
《NumPy攻略Python科学计算与数据分析》([印尼]IvanIdris)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:NumPy攻略Python科学计算与数据分析
豆瓣评分:51
作者:[印尼]IvanIdris
出版社: 人民邮电出版社
副标题: Python科学计算与数据分析
原作名: NumPy Cookbook
译者: 张崇明
出版年: 2013-10
页数: 188
内容简介:
本书带领读者了解熟悉当下最流行的科学计算库NumPy的方方面面。书中不仅介绍了NumPy的安装、使用和各种相关概念,还介绍了如何利用这一最新的开源软件库,以尽可能接近传统数学语言的方式,编写可读性好、实现效率高和运行速度快的代码。最后还探究了几个和NumPy相关的科学计算项目。此外,本书将为你掌握NumPy数组和通用函数打下坚实的基础,也会通过实例教你用Matplotlib绘图,并了解和SciPy相关的项目。
本书将帮助你:
• 学习高级索引技术和线性代数知识
• 了解数组形状及图像大小的调整
• 探察广播机制和直方图
• 分析NumPy代码并用可视化的方式表示分析结果
• 用Cython为代码提速
• 使用数组接口共享数据
• 使用通用函数和互 *** 作功能
• 学习Matplotlib以及经常和NumPy同时使用的SciPy
作者简介:
Ivan Idris
实验物理学硕士。先后任职于多家公司,从事Java开发、数据仓库开发和QA分析等工作。主要的兴趣是商业智能、大数据和云计算,喜欢编写整洁、可测试的代码,以及撰写有趣的技术文章。另著有NumPy Beginner's Guide和Instant Pygame for Python Game Development How-to等书。可以访问ivanidrisnet获取更多信息。
译者简介:
张崇明
本科及研究生毕业于天津大学精密仪器与光电子工程学院,博士毕业于复旦大学计算机科学技术学院。在中兴通讯南京研发中心做过三年通信软件的开发。目前在上海师范大学信息与机电工程学院从事教学和科研工作。
在 Python 中使用 VB 中的 LBOUND 函数,需要先导入 NumPy 库。LBOUND 是 Visual Basic 中的函数,但是 LBOUND 函数在 Python 中没有内置实现,因此可以使用 NumPy 库来实现相同的功能。
在导入 NumPy 库后,可以使用 numpy 模块的 shape 属性和 indexing 功能来获取数组的下界,其函数签名如下:
Copy code
numpyndarrayshape
具体使用示例如下:
Copy code
import numpy as np
a = nparray([1, 2, 3], dtype=npint32)
lbound = 0 # 定义下界,默认为0
if (andim > 0):
lbound = ashape[0] # 获取第一维的长度,即下界
print('LBOUND:', lbound)
在上述代码中,我们首先通过 import 语句将 NumPy 库导入,然后定义了一个一维数组 a,再通过获取数组 shape 属性中的第一维长度,即可得到下界。在计算下界时,需要注意数组的维度以及 shape 属性和 indexing 功能的使用方法。
python中获得前两列的方式有很多,需要看是哪一种数据类型。
获取Dataframe对象的前两列
import pandas as pd
可以通过dataframe类型的iloc方法获取前两列,dfiloc[:,0:2]
获取numpy对象的前两列
import numpy as np
a =npzero(3,3)
print(a[:,0:2])
1、数值概率算法
用于数值问题的求解,通常是近似解
2、蒙特卡洛算法Monte Carlo
能得到问题的一个解,但不一定是正确解,正确的概率依赖于算法运行的时间,算法所用的时间越多,正确的概率也越高。求问题的准确解;
3、拉斯维加斯算法 Las Vegas
不断调用随机算法求解,直到求得正确解或调用次数达到某个阈值。所以,如果能得到解,一定是正确解。
4、舍伍德算法 Sherwood
利用随机算法改造已有算法,使得算法的性能尽量与输入数据无关,即平滑算法的性能。它总能求得问题的一个解,且求得的解总是正确的。
随机数
概述
计算机产生的随机数都是伪随机数,通过线性同余法得到。
方法:产生随机序列
d称为种子;m取值越大越好;m,b互质,常取b为质数;
朋友圈看到的一张图,于是用python3写了个算法程序算了一下~~~~
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下面是coding:
#coding:utf-8
#python3!
