说明 同学的代码中遇到一个数学公式牵扯到将生成指定的数字存储的一个列表中，那个熊孩子忽然懵逼的不会啦，，，给了博主一个表现的机会，，，哈哈哈好嘛，虽然很简单但还是记录一下吧，，，嘿嘿 一 代码 # coding...补充知识：Python 通过range初始化list set 等 啥也不说了，还是直接看代码吧！...""" 01：range()函数调查 02：通过help()函数调查range()函数功能 03：Python中的转义字符 04：使用start、step、stop的方式尝试初始化list、tuple、..., 2, 4, 6, 8] print(list(range(10,0,2))) #输出：[] print(list(range(10,0,-2))) #输出：[10, 8, 6, 4, 2] # 尝试使用...实现将range()函数生成的数字存储在一个列表中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。
或定义符号变量有哪些方式？在Theano中定义符号变量的方式有三种：使用内置的变量类型、自定义变量类型、转换其他的变量类型。具体如下： 1....▲图2-2 符号计算图 图2-2中箭头表示指向Python对象的引用。...此外，givens是一个字典或元组列表，记为[(var1,var2)],表示在每一次函数调用时，在符号计算图中，把符号变量var1节点替换为var2节点，该参数常用来指定训练数据集的batch大小。...更新共享变量参数 在深度学习中通常需要迭代多次，每次迭代都需要更新参数。Theano如何更新参数呢？ 在theano.function函数中，有一个非常重要的参数updates。...这种变量的值在多个函数可直接共享。可以用符号变量的地方都可以用共享变量。 但不同的是，共享变量有一个内部状态的值，这个值可以被多个函数共享。它可以存储在显存中，利用GPU提高性能。
开发规范、命名习惯基本统一 各自有各自的标准、规范，互相之间有可能习惯差别很大 通常能生存并传播很广泛的第三方扩展库都有惊人强大的功能。...因此符号计算在科研、工程领域都有广泛应用。 Python有一个第三方的符号计算扩展库，名为sympy。...试图建立一整套体系的原因是这样：在Python中，加、减、乘、除包括等号等等所有字符，基本都已经有了默认的功能，比如通常的数学数值计算。...函数接受两个参数，两个参数都是列表。第一个列表中是方程式（等式），第二个列表是要求解的未知数。...： $$ \theta $$ 在Python中很难输入，可以使用一个未知数x代替，不影响结果。
Q：如何实现根据列表内容查找文件夹中的照片，并将照片剪切或复制到另外的文件夹？如下图1所示，在列C中有一系列身份证号。 ?...图1 在一个文件夹中（示例中为“照片库”），存放着以身份证号命名的照片，在其中查找上图1所示的工作表列C中的身份证号对应的照片并将其移动至另一文件夹中（示例中为“一班照片”），如下图2所示。 ?...图2 如果文件夹中找不到照片，则在图1的工作表列D中标识“无”，否则标识有，结果如下图3所示，表明在文件夹“照片库”中只找到并复制了2张照片，其他照片没有找到。 ?...，然后遍历工作表单元格，并将单元格中的值与数组中的值相比较，如果相同，则表明找到了照片，将其复制到指定的文件夹，并根据是否找到照片在相应的单元格中输入“有”“无”以提示查找的情况。...可以根据实际情况，修改代码中照片所在文件夹的路径和指定要复制的文件夹的路径，也可以将路径直接放置在工作表单元格中，并使用代码调用，这样更灵活。
mp×nq的矩阵，A的每一个元素都会乘上B，并占据p×q大小的空间 rank 求出矩阵的刺 pinv 求伪逆矩阵 A^p 对A进行操作 A....此时如要画不同的图形在一个窗口里，需要hold on。...(isinf) any 测试向量中是否有真元素 *isa 检测对象是否为某一个类的对象 exist 检验变量或文件是否定义 logical 将数字量转化为逻辑量 find 查找非零元素的下标 附录...DOS 指令并返回结果 double 把其他类型对象转换为双精度数值 drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕 dsolve 符号计算解微分方程 E e echo M文件被执行指令的显示...Z反变换 J j , K k jacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵 jet 蓝头红尾饱和色 jordan 符号计算中获得 Jordan标准型 keyboard 键盘获得控制权
