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。这种符号可以是字母、公式，也可以是数值，但它与纯数值计算在处理方法、处理范围、处理特点等方面有较大的区别。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。
以上就是python Axes3D绘制3D图形的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
如果是复合对象，Python会检查其所有部分，包括自动遍历各级嵌套对象，直到可以得出最终结果
# encoding: utf-8 """ Create on: 2018-08-24 上午1:32 author: sato mail: ysudqfs@163.com life is short, you need python """ # def insert_sort(array): # # 从第二个开始循环 # for i in range(1, len(array)): # # 认为他是最小的 # min = array[i] #
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章，总会有人只看了标题就评论：
在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定执行的代码块。
当我冒出这个想法的时候，其实大部分人的反映都一样1+1开根号就是啊，至于为什么，就是规定呗，当然把根号作为一种符号确实如此，但是离结果还差了很远。
Sometimes, the easiest thing to do is to just find the distance between two objects. We just need to find some distance metric, compute the pairwise distances, and compare the outcomes to what's expected.
若一个正整数有偶数个不同的真因子，则称该数为幸运数。如4含有2个真因子为 1 和 2 。故4是幸运数。求【2，100】之间的全部幸运数之和。
python100天还在继续，到第三周的时候就显得有点难啃了，笔记中很难进行很好的转述，因此就对原有的python3笔记进行补充。今天的推送主要解决不同方式下的柱形图可视化，当然主要要使用python。R真香。
此题主要是熟知通过星号作为函数参数的功能，可以代表任意多个参数出入。传入后这个参数的类型其实是元素tuple。如下代码是“刘金玉编程”的案例。
本文所述为量子化学电子结构理论中的基础知识，为本公众号同期另一文《从密度矩阵产生自然轨道_理论篇》一文的补充，对此基础内容熟悉的读者可以直接略过。
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举个例子 假设需要我们写一个简单的计算器，能实现加减乘除运算，仅要求输入两个数，选择运算符，计算出结果就行了。 使用简单工厂模式的设计如下： 工厂类提供了一个getBean函数，该函数会根据客户端输入
你好，我是zhenguo 这是我的第507篇原创 前几天有朋友问我，面试遇到一道题目，看似简单，但是最后没有写好。 这道题目描述简单，就是使用二分法对非负数开根号，并返回。 中午我实现了一版，截止目前测试没有发现问题。 基本实现思路是这样： 先初步确定开根号所在的一个大概区间[a,b] 然后使用二分法，逐次迭代 详细实现 下面我详细介绍下上面两个步骤。 第一步，初步确定开根号所在的一个大概区间[a,b] 其中，a,b都是整数，找到i**2大于fc的i，然后break，这样可以确定所得根号值一定位于：[i-1
这个题，用暴力法肯定会超时，优化一点的暴力法还是会超时。一般来说，寻找质数主要是两种方法，埃式筛和欧拉筛。
埃拉托斯特尼筛法 ，简称 埃氏筛 或 爱氏筛 ，是一种由希腊数学家 埃拉托斯特尼 所提出的一种简单 检定素数 的算法。要得到自然数n以内的全部素数，必须把不大于根号n的所有素数的倍数剔除，剩下的就是素数。
计算不定积分实际上就是根据导函数找原函数。求导的计算方法有一定的套路，对于任给的初等函数都套这些求导法则都可以找到导函数。但是不定积分不然。不定积分的两种运算律——换元积分法和分部积分法——都只是告诉你你可以怎么算，但是并没说这么算一定能算出来。因此，不定积分的计算有十分强的技巧性。
承自上一篇中的函数图形，有人问，能不能别把画个图搞那么复杂，我说当然，只要你有一台mac。 话说出来很潇洒的样子，充斥着一股迷之自信。 可能这就是mac用户典型的特征，尽管也许并没有那么值得骄傲。 其实在上一篇中我见到照片的时候就看出来用的是什么软件了，mac内置的grapher。grapher的诞生还有一段荡气回肠的“硅谷往事”，是一个令我汗颜而又激励我努力的故事。故事英文原文请看：http://www.PacificT.com/Story/，中文译文的网址打不开了，这里有个转载：https:
numpy 早就用过了，但是长时间不用的话对其中的一些知识点又会忘记，又要去网上翻看各种博客，干脆自己把常用的一些东西记下来好了，以后忘了的话直接看自己写的笔记就行了
深层神经网络参数调优（二）——dropout、题都消失与梯度检验 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、dropout正则化 中文是随机失活正则化，这个是一种正则化的方式，之前学过L1、L2正则化，这个则是另一种思想的正则化。dropout，主要是通过随机减少一些神经元，来实现减少w和b，实现防止过拟合的。 1、主要做法 假设一个概率阈值p，对于神经网络中的所有神经元，在每一次FP、BP的时候，都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元，则不参与本次的运算，即不接收输入，也不输出结果。 2、具体
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的，大概的猜测有两种：一种是看你听过的和收藏过的音乐，再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐，把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你；另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型，然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题，第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性，比如一个音乐要打几个类型的标签，属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多，它最大的特点就是忽略了推荐的东西
回到正题，这个肯定不是想问你应该调用哪个函数，而是想问如何自己去实现一个这样的开方函数。
有个裙友要看看用 lambda 能不能在一行里定义出来 fib 函数，并且不要那个根号五的数学公式，于是就有了这篇文章。
令人称奇的简单证明：五种方法证明根号2是无理数 我喜欢各种各样的证明。人们很难想到这样一些完全找不到突破口的东西竟然能够证明得到。说“没有突破口”还不够确切。准确地说，有些命题多数人认为“怎么可能能够证明”却用了一些技巧使得证明变得非常简单。我看了五色定理的证明，定理宣称若要对地图进行染色使得相邻区域不同色，五种颜色就够了。没看证明之前，我一直在想这个玩意儿可以怎么来证明。直到看了证明过程后才感叹居然如此简单，并且立即意识到四色定理基本上也是这种证明方法。还有，像“一个单位正方形里不可能包含两个互不
假如一个数N是合数,它有一个约数a，a×b=N，则a、b两个数中必有一个大于或等于根号N，一个小于或等于根号N；因此,只要小于或等于根号N的数（1除外）不能整除N,则N一定是素数.
