开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

浮点型变系数多项式的Sympy判别式

是指使用Sympy库来计算浮点型变系数多项式的判别式。Sympy是一个Python库，用于进行符号计算，包括代数运算、微积分、离散数学等。

浮点型变系数多项式是指多项式中的系数是浮点数，并且这些系数是变量的函数。判别式是用来判断多项式的性质和特征的一个指标。对于浮点型变系数多项式，判别式可以用来判断多项式的根的性质，例如判断多项式是否有实根、重根、复根等。

在Sympy中，可以使用Poly类来表示多项式，并使用discriminant()函数来计算判别式。discriminant()函数接受一个多项式作为参数，并返回该多项式的判别式。

浮点型变系数多项式的Sympy判别式的优势在于可以方便地进行符号计算，并且可以处理浮点型变系数多项式的判别式计算。Sympy还提供了丰富的符号计算功能，可以进行多项式的因式分解、求导、积分等操作。

浮点型变系数多项式的Sympy判别式的应用场景包括数学建模、信号处理、图像处理等领域。在数学建模中，可以使用Sympy来计算多项式的判别式，从而分析多项式的性质和特征。在信号处理和图像处理中，可以使用Sympy来计算多项式的判别式，从而判断信号或图像的特征。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中包括云服务器、云数据库、云存储等。腾讯云的云服务器（CVM）是一种弹性计算服务，提供了高性能、可扩展的虚拟服务器实例。云数据库（CDB）是一种高可用、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎。云存储（COS）是一种安全、可靠的对象存储服务，适用于存储和处理各种类型的数据。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python 数学应用（一）

这确实是方程组的解，可以通过计算A @ x并将结果与b数组进行对比来轻松验证。在这个计算中可能会出现浮点舍入误差。 solve函数需要两个输入，即系数矩阵A和右侧向量b。...多项式很方便，因为多项式的导数或积分再次是多项式。然后，我们使用 SymPy 包对更一般的函数进行符号微分和积分。之后，我们看到使用 SciPy 包解方程的方法。...（转换为浮点数以保持一致性）的新系数列表。...对于变量x的幂，积分的规则是将幂增加 1 并除以新的幂，因此xn*变为*x(n+1)/(n+1)，所以要对多项式进行积分，我们将每个x的幂增加 1，并将相应的系数除以新的幂。...我们在这个食谱中定义的Polynomial类相当简单，但代表了核心思想。多项式由其系数唯一确定，我们可以将其存储为一组数值值的列表。微分和积分是我们可以对这个系数列表执行的操作。

960 0

sympy（符号计算系统）探索（相关资源）

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...具有任意精度的浮点和复数运算 https://mpmath.org/doc/current/ sympy虽然是符号运算的库，但是它没有大量依赖于别的库，只是为了精度的要求，使用了上面这个库，里面也有很多的算法知识...https://www.sympy.org/zh/index.html ? 在网站上面有一些依赖于sympy的计算库 https://www.sagemath.org/ ?.../ 这个是原版的链接，上面是不要脸复制人家的。

6243 0

用Python学数学之Sympy代数符

Sympy与Math函数的区别我们先来看一下Sympy库和Python内置的Math函数对数值计算的处理有什么不同。为了让代码可执行，下面的代码都是基于Python3的完整代码。...模块是直接求解出一个浮点值，而Sympy则是用数学符号表示出结果，结合LaTex的语法就可以得出我们在课本里最熟悉的的：$2\sqrt{2}$。...有一些表达式看起来会比较复杂，就拿人教版初二上的一道多项式的乘法为例，简化$(2x)^3(-5xy^2)$。...+ b**2))/(2*a)],我们知道根与系数的关系二次方程会有两个解，这里的格式就是一个列表。...\sqrt{2}\sqrt{\pi}}{2}$$ Sympy能够做的也远不止这些，初高中、大学的数学运算题在Sympy极为丰富的功能里不过只是开胃入门小菜而已。