时间：2018.01.28.一周 主要内容 ---- 1.TensorFlow环境搭建完工 2.把jupyter notebook 用起来 3.拓展：实践Python圈中的符号计算库-Sympy 4.继续对腾讯算法大赛进行项目研究... 4.1 为进一步了解体会机器学习的流程，实践了两个微型精简项目（关于sklear提供的数据集iris） 4.2 特征工程在项目中举住轻重，由此本周还拜读了一篇有关于特征工程的优秀文章并实践了相关实例...TensorFlow环境搭建 具体内容整理于文档 关于TensorFlow的安装和心得 jupyter notebook 具体内容整理于文档 关于Jupyter notebook的安装以及一些使用心得 符号计算库...-Sympy Sympy库提供了诸多符号计算的方法函数，如解方程、解方程组（二式二元一次方程组可以用一行代码解决）、函数赋值运算、求导数及偏导数、求积分、求极限的函数等等，十分实用，方便快捷！...2.连续型特征：相对于离散型特征而言 3.缺失值 4. “2.5 数据变换”中多项式的“度”：可以联想一下“阶”进行思考 5.关于lamda :python lambda的用法 6.关于filter对象的注意事项
2.新建文件：打开Maple软件，选择新建文件类型，并开始编写代码。3.输入表达式：在Maple中，输入表达式是完成计算的基础。用户可以在Math Input窗口中输入各种数学表达式和命令。...4.运行程序：在输入完表达式后，用户可以单击回车键或点击执行按钮来执行程序。5.结果分析：Maple会自动生成多种分析报告，可以帮助用户更好地理解和解释数据。...Maple软件的特色功能1.符号计算：Maple具有强大的符号计算能力，支持对多项式、微积分、微分方程等进行符号计算。2.数值计算：Maple可以进行高精度的数值计算，如浮点数计算、高斯消元法等。...2.输入表达式：在Maple中，输入化学反应方程式，如2H2+O2=2H2O。3.平衡计算：使用Maple内置的反应平衡计算器计算反应系数，并给出反应热、反应熵等相关物理量。...总结本文详细介绍了Maple软件的特色功能和使用方法，并结合实例讲解了软件在化学反应方程式平衡问题中的具体应用。
看我文章的小伙伴都知道，我对数值算法很是感兴趣，但是和数值算法地位一样的计算机计算系统还有一类叫符号计算。...在完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题的时候，符号计算是王者~ 我之前写过一个sympy（符号计算系统）探索小文章，如果对下面的文章无感的，可以看看我上面的文章...在文章里面有相关的安装，使用文档 ? 如果不想完整的安装包，可以在源码里面运行这个命令 就可以使用了，可以试一下 https://mpmath.org/ ?...古老的符号运算库，也是值得参考的信息资料 https://www.heywhale.com/mw/project/5f4b3f146476cf0036f7e51e python研究数学怎么能少的了绘图呢...~加一个链接是讲可视化的 https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python
知乎有人提问，R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？ 从专业角度来看，「R在统计分析领域肯定是强于Python的。」...R不光比Python在统计上更强大，甚至和SAS、SPSS这些商业软件对比也不落下风，而且更灵活。 所以如果你的工作涉及重要的统计工作，建议用R。...Numpy-数值计算库，提供了强大的数组计算功能，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...Sympy-科学计算库，类似matlab，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题。 ......如果你的工作中只是偶尔会用到统计分析，还会兼顾其他数据场景，那么建议你用Python，可以囊括你所有的需求。 如果你的工作场景会涉及到大数据，那么可以考虑Scala作为补充。
在扩展库numpy和scipy中都有poly1d，用法一样，实际上是同一个库，scipy是基于numpy的。有图为证 本文代码主要演示如何使用poly1d进行多项式计算和符号计算。...>>> from scipy import poly1d >>> p1 = poly1d([1,2,3,4]) # 输出结果中，第一行的数字为第二行对应位置项中x的指数 >>> print(p1)...这只是个形式，并不影响计算 >>> p3 = poly1d([1,2,3,4], variable='z') >>> print(p3) 3 2 1 z + 2 z + 3 z + 4 # 把多项式中的变量替换为指定的值...0] = 5 >>> print(p3) 3 2 5 z + 2 z + 3 z + 4 # 查看多项式最高阶 >>> p1.order 3 # 查看指定指数对应的项的系数 # 例如，在p1...多项式中，指数为3的项的系数为1 >>> p1[3] 1 >>> p1[0] 4 # 加、减、乘、除、幂运算 >>> print(p1) 3 2 1 x + 2 x + 3 x + 4 >
