。
我做错了什么?
我有作业,我被要求建立牛顿和拉格朗日插值多项式。我对拉格朗日多项式没有问题,但牛顿多项式出现了一个问题:当拉格朗日插值多项式和原始函数完全匹配时,牛顿插值不会这样做。Here is the plot. 如果我没记错的话,牛顿和拉格朗日多项式插值是表示同一多项式的不同方法,它们应该在插值区间与原始函数完全匹配。 我认为牛顿系数的计算是错误的,所以我找到了另一个除差函数。我尝试了function和they gave me the same results. 我被困在这一刻了。我仍然认为计算除差函数有问题,但我看不出有什么错误。 有什么建议吗? 代码如下: import numpy as np
f
所以我的代码出了点问题。剩下的就是我的多项式的次数打印输出了。有人能告诉我我应该修改什么来修复它吗?(注意*代码必须使用这些函数,而我不能使用指针来使其工作)
#include <stdio.h>
// Dva polinoma,sabrati,izmnoziti i ispisati
typedef struct polinom
{
int koef[100];
int n;
}POLINOM;
POLINOM citaj();
POLINOM saberi(POLINOM, POLINOM);
POLINOM pomnozi(POLINOM, POLI
我试图得到模型的列表,在最常用的模型中,模型的顺序是递减的。这就是我尝试过的,因此far.This client查询集给出了模型及其属性/属性的详细信息,其中包括与模型相关的详细信息:实体计数、内建索引计数、内建索引大小、数据大小、复合索引大小、复合索引计数、总大小。但是没有关于写频率和/或任何关于数据库put()或save()操作的分析的细节。
from google.cloud import datastore
import math
def run_quickstart():
# [START datastore_quickstart]
# Imports the Go
我在models.py中有以下模型:
class Question(models.Model):
title = models.CharField(max_length=100)
slug = models.SlugField(max_length=100, db_index=True, unique=True)
对此,我使用了一个泛型视图:
class QuestionCreate(generic.CreateView):
model = Question
fields = ['title', 'text']
def f
在尝试使用计算多项式时,我有一个示例代码段,如下所示:
int Horner( int a[], int n, int x )
{
int result = a[n];
for(int i=n-1; i >= 0 ; --i)
result = result * x + a[i];
return result;
}
我知道a是一个系数数组,x是我想要计算的值。我的问题是n是用来做什么的?