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值，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，或某随机变量期望值时，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 和 1/4圆。...随机向单位正方形和圆结构抛洒大量点，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值越精确。 ? 由于DARTS点数量较少，π的值不是很精确。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和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。
p值的计算，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值，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值的方法（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XX和YY，基于中心极限定理，无论XX和YY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。.../67640775 p值是说在原假设成立的条件下，原假设发生的概率，若是p值小于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值： p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y
1.获得key对象的hashcode 首先调用key对象的hashcode() 方法，获得key的hashcode值 2.根据hashcode计算出hash值（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值尽量均匀地分布在[0，数组长度-1]这个区间，减少“hash冲突” 1.一种极端简单和低下的算法是...： hash值-hashcode/hashcode； 也就是说，hash值总是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”，...2.一种简单和常用的算法是(相除取余算法) hash值=hashcode%数组长度 这种算法可以让hash值均匀分布在[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值=hashcode&（数组长度-1）。
1.问题引入 阶乘是基斯顿·卡曼（Christian Kramp，1760～1826）于 1808 年发明的运算符号，是数学术语。...一个正整数的阶乘（factorial）是所有小于及等于该数的正整数的积，并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!。1808年，基斯顿·卡曼引进这个表示法。 亦即n!=1×2×3×...
就是计算圆周率PI的精度的。 题目要求如下： 套用linus大佬的一句话，talk is cheap，show me the code。...自我感觉这个例子让我学会了怎么去用程序实现一些数学上的计算。也让我想起了研究生唯一的一门数学课，数值分析。
前言: 在数据科学和分析领域，了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库，使得计算数据的基本统计值变得异常简便。...计算平均数的一种常见方法是对所有数据进行求和，然后除以数据的数量。在Python中，使用NumPy库可以更加简便地进行平均数的计算。...中位数对于数据集中存在极端值（离群值）时更为稳健，因为它不受异常值的影响。在Python中，可以使用NumPy库的median函数来计算中位数。...中位数高于平均数可能暗示着有一些高额销售的离群点。 通过这些统计值，你可以更好地了解产品销售的平均水平、波动情况和中间位置，为公司决策提供基础。...随着数据科学和分析领域的不断发展，掌握Python的基本统计值计算将为你打开更多机会。无论是在业务决策中提供支持还是在研究中取得突破，这些基础的统计值计算技能都是你成功的关键。
在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下： def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar...把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。...1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。 2....写列表生成式时，把要生成的元素 x * x 放到前面，后面跟 for 循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。...IV值的示例讲解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。
36:计算多项式的值 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 假定多项式的形式为xn+xn-1+…+x2+x+1，请计算给定单精度浮点数x和正整数n值的情况下这个多项式的值。...输入输入仅一行，包括x和n，用单个空格隔开。x在float范围内，n <= 1000000。输出输出一个实数，即多项式的值，精确到小数点后两位。保证最终结果在float范围内。
MD5加密算法是单向加密算法，我们无法对加密后的值进行计算以得出原始数据。...这是因为MD5采用了散列哈希函数，在计算过程中，部分数据信息是丢失的，从源数据计算出MD5很容易，但是逆向时，一个MD5值会对应多个源数据。所以，伪造数据是很困难的。...一般情况下，不同的原始数据计算得到的MD5是不同的，但是也可能会相同（被称为Hash碰撞），这是一个小概率事件。...128bit的MD5值作为下一个分组的参数进行计算。...循环计算最终得到的128bit的值就是最终的MD5值。
计算过程 以下代码叫做 “扰动函数” //java 8 中的散列值优化函数 static final int hash(Object key) { int h; return (key...0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 理论上 hash 散列是一个 int 值，如果直接拿出来作为下标访问 hashmap 的话，考虑到二进制 32 位，取值范围在...大概有 40 亿个 key ， 只要哈希函数映射比较均匀松散，一般很难出现碰撞。 一个客观的问题：要存下 40 亿长度的数组，服务器内存是不能放下的。通常咱们 HashMap 的默认长度为 16 。...所以这个 hashCode , (key.hashCode ) 是不能直接来使用的。使用之前先做对数组长度的与运算，得到的值才能用来访问数组下标。...，如果本身的散列值分布松散，只要是取后面几位的话，碰撞也会非常严重。