介绍PYTHON代数计算的文章非常多，但通常都是按照模块作为划分顺序，在实际应用中仍然有较多困扰。 而按照代数课程学习的顺序，循序渐进，集注在最常用和最实用的功能上，比较符合典型的应用逻辑。...所以本文会把NumPy当做一个选择。 在课程学习和理论研究方面，符号计算更为重要。SymPy在这方面有比较多的优势，所以本文会把SymPy当做另外一个选择。...当然Python内置的列表类型以及NumPy内置的列表类型并非不能使用，实际上它们在计算速度上有非常明显的优势。简单说就是功能少的类型，往往有高的速度。...需要说明的是，这类附带了子程序的Python片段，建议还是保存到一个文本文件中，以脚本方式执行。在交互式方式下很容易出现各种错误。...符号计算有符号计算的优点，但缺点也那么显而易见。速度慢就不说了，复杂计算的时候，表达式化简能力，特别是灵活程度毕竟不能同人相比，这就是一个很典型的例子。
每个组成列表成为数组中的一行，并且这些列表的元素填充了结果数组的列。 array函数可以在列表甚至嵌套列表上调用。 由于此处输入的嵌套级别是 2，因此生成的数组是二维的。...如果它包含一个整数和一个布尔值，则结果数组将由整数组成。 作为练习，请尝试从包含任意数据类型的列表创建数组。...另一方面，如果您已经有了 Python datetime的列表，并想将其转换为 NumPy datetime64数组，则只需使用numpy.array()函数。...在电子表格软件程序中将其打开，您将看到以下内容： 接下来，我们将 CSV 文件读取到记录数组中，并使用value字段生成一个名为mask的掩码字段，该掩码字段表示一个大于或等于 0.75 的值。...现在我们知道了如何创建矩阵对象并执行一些基本操作，是时候进行一些练习了。 让我们尝试求解一个简单的线性方程。 假设我们有一个线性方程A x = b，我们想知道x的值。
众所周知，科学计算包括数值计算和符号计算两种计算。在数值计算中，计算机处理的对象和得到的结果都是数值，而在符号计算中，计算机处理的数据和得到的结果都是符号。...可以说，数值计算是近似计算；而符号计算则是绝对精确的计算。它不容许有舍入误差，从算法上讲，它是数学，它比数值计算用到的数学知识更深更广。...最流行的通用符号计算软件有：MAPLE，Mathematica，Matlab，Python sympy等等。 Python sympy的一大优点在于免费且开源,可以通过pip在线安装。...举一个简单的例子，计算开8开根号，使用math模块得到近似浮点数，使用sympy模块得到2倍的根号2，不使用近似计算。...**2 >>> expr = z**2 + 2*y # 重新绑定 >>> expr #有了改变 z**2 + 2*z + 6 如果改变表达式中符号变量的值？
Python 有一个保留给矩阵乘法的运算符@，这是在 Python 3.5 中添加的。NumPy 数组实现了这个运算符来执行矩阵乘法。...当然，这些特征只在某些情况下成立，但它们为本章提供了一个合理的基础。 我们首先来看一下简单函数类的微积分：多项式。在第一个示例中，我们创建一个表示多项式的类，并定义不同 iate 和积分多项式的方法。...我们通过将当前系数列表中的每个元素（不包括第一个元素）相乘来生成新的系数。...为了演示这些技术，我们将使用使用 SymPy 进行符号计算配方中定义的函数 它对所有实数x都有定义，并且恰好有两个根，一个在x=0，另一个在x=2。...我们可以在这个图表中看到大约在 4 和 7 左右有尖峰，这些是我们之前定义的信号的频率： 图 3.7：使用 FFT 生成的信号的功率谱密度 我们可以识别这两个频率，尝试从噪声样本中重建真实信号。