2.3K2 0

线性方程组

如果将上述线性方程组的等号左侧各个多项式的系数，按照下面的方式排列：这就是矩阵。线性方程组中第三个方程式缺少，可以认为该变量的系数是0。...上面的矩阵中的数字来自线性方程组左侧多项式的系数，此矩阵也称为系数矩阵。如果将线性方程组等号右侧的常数也纳入到矩阵中，其样式如下：这种类型的矩阵称为增广矩阵。...★任意一个矩阵都可以通过一系列的初等行变换化成阶梯形矩阵。 ” 正如你所知，线性方程组的系数和常数项为有理数时，线性方程组的解有三种可能：无解、有唯一解、有无穷多个解。...from sympy import * from sympy.solvers.solveset import linsolve x1, x2, x3, x4 = symbols("x1 x2 x3 x4...关于使用SymPy求解线性方程组的详细说明，请参阅文档：https://docs.sympy.org/latest/index.html。

2.3K2 0

使用 scikit-learn 玩转机器学习——决策树

scikit-learn 中默认使用基尼系数进行计算，因为基尼系数的计算是多项式运算，比熵计算更快，大多数情况下区别不明显，基尼系数表达式如下：代码演练 1、我们先加载一个鸢尾花数据集，并实例化一棵朴素的决策树分类器...criterion: 字符串，可选‘gini’或者‘entropy’，分别表示要使用基尼系数或熵进行决策区间的划分，默认选‘gini’； max_depth: 整型型数字，用来规定决策树的最大深度；...min_samples_split: 可以使整型或浮点型数字，用来规定如果进行一次决策区间的划分至少要包含多少个样本； min_samples_leaf: 可以使整型或浮点型数字，用来规定每个叶子节点至少要包含多少个样本...； max_features: 在寻找最佳划分时，最多考虑多少样本特征； min_impurity_decrese: 浮点数，设定了一个阈值，只有一次划分使得不纯度的减少量超过该阈值，该划分才会被允许...该模型对应的决策树结构如下：经过剪枝之后的决策树结构也变的十分简洁，篇幅好像够了，那这次分享就到这里，再见！

8042 0

【专题】公共数学_多元函数极值专题

常用手段是黑塞矩阵（Hessian Matrix）判别式 他是用于研究函数在一点处曲率的变化而存在的（就像一元函数求二阶导数的行为，本质相同）黑塞矩阵判别式： \begin{vmatrix}f...判别式失效当 判别式失效时，我们可以利用极值的定义，然后通过一个二元极限判断该点是否是极值点如果找到两条路径，一条路径极限大于该点值，一条路径极限小于该点值，则非极值点如果去心邻域...利用轮换对称式化简拉格朗日乘子在下方的利用齐次式化简拉格朗日乘子中介绍过：（这个专题我是从下往上写的 w）拉格朗日函数是一个 多项式函数，可以利用很多 多项式的特性对计算进行化简而本篇中，...多项式函数而当研究对象转换到 多项式函数后，就可以用到很多特殊多项式函数的性质例如，本篇中会介绍的齐次函数（如果该次数是二次型，推荐用下一个二次型解法） k 次式的齐次函数的定义为...因此， f 的最大值就是把全部模长分给系数最大的分量，最小值就是分给系数最小的分量即我在开头说过的，最大最小特征值故 f_{min} = 0, f_{max} = 3 利用常见不等式求解

1.6K2 0

2018.01.28.一周机器学习周记

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...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

6512 0

分类问题数据挖掘之分类模型

其中系数ci确定的原则是使两组间的区别最大，而使每个组内部的离差最小。...---- ---- 逐步判别法基本思想与逐步回归法类似，采用“有进有出”的算法，逐步引入变量，每次引入一个变量进入判别式，则同时考虑在较早引入判别式的某些作用不显著的变量剔除出去。...---- ---- 聚类分析聚类分析是一种无监督的分类方法，即不预先指定类别。根据分类对象不同，聚类分析可以分为样本聚类（Q型）和变量聚类（R型）。...使用范围：要求用户给定分类数目n，只适用于样本聚类（Q型），不适用于变量聚类（R型）。 ---- ---- 两步聚类法（智能聚类方法）基本思想：先进行预聚类，然后再进行正式聚类。...介绍了一种基于遗传算法的聚类分析方法,采用浮点数编码方式对聚类的中心进行编码,并用特征向量与相应聚类中心的欧氏距离的和来判断聚类划分的质量,通过选择、交叉和变异操作对聚类中心的编码进行优化,得到使聚类划分效果最好的聚类中心