#1ID:NYAB(AB均为质数):A>B & AB=707829217
#21-AB的奇数序列里,一共出现了多少个3
'''
n = 12345,设n在某一位的数字为current,当前位的因素为factor
(百位的factor为100),高位数字为higher(百位的higher为12),
低位数字为lower(百位的lower为45),当前位出现x的次数为bit_sum。current = x时:bit_sum = higher factor + lower + 1;
current < x时:bit_sum = higher factor;
current > x时:bit_sum = (higher + 1) factor;
因为奇数序列中数字的所有个位都是奇数,所以:
当前位是个位,且x是偶数时,bit_sum = 0;
奇数序列长度 约等于 自然数序列长度 的 50%;current != x,当前位是个位时,bit_sum不变;current != x,当前位非个位时,bit_sum会减少50%;current = x,且当前位是个位时,bit_sum = higher factor + 1;
current = x,且当前位非个位时,bit_sum = higher factor 05 + ceil(lower 05)(进一法);
'''
import numpyas np
import math
def product(n):
x =int(n 05)
L = nparange(1,x+1)
L[0] =0
for iin range(2, x+1):
if L[i-1] !=0:
for jin range(i2, x+1, i):
L[j-1] =0
primes = [xfor xin Lif x !=0]
return primes
ll = []
def decompose(num):
primes = product(num)
iszhishu =True
for iin primes:
if num % i ==0:
llappend(i)
iszhishu =False
decompose(num/i)
if iszhishu:
llappend(int(num))
return ll
def merge(result):
c =''
for iin result[::-1]:
c +=str(i)
return int(c)
def juge_three(n, x):#1-n的奇数序列中,x出现的次数
ssum =0 #当前出现x的次数
factor =1 #当前位的因素(百位的因素是100)
higher =0 #当前位的高位,N=12345,X=3,当前位在百位时,higher是12
current =0 #当前位
lower =0 #当前位的低位,N=12345,X=3,当前位在百位时,lower是45
time =1 #自然数序列的长度为1,其中奇数序列约为05
while mathfloor(n/factor) !=0:
higher = mathfloor(n/(factor10))
current = mathfloor(n/factor) %10
lower = n - mathfloor(n/factor)factor
if factor >1:#奇数序列,除了个位数以外,其他位数包含x的数量,会少一半
time =05
else:
if x %2 ==0:#奇数序列,当x为偶数时, 个位数一个都没有, 所以跳过个位数的运算
continue
if x ==0:#当x=0时, 高位相对要减1, eg:1-200:11-19、111-119,若x=0,则只有101-109,不会有00-09
higher -=1
if current == x:
t = factor
if factor ==1 :
mathceil(lower time)
ssum += higher factor time + t
elif current > x:
ssum += (higher +1) factor time
elif current < x:
ssum += higher factor time
factor =10
return int(ssum)
if __name__ =='__main__':
num =707829217
x =3
result = decompose(num)
wechat_number = merge(result)
three = juge_three(wechat_number, x)
print('wechat ID is: ' +'NY' +str(wechat_number))
print('the number 3 is: ', three)
最后计算的结果:
wechat ID is: NY866278171
the number 3 is: 441684627
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计算奇数序列里有多少个3是从网上搜的思路,原文是JS写的,理解后改成了python,原文地址:
>
数据维度不一致,似乎是第一个数组size为10,第二个size为0,看下getdata()里面是不是没有获取到想要的东西导致返回了一个空列表数据维度不一致,似乎是第一个数组size为10,第二个size为0,看下getdata()里面是不是没有获取到想要的东西导致返回了一个空列表
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