因此,我需要帮助最小化只使用NumPy运行大量数据的代码所需的时间。我认为for循环使我的代码效率低下。但我不知道如何将for循环转换为列表理解,这可能有助于它运行得更快。
def lagrange(p,node,n,x):
m=[]
#base lagrange polynomial
for i in range(n):
for j in range(p+1):
L=1
for k in range(p+1):
if k!=j:
我使用map包将一组经度/经度转换为地图投影(在本例中为lagrange)。接下来,我使用它来定义空间上的其他几个点。我现在想将这些新的点转换回lat/long,但mapproj没有提供这样的功能,我在其他地方也找不到它。
cord<-data.frame(x, y)
lagrange<-mapproject(cord$x, cord$y, projection="lagrange")
#Some
#clustering
#here
#Here are cluster centers, but in the form of lagrange projecti
我有以下功能: % function file: lagrange.m
function Yint = lagrange( x, y, Xint )
n = length( x );
for i = 1 : n
L(i) = 1;
for j = 1 : n
if j ~= i
L(i) = L(i) * (Xint - x(j)) / (x(i) - x(j));
end
end
end
Yint = sum( y .* L );
我正在编写一个函数来生成
,存在
表达式。
给出了两个列表:Xs和Ys,以及x,我在下面编写了算法:
#!/usr/bin/env python
#coding: utf8
from sympy import *
from numpy import *
import json
L = {}
x = Symbol('x')
expresion = ''
def lagrange(Xs, Ys, x):
for k in len(Xs):
if k != 0 or k != len(Xs)-1: #si no es el prim
我目前有以下职能:
public double Max(double[] x, double[] y)
{
//Get min and max of x array as integer
int xMin = Convert.ToInt32(x.Min());
int xMax = Convert.ToInt32(x.Max());
// Generate a list of x values for input to Lagrange
double i = 2;
double
在蜂巢中,我遇到了一个特殊字符的问题。例如,当我执行SELECT时,我有这个表A:
| day | street |
+ 2018-09-13 + 4 Avenue L□o Lagrange +
这条街应该是“拉格朗日大道4号”。
如果我这样做了:
SELECT street from A WHERE street = '4 Avenue L□o Lagrange'
我有一张空桌子。
如果我这样做了:
SELECT street from A WHERE street = '4 Avenue Léo Lagrange'
我需要画一条曲线,通过点(0,0),(20,10),(0,50)。因为有两个点具有相同的x坐标,所以我决定用参数t来参数x和y,因为我需要这个多项式的方程(曲线),所以我决定使用拉格朗日。嗯,这个情节真的很奇怪,它会打印点,但是没有曲线:
x_parabola = np.array([0, 20, 0]) # array for x
y_parabola = np.array([0, 10, 50]) # array for y
plt.figure()
u = plt.plot(x_parabola,y_parabola,'ro') # plot the points
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
在以下代码中:
import numpy as np
from scipy.interpolate import lagrange
def fib(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
a, b = b, a+b
return a
x = np.array(range(64))
y = np.array([fib(n) for n in xrange(64)])
P = lagrange(x, y)
print P(10)
我使用scipy从64点上的插值函数(fib)创建一个多项式P。因此,我希望任何0 <
我习惯于在scilab中使用csvRead来读取我的数据文件,但是我现在面对的是一个包含200行的块,前面有3行头,所有这些我都想考虑进去。
我尝试按照csvRead的scilab网站上的示例指定一系列数据(示例位于页面底部) (),但我总是给出相同的错误消息:
The line and/or colmun indices are outside of the limits
或
Error in the column structure.
我的前三行是标题,我知道这可能会造成问题,但即使我忽略了他们在我的街区范围,我仍然有同样的问题。
否则,我的数据就会被排序,这样我就有我的三行标题(两行包含
我想为拉格朗日插值建立一个算法程序,以处理我的数据并锻炼我的算法能力。编程语言是JuliaLang。 using DelimitedFiles
using Plots; pyplot()
function lagrange_interpolate(X,Y,t)
C = ones(length(X))
d = 0.0
for i = 1:length(X)
for j = [1:i-1;i+1:length(X)]
C[j] = C[j]*(t-X[j])/(X[i]-X[j])
end
d =
首先,如果我英语不好,很抱歉:我是法国人。
我的问题是:我有以下代码:
#Méthode de l'interpolation de Hermite
hermite:=proc(x,a,b,n,f)
local i,q,p,pl1,p2,dq,dp1,df,pl2;
#pl = polynôme de lagrange, p = polynôme
q:=t-x[1];
#création du polynôme q (méthode de la double résolution de lagrange)
for i from 2 to n by 1 do
q:=q*(t
我使用卷积和for循环(对于循环来说太多)来使用Lagrange's method计算插值,下面是主要代码:
function[p] = lagrange_interpolation(X,Y)
L = zeros(n);
p = zeros(1,n);
% computing L matrice, so that each row i holds the polynom L_i
% Now we compute li(x) for i=0....n ,and we build the polynomial
for k=1:n
multiplier = 1;
o
我有一个pyomo模型"m“,它有4个变量和几个约束(等式和不等式),形式如下:
Min F(G1,G2,D1,D2) st h=0 g<=0
然后我需要构造拉格朗日函数,它是这样的:
简单地说,lambda和mu是约束的二重性。所以我需要目标函数+ dual1_cons1 + dual2_cons2等等。
我真的不知道该怎么做。我得到的最接近的是这个
Lagrange = m.objective #initialize the variable with the f(x)
for cons in m.component_objects(pyomo.core.base.c
RuntimeWarning:尝试将数组插入函数时,在double_scalars中遇到被零除
import numpy as np
import random
def lagrange(x, y, x_int):
n = x.size
y_int = 0
for i in range(0, n):
p = y[i]
for j in range(0, n):
if i != j:
p = p * (x_int - x[j]) / (x[i] - x[j])
y_i
我试图用Chebyshev节点和拉格朗日多项式绘制一个图,但是我收到的错误是x,y,格式字符串不能是None。为什么会发生这种情况,我如何才能适当地修复/规划我想要的东西?
编辑:我更新了我的代码,以修复原来的错误x,y,和格式字符串不能是无,现在我有错误不支持操作数类型的-:'list‘和'int’
import numpy as np
def lagrange(x, z, f):
d = len(x)
if len(x) != len(z):
print("Error: the length of x and z is differ
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x):
return (1 + np.exp(-x)) / (1 + x ** 4)
def lagrange(x, y, x0):
ret = []
for j in range(len(y)):
numerator = 1.0
denominator = 1.0
for k in range(len(x)):
if k != j:
num
我在互联网上找到了下面的代码。我是matlab的新手。现在的问题是,每当我复制粘贴这段代码时,它就会显示错误消息。
function[p] = lagrange_interpolation(X,Y)
|
Error: Function definitions are not permitted in this context.
代码片段是:
function[p] = lagrange_interpolation(X,Y)
L = zeros(n);
p = zeros(1,n);
% computing L matrice, so that each row i holds the