1.1K2 0

C语言 | 用递归求n阶勒让德多项式

例72：C语言编程用递归方法求n阶勒让德多项式。解题思路：勒让德多项式是描述矩形表面和口径的另外一组多项式集合，它的优点是具有正交性。...由于存在正交性条件，高阶项系数趋于零，并且增加和删除一个项对其他项没有影响。勒让德方程的解可写成标准的幂级数形式。当方程满足 |x| < 1 时，可得到有界解（即解级数收敛）。...这种情况下，随n 值变化方程的解相应变化，构成一组由正交多项式组成的多项式序列，这组多项式称为勒让德多项式 源代码演示： #include//头文件 int main()//主函数... { int temp,num;//定义整型变量 float num_Polynomial;//定义浮点型变量 float polynomial(int,int);//函数声明 ...以上，如果你看了觉得对你有所帮助，就给小林点个赞，分享给身边的人叭，这样小林也有更新下去的动力，跪谢各位父老乡亲啦~

1.8K6 2

机器学习-朴素贝叶斯（高斯、多项式、伯努利）

包括高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯三种。高斯朴素贝叶斯 ---- 高斯朴素贝叶斯的特征变量是连续型变量，样本符合高斯分布或正态分布。如人的身高。...---- 多项式朴素贝叶斯的特征变量是离散型变量，样本符合多项分布。...cmap='GnBu', fmt='d') #plt.xlabel('Real') #plt.ylabel('Predict') plt.show() 伯努利朴素贝叶斯 ---- 伯努利朴素贝叶斯的特征变量是布尔型变量...小结 ---- 高斯NB用于连续值；多项式NB用于离散的多值；伯努利NB用于离散的二值。贝叶斯分类器先对联合概率P(X|Y)建模，然后再由此得到P(Y|X)，属于「生成式模型」。...而通过训练属性X直接建模P(Y|X)的模型成为「判别式模型」，如支持向量机、决策树、感知机等都是判别式模型。

5232 0

分类-朴素贝叶斯（高斯、多项式、伯努利）

包括高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯三种。高斯朴素贝叶斯 ---- 高斯朴素贝叶斯的特征变量是连续型变量，样本符合高斯分布或正态分布。如人的身高。...---- 多项式朴素贝叶斯的特征变量是离散型变量，样本符合多项分布。...cmap='GnBu', fmt='d') #plt.xlabel('Real') #plt.ylabel('Predict') plt.show() 伯努利朴素贝叶斯 ---- 伯努利朴素贝叶斯的特征变量是布尔型变量...小结 ---- 高斯NB用于连续值；多项式NB用于离散的多值；伯努利NB用于离散的二值。贝叶斯分类器先对联合概率P(X|Y)建模，然后再由此得到P(Y|X)，属于「生成式模型」。...而通过训练属性X直接建模P(Y|X)的模型成为「判别式模型」，如支持向量机、决策树、感知机等都是判别式模型。

1.4K4 0

从零开始学习PYTHON3讲义（十一）计算器升级啦

通常的办法只能在循环体中增加一次整数同浮点小数的乘法运算来生成每次循环使用的小数。...比如从上面linspace的例子就能看出来，看起来所生成的浮点小数序列，并不是很整齐，几乎可以确定有被省略的部分。...我们目前数学课上学到的方程式、多项式基本都属于这个范畴。往往并不需要求出最终的计算结果。化简到一些包含简单符号和算式的结果就可以满足应用。因此符号计算在科研、工程领域都有广泛应用。...，还是使用Python变量来表示的， #sympy.Symbol就是一个sympy库中的类型。...---- 挑战下面我们利用强大的符号计算来进行一个多项式的化简： $$ (x + (2xy)^\frac{1}{2}+y)(x - (2xy)^\frac{1}{2}+y) $$ 建议你自己动手化简一下