常见的使用sqrt()函数的规范写法 例如: 我们要判断一个数是不是质数，只需要判断 2 ~ n开根号 之间有没有可以整除的数就可以了 错误的写法:
作者 | Indhumathy Chelliah 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
咋看标题，是不是很懵，？？数学还有危机，Are u kidding me？！哈哈，当然只是人们对数学的认识的一种突破性的发展的一种描述。
而导入sys的意义是为了比较0 ，在python中float的精度值不够，所以在计算复数时需要用到sys.float_info.epsilon
这里 参数方程， 例如 x = f（t） 和 y = g（t） 的表达。 最后得到 y = F（x） 也就是： g（t） = F（f（t）） 【注意： 这里 g，F，f都是可微的】 通过链式原则，可以得到
无意间了解到《可爱的Python》就被它的名字所吸引。查了书评得知这本书是有争议的，有人觉得书中很多都是点到为止不适合新手入门，处处给读者挖坑，结构混乱更不能作为参考书。有人认为此书从实用出发，正符合python意旨，适合培养读者的自学能力。
Defined in tensorflow/python/ops/math_ops.py
golang需要的基础是：首先初学Go语言要弄懂基础语法和概念；然后掌握文件操作、网络编程、锁、协程、对象序列化和反序列化，以及各种数据格式的封装等；最后接触数据库等，就可以模块化开发。
向量范数 1-范数： ，即向量元素绝对值之和，matlab调用函数norm(x, 1) 。 2-范数：，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。 -范数：，即所有向量元素绝对值中的最大值，matlab调用函数norm(x, inf)。 -范数：，即所有向量元素绝对值中的最小值，matlab调用函数norm(x, -inf)。 p-范数：，即向量元素绝对值的p次方和的1/p次幂，matlab调用函数norm(x,
同使用动量的梯度下降一样，RMSprop的目的也是为了消除垂直方向的抖动，使梯度下降快速收敛。
1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）：
（4）Max, min, argmin, argmax （求最大、最小值，求最大值、最小值的位置）
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。
质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数。最小的质数是2，它也是唯一的偶数质数。 原理：number 只需被 (2 ~ 根号下number)之间的每一个整数去除就可以了（包括 根号下number这个数）。如果 nummber不能被 (2 ~ 根号下number) 间任一整数整除，number 必定是素数
除了自身之外，无法被其它整数整除的数称之为质数，要求质数很简单，但如何快速的 求出质数则一直是程式设计人员与数学家努力的课题，在这边介绍一个着名的 Eratosthenes求质数方法。
如何使用导数去估算特定的量. 例如, 假设想不借助计算器就得到 的一个较好估算. 我们知道 比 略大, 所以显然可以说 大约 比 3 多一点. 这没问题, 但其实可以不费太多劲就做出一个好得多的估算. 下面是具体做法.
上周的一篇《字符串比较，居然暗藏玄机》，我最早是在唐磊《这10行比较字符串相等的代码给我整懵了》里看到的，我用通俗的语言，展开了“密码破解”案例。文末却没有提引用的出处，这里和唐磊道个歉。
NumPy提供了大量的数值编程工具，可以方便地处理向量、矩阵等运算，极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面，Python是免费，相比于花费高额的费用使用Matlab，NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
今天给大家分享一篇小伙伴的算法岗秋招总结文章，作者的背景是：1个腾讯实习、4个比赛、2个项目、1篇CCF-A二作和CCF-C一作，虽然网易、快手和百度都挂了，华为还在池子里，但最终拿下腾讯和字节的offer，希望能帮助到下半年准备秋招的小伙伴们，以下为原文。
很多规律自己并不是很容易找到的，建议在网上查，你不可能记得天底下所有有用的公式与技巧，很多都是推演出来的，那么，如果有现成的正确的内容，并且能够解决实际问题，直接那来用就行，效率会更高一些，不要总想着你是天下无敌的。
这里我们使用的是【matplotlib】生成的，但是我用的是中文的title，故而里需要单独加上两句话：
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍衡量线性回归算法的一些指标。
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