python中的乘函数 python中累乘函数

Python中如何使用最小二乘法

##最小二乘法

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import numpy as np   ##科学计算库 

import scipy as sp   ##在numpy基础上实现的部分算法库

import matplotlib.pyplot as plt  ##绘图库

from scipy.optimize import leastsq  ##引入最小二乘法算法

'''

设置样本数据，真实数据需要在这里处理

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##样本数据(Xi,Yi)，需要转换成数组(列表)形式

Xi=np.array([6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2])

Yi=np.array([5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3])

'''

设定拟合函数和偏差函数

函数的形状确定过程：

1.先画样本图像

2.根据样本图像大致形状确定函数形式(直线、抛物线、正弦余弦等)

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##需要拟合的函数func :指定函数的形状

def func(p,x):

k,b=p

return k*x+b

##偏差函数：x,y都是列表:这里的x,y更上面的Xi,Yi中是一一对应的

def error(p,x,y):

return func(p,x)-y

'''

主要部分：附带部分说明

1.leastsq函数的返回值tuple，第一个元素是求解结果，第二个是求解的代价值(个人理解)

2.官网的原话（第二个值）：Value of the cost function at the solution

3.实例：Para=(array([ 0.61349535,  1.79409255]), 3)

4.返回值元组中第一个值的数量跟需要求解的参数的数量一致

'''

#k,b的初始值，可以任意设定,经过几次试验，发现p0的值会影响cost的值：Para[1]

p0=[1,20]

#把error函数中除了p0以外的参数打包到args中(使用要求)

Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi))

#读取结果

k,b=Para[0]

print("k=",k,"b=",b)

print("cost："+str(Para[1]))

print("求解的拟合直线为:")

print("y="+str(round(k,2))+"x+"+str(round(b,2)))

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绘图，看拟合效果.

matplotlib默认不支持中文，label设置中文的话需要另行设置

如果报错，改成英文就可以

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#画样本点

plt.figure(figsize=(8,6)) ##指定图像比例： 8：6

plt.scatter(Xi,Yi,color="green",label="样本数据",linewidth=2) 

#画拟合直线

x=np.linspace(0,12,100) ##在0-15直接画100个连续点

y=k*x+b ##函数式

plt.plot(x,y,color="red",label="拟合直线",linewidth=2) 

plt.legend(loc='lower right') #绘制图例

plt.show()

求python中的_mul__乘运算函数的具体实例啊

可以把类当做参数传入到函数里，在函数里进行实例化。

把类A当做参数传入get_instance_from_class。在get_instance_from_class中对A进行实例化，获得其实例，并返回。

class A:

def __init__(self):

print "I am a A instance."

def print_myself(self):

print "print myself."

def main():

def get_instance_from_class(a):

return a()

a = get_instance_from_class(A)

a.print_myself()

if __name__=="__main__":

main()

Python,的numpy模块中有没有 阶乘函数?

有阶乘函数，Numpy中，mat必须是2维的,但是array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。

在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。

若a=mat([1,2,3]) 是矩阵，则 a.A 则转换成了数组，反之，a.M则转换成了矩阵。

扩展资料：

常用的Numpy运算：

取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]

将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))

矩阵求逆 randMat.I

单位阵 eye(4)

零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵。

最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()

#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0)   #按列相加x.sum(axis=1)   #按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean() 

mean(a,axis=0(或1))  #按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1))  #按列或行求方差。

std(a)std(a,axis=0(或1))   #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。

python 求阶乘的四种方法

第一种：普通的for循环

第二种：reduce()函数

第三种：factorial()函数

第四种：递归调用