1.6K3 0

5.4 m元多项式的表示

01m元多项式 1、在一般情况下使用的广义表多数既非是递归表，也不为其他表所共享。 2、对广义表可以这样来理解，广义表中的一个数据元素可以是另一个广义表。...3、一个一元多项式可以用一个长度为m且每个数据元素有两个数据项的线性表来表示。 4、一个m元多项式的每一项，最多有m个变元。...如果用线性表来表示，则每个数据元素需要m+1个数据项，以存储一个系数值和m个指数值。 5、任何一个m元多项式都可以：先分解出一个主变元，随后再分解出第二个变元。...6、一个m元的多项式首先是它的主变元的多项式，而其系数又是第二变元的多项式，由此可以用广义表来表示m元多项式。 C语言 | 心形表白神器更多案例可以go公众号：C语言入门到精通

45527 23

5.6 m元多项式的表示

01 m元多项式 1、在一般情况下使用的广义表多数既非是递归表，也不为其他表所共享。 2、对广义表可以这样来理解，广义表中的一个数据元素可以是另一个广义表。...3、一个一元多项式可以用一个长度为m且每个数据元素有两个数据项的线性表来表示。 4、一个m元多项式的每一项，最多有m个变元。...如果用线性表来表示，则每个数据元素需要m+1个数据项，以存储一个系数值和m个指数值。 5、任何一个m元多项式都可以：先分解出一个主变元，随后再分解出第二个变元。...6、一个m元的多项式首先是它的主变元的多项式，而其系数又是第二变元的多项式，由此可以用广义表来表示m元多项式。如果您觉得本篇文章对您有作用，请转发给更多的人，点一下好看就是对小编的最大支持！

50734 29

matlab命令，应该很全了！「建议收藏」

4、多项式Matlab里面的多项式是以向量来表示的，其具体操作函数如下： conv 多项式的乘法 deconv 多项式的除法，【a，b】＝deconv（s），返回商和余数 poly 求多项式的系数...（由已知根求多项式的系数） polyeig 求多项式的特征值 Polyfit（x，y，n） 多项式的曲线拟合，x，y为被拟合的向量，n为拟合多项式阶数。...Stiff 微分方程变步长解算器 ode23t 适度Stiff 微分方程解算器 ode23tb Stiff 微分方程解算器 ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器 odefile ODE...以习惯方式显示多项式 poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式 polyder 多项式导数 polyfit 数据的多项式拟合 polyval 计算多项式的值 polyvalm...符号多项式转变为双精度多项式系数向量 symmmd 对称最小度排序 symrcm 反向Cuthill-McKee排序 syms 创建多个符号对象 T t tan 正切 tanh 双曲正切

6.5K2 1

python实现logistic增长模型、多项式模型

文章目录 1 logistic 增长模型 1.1 J型增长和S型增长 1.2 logistic增长函数 1.3 案例代码 2 拟合多项式函数 2.1 多项式拟合 —— polyfit 拟合年龄 2.2...1.1 J型增长和S型增长指数增长，J型曲线：指数增长，即增长不受抑制，呈爆炸式的。...比如一个人可以传染三个人，三个人传染九个人，九个人传染27个人，不停的倍增。这就是J型增长，也叫指数型的增长。一些传染病初期可能呈现指数增长。...但是实际的增长过程中，增长速率并不能一直维持不变，随着人数的不断增多，增长率会逐渐受到抑制。这就是S型增长。一般疾病的传播是S型增长的过程，因为疾病传播的过程中会受到一定的阻力。...logistic_increase_function(t,K,P0,r)中的r取值是可以调整的：人为干预后，疾病降低K值，因此可以将r值提升，以加快达到K值的速度（r变大，曲线变陡峭） r取0.55