过冷水前段时间在学习过程中遇到了一道难题，需要计算 ? 在0.1~1 区间上的值，初步看该方程的积分项比较复杂不易给出原函数。用MATLAB也无法直接求出原函数。...说了这么多多项式替代复杂函数的不好，我们只认为方法论是可行的，在我们研究的在0.1~1 区间上的是可以用多项式替代复杂函数。让我们来看看具体存在什么问题。...根据图像分析可得如下结论： （1）：三种方法计算的函数值大致走势一致，三种方法互证可行性，自变量较大是三者一致性较好，自变量减小时，差别明显； （2）蒙特卡洛算法和符号算法整体吻合程度较高，在精度要求不是非常高的计算中可以用蒙特卡洛方法思路解决问题...蒙特卡洛算法在自变量较小时存在数值明显的波动，概率法求值很容易出现波动，这说明我们概率矩阵有可能设置不合理，或者取点次数太小，概率不稳定，关于改进方法在此不详述； （3）多项式替换法在自变量较较小时误差较大...在实际应用中三种方法的可行性都比较高，能够解决复杂函数积分的问题，实际在解决数学问题中方法是很多的，蒙特卡洛算法、多项式应用较广，感兴趣的可深入研究。
模型在测试集上的准确性比其在训练集上的准确性更有说服力。这儿有一篇关于这个话题延伸的文章，有兴趣的读者可以看看。...多项式特征自动生成 Scikit-learn提供了一个从一组线性特征中生成多项式特征的方法。你需要做的就是传入线性特征列表，并指定希望生成的多项式项的最大阶数。...它还可以让你选择是生成所有交叉耦合项还是只生成主要特征的阶数。这里有一个Python代码进行演示。...我们知道了如何利用Python的机器学习库来生成多项式特征、对数据进行正则化处理，防止模型中的系数变得过大、画图来评估模型的准确性及稳定性等。...对于更高级的具有非多项式特征的模型，你可以看看sklearn中关于核回归或支持向量机的内容。还有这篇文章有对高斯核回归的介绍。
，第二个参数 {x，-5,1} 是一个列表(Mathematica 中的列表用 {} 表示) 和变量，左极限和右极限。...要绘制多个函数，我们可以将函数列表作为第一个参数，而不仅仅是函数。例如，Plot[ {x^2, x^3, x^4}, {x, 1, 5} ] 将绘制三个不同的多项式，从 1 到 5。...WA 和 Mathematica 的一个好处是它们能够进行符号计算，这也意味着你的方程可以有参数或其他未知数，WA 将尝试根据这些参数给出答案。...在 WA 中，矩阵是列表的列表。...例如，有一个有趣的乘积公式给出了 pi/2，该乘积的前 100 项表明它是接近的：Product[(4i^2)/((2i-1)*(2i+1)), {i, 1, 100}] 接近 Pi/2 (此示例中的更多关于极限部分
下面是一个简单的例子，演示如何使用多项式进行曲线拟合，在做项目前首先，确保你已经安装了所需的库。1、问题背景在Python中，用户想要使用曲线拟合来处理一组数据点。...插值方法可以生成一条平滑的曲线，并使曲线尽量接近数据点。...curve_fit()函数会自动计算拟合参数，并返回最佳拟合参数和拟合协方差矩阵。在这个例子中，我们首先生成了一些带有噪声的示例数据。...然后，我们使用numpy.polyfit函数对这些数据进行多项式拟合，degree变量指定了多项式的次数。最后，我们使用Matplotlib将原始数据和拟合曲线绘制在同一个图中。...我们可以根据自己的需求调整多项式的次数（degree），以及尝试不同的拟合方法和参数来获得最佳的拟合效果。
神经符号计算 (NSC) 处理将子符号学习算法与符号推理方法相结合。因此，我们可以断言神经符号计算是可解释人工智能下的一个子领域。NSC 也是最适用的方法之一，因为它依赖于结合现有的方法和模型。 ?...基于案例的解释依赖于人类从这些配对中推断逻辑的能力。 ? 基于规则和基于案例的学习算法比较 假设我们的模型需要学习如何做苹果派的食谱。我们有蓝莓派、奶酪蛋糕、牧羊人派和普通蛋糕的食谱。...因此，它会在可用数据中寻找与苹果派最相似的甜点。然后，它会尝试在类似的食谱上进行小的变化来定制。...他们利用例子、案例、先例和/或反例子来解释系统输出;和 嵌入式符号和提取系统:更多的生物启发算法，如神经符号计算。...最后总结 在本文中，我们: 简要介绍XAI与NSC的异同; 定义并比较黑盒和白盒模型; 使黑盒模型可解释的方法(模型属性，局部逻辑，全局逻辑); 比较基于规则的解释和基于案例的解释，并举例说明。
) 结论：符号计算的结果是一个精确的数学表达式。...： 符号多项式转换为多项式系数向量：p=sym2poly(s) 多项式系数向量转换为符号多项式：s=ploy2sum() f只能有一种符号变量 6 符号运算中变量的确定 如果没有明确指定自变量，MATLAB...将按以下原则确定主变量并对其进行相应运算： 寻找除了i、j之外，在字母顺序上最接近x的小写字母。...symvar()函数可以用于查找一个符号表达式中的符号变量，函数的调用格式为：symvar(s,n)。函数返回符号符号表达式s中的n个符号变量。...2 定积分 在MATLAB中，定积分的计算也使用int命令，但调用格式有区别：int(f, a, b) 其中，a、b分别表示定积分的下限和上限。
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