分析：首先，系数为正数的项的分母是4n-3(n为正数项的项数)，为负数的项的分母为4n-1(n为负数项的项数)，即分母的变化规律是1、3、5、7...的奇数数列，则第n项的分母为2n-1，第10000项的分母为...代码: #include int main(){ //计算π的值 int i; int z; double f;...z=i%2; //每项 f=(double)1/(2*i-1); //z等于0的时候是负数...if(z==0){ f=-1*f; } //加一起...p+=f; } //最终π的值 p=p*4; printf("%lf",p); }
编写函数计算多项式的值 题目：编写函数fun()，实现计算并返回多项式s=1+1/(1+2)+1/(1+2+3)+ …+1/(1+2+3+…+n)的值。...; s=s+x; } printf("s=%f\n",s); return 0; } 测试输入：50 预期输出：s=1.960784 注意是1.0不是1 自己写的，...还请留个赞支持一下，作为我坚持的动力，还请多多指教。
作业需求是使用迭代计算PI值 说干就干，依旧是在宿舍用IDEA捣鼓了一会（这个比较简单嘻嘻），最终得以实现 其实昨天就写完了，肝不动了，今天来补个帖哈哈哈 下面我们来看看吧~ 先将式子变化一下 掏出我的小黑板...同时发现运算符都是一个“+”一个“-”，这里我们从0开始给它标识上，然后我们又可以发现，“+”号都是偶数标识，“-”号都是奇数标识，再运用if语句进行“+”“-”的判断，最后执行运算即可得到我们的Pi值...话不多说我们上代码 第一步先定义好我们需要的变量 double Pi = 0; //用于接收计算后的值 double x; //用于接收单项式的值 int y...，接下来就是计算每个单项式的数值并将它存储起来等待调用，这里我们用刚刚定义的变量x来接收每个单项式的值 x = (4 / i); //分母为我们的利用continue筛选后的i，也就是奇数...所以在我debug时发现这个值时无限接近于我们圆周率的3.1415926......，那么我们给它限制一个范围然后执行break语句来终止程序，最后输出我们的Pi值！
输出打印为: b1=>7.2882 b2=>7.1 7.22-7.0=0.1882
方法 1：使用集合 计算列表中唯一值的最简单和最直接的方法之一是首先将列表转换为集合。Python 中的集合是唯一元素的无序集合，这意味着当列表转换为集合时，会自动删除重复值。...生成的集合unique_set仅包含唯一值，我们使用 len（） 函数来获取唯一值的计数。 方法 2：使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。...方法 3：使用列表理解 Python 中的列表理解是操作列表的有效方法。它为创建新列表提供了紧凑且可读的语法。有趣的是，列表推导也可以计算列表中的唯一值。...这个概念很简单，我们使用列表推导创建一个新列表，该列表仅包含原始列表中的唯一值。然后，我们使用 len（） 函数来获取这个新列表中的元素计数。...方法 4：使用集合模块中的计数器 Python 中的集合模块提供了一个高效而强大的工具，称为计数器，这是一个专门的字典，用于计算集合中元素的出现次数。通过使用计数器，计算列表中的唯一值变得简单。
众所周知，π=圆的周长与直径的比值。所以，我们可以使用这个推出来的公式来计算π。...但此时，π是个未知数，所以我们无法知道周长 所以这个方法行不通，这个博客结束 （纯属娱乐） 我们没有了π就无法精确地计算圆的周长，但我们可以计算多边形的周长，随着多边形的变数越来越多，其形状也就越来越像个圆...此时测量出多边形所对应圆的直径，并计算出其与多边形周长的比值就可以得到一个近似π的数了。...，通过这6行代码，Python计算出的结果是 3.1415926673989393。...可能有人就会说了：你这个计算结果不对啊，明明是3.1415926535897932...的，怎么从小数点后7位就错了？
（没有安装程序的，可以下载我为大家准备的安装文件。） 不会安装的可以看一下文件 将debug.exe放入C盘（没有debug的自行下载） 打开DOXBos ?...将masm文件放入D盘（没有masm的自行下载） 更改masm文件为123（任意），在文件夹中创建文件123.asm。...在DOXBos程序中 输入mount C D:\123 输入C： 打开123.asm编写程序 实现的功能 编写程序，计算表达式（2*X+Y-65）/Z的值。...exe 运行成功 反汇编(为了输入方便，将123.exe改为1.exe,这点大家不用更改，维持你文件名即可) 1 然后用U命令 1 得到反汇编结果 运行结果，查看寄存器（T命令或者G命令） 如果用T命令一步一步执行...欢迎关注公众号，喜欢就点一点 在看 。
33:计算分数加减表达式的值 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 编写程序，输入n的值，求 1/1 - 1/2 + 1/3 - 1/4 + 1/5 - 1/6 + 1/7 -...1/8 + ... + (-1)n-1·1/n 的值。...输入输入一个正整数n。1 <= n <= 1000。输出输出一个实数，为表达式的值，保留到小数点后四位。
FRiP全称如下 Fraction of reads in peaks 表示的是位于peak区域的reads的比例，FRiP score是一个比值，其分子是位于peak区域的reads总数，分母是比对到参考基因组上的...从图中可以看出，FRiP score值与peak 总数呈现正相关关系，而且不同转录因子对应的FRiP score值也不尽相同。...对于不符合FRiP score值的样本，应当结合TSS Enrichment score值等其他指标来进一步衡量其文库质量。 介绍完了FRip Score的概念和应用，我们来看下其计算过程。...计算peak区域的reads总数 计算peak区域的reads数目，实际上可以转换为peak区域与TagAlign这种bed文件取交集的操作，统计交集的行数即可，代码如下 bedtools intersect...fragment和read的概念，对于双端测序而言，一个fragment会产生两条reads, 上述的计算过程是针对fragment进行计数的，和reads数目的计算结果是有出入的。
在薪酬模块的数据分析中，我们经常要对层级和岗位的薪酬数据进行各个分位值的计算，但是由于公司架构的变动，我们层次和岗位也都会变动，一旦这些做了变动，我们如何快速的自动能调整各个层级的分位值数据呢，以前我们的方法是对原始的数据表进行数据透视表...，然后在透视表中进行筛选，再做数据的各个分位值计算 比如下面是对各个职级做数据透视表，然后再按照职级进行分类，再通过PERCENTILE的函数来算各个职级的分位值数据。...但是这种方法有一个缺点，一旦原始数据表进行了更新，那数据透视表也会对应的进行更新，数据透视表进行更新后，在透视表里的数据位置就会进行改变，对应的中位值数据就会出现问题。...我们先来看下面这张表 这是一个比较简单的各个职级的薪酬数据，我们需要求每个职级的各个分位值数据，然后要求如果我的职级人数增加了，对应的分位值也要跟着做变化。...我们先来讲一下思路，以下面这个表为例，首先对应的是 G列的各个职级，我们让G列的职级数据去D列中找对应的职级，如果职级一样，就显示E列的数据，如果职级不一样就显示空值，这样我们就会获得三个职级的三列数据
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