1.9K4 0

机器学习入门 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征

如果我们把上面圆形决策边界表达式中x1方整体看作是一个特征，x2方整体看作是另外一个特征，那么相当于我们学习到了x1方前面的系数为1，x2方前面的系数也为1，相应的还有一个θ0为-r方，此时得到的这个决策边界针对...这里为了方便举了一个样本分布为圆形的例子，不过x1方和x2方的前面系数可以是不同的值，不同的系数对应着不同的椭圆形，与此同时，我们还可以添加x1x2这样的二次项，此时的圆心不一定在(0, 0)的位置，可以在坐标轴的任意位置...b 具体编程实现创造虚拟的样本数据，X是从均值为0方差为1的正太分布中采样的200个拥有两个特征的样本点，y为0,1的类别标签向量，它是经过两个样本特征平方和小于1.5的布尔型True,False...当然了，由于我们这个数据集很简单，即使对于degree为20这么大的参数值，决策边界也没有变的太离谱。...实际上在使用逻辑回归算法进行分类的时候，由于真实的分类任务中很少有用一根直线就能够进行分类的情况，通常需要添加多项式项，那么此时模型的正则化就变的必不可少了。

1.5K3 0

如何使用机器学习神器sklearn做特征工程？

1936 年整理，包含 4 个特征（Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）、Petal.Width（花瓣宽度）），特征值都为正浮点数...4 个特征，度为 2 的多项式转换公式如下：使用 preproccessing 库的 PolynomialFeatures 类对数据进行多项式转换的代码如下： from sklearn.preprocessing...) 基于单变元函数的数据变换可以使用一个统一的方式完成，使用 preproccessing 库的 FunctionTransformer 对数据进行对数函数转换的代码如下： from numpy import...| 多项式数据转换 | | FunctionTransformer | 自定义单元数据转换 | 使用单变元的函数来转换数据 | 特征选择我们使用 sklearn 中的 feature_selection...) 3.1.2 相关系数法使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的 P 值。

1.1K2 0

有人知道如何提取matlab符号表达式系数吗？

头几天有小伙伴留言就问了，怎么可以提取matlab符号表达式系数，而且系数本身还是用符号表达。符号表达式系数主要分为常数型和符号型，接下来就这两种类型分别进行说明。...1、常数型系数提取使用函数：sym2poly 函数作用：提取多项式数值型系数，包括零项调用方法：c = sym2poly(p)，c为返回的系数，p为多项式表达式示例如下： syms x fun...a、使用coeffs 函数作用：提取多项式系数，数值型与符号型皆可调用方法：[C,T] = coeffs(___)，C为返回的系数，T为对应多项式项示例如下： syms x y funx = x...^2, x, 1] cy = [ 4, 3*x, 2*x^2, x^3] ty = [ y^3, y^2, y, 1] b、使用sym2polys (由Paul Godfrey编写) 函数作用：提取多项式系数...，数值型与符号型皆可调用方法：C = sym2polys(fun)，C为返回的系数，fun为对应多项式 示例如下： syms a b c d x y funx = a*c*x^3 + b*d*x^2

4.5K4 1

python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

算术平方根，a为浮点数类型：np.sqrt(a) 对数：np.log(a) 修剪数组，将数组中小于x的数均换为x，大于y的数均换为y：a.clip(x,y) 所有数组元素乘积：a.prod()...判断两数组是否相等： np.array_equal(a,b) 判断数组元素是否为实数： np.isreal(a) 去除数组中首尾为0的元素：np.trim_zeros(a) 对浮点数取整，但不改变浮点数类型...np.cov(x)，np.cov(x,y) 计算矩阵的迹（对角线元素和）：a.trace() 相关系数：np.corrcoef(x,y) 给出对角线元素：a.diagonal() 四、线性代数估计线性模型中的系数...a得到n级多项式，其中x为横轴长度，返回多项式的系数 多项式求导函数：np.polyder(poly),返回导函数的系数得到多项式的n阶导函数：多项式.deriv(m = n) 多项式求根：np.roots...(poly) 多项式在某点上的值：np.polyval(poly,x[n]),返回poly多项式在横轴点上x[n]上的值两个多项式做差运算： np.polysub(a,b) Matpoltlib

2.1K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