梯度下降梯度下降法的原理 梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 梯度下降最典型的例子就是从山上往下走，每次都寻找当前位置最陡峭的方向小碎步往下走，最终就会到达山下（暂不考虑有山谷的情况）。 首先来解释什么是梯度？这就要先讲微分。对于微分，相信大家都不陌生，看几个例子就更加熟悉了
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2023-12-30 16:04:57
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环境Windows10 、Python3.8、一个用了快20年的脑子… 用Python写了个Bresenham算法的demo，写的比较简单，不喜勿喷，天下程序员是一家漏洞！！！主要是针对计算机图形学留的作业写的，结果忘了写针对斜率小于等于0的部分！奥利给！开始看代码！一、这部分就是求斜率的嘛，这么简单谁不会写呀import math #好像没有用到？？？
#求斜率
def slope(x1,y1
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2023-09-04 09:50:04
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## Python求曲线斜率的实现步骤
在Python中，我们可以使用数值方法来计算曲线的斜率。求曲线斜率的过程可以分为以下几个步骤：
1. 导入所需的库
2. 定义曲线函数
3. 计算曲线上两点的斜率
4. 绘制曲线图和斜率图
接下来，我将详细介绍每个步骤的具体实现方法，并提供相应的代码以供参考。
### 1. 导入所需的库
在开始之前，我们需要导入一些常用的Python库，包括`nu
原创
2023-09-12 03:37:47
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p1 = [1, 2]
p2 = [3, 4]
xielv = abs((p1[1] - p2[1]) / (p1[0] - p2[0] + 1e-5))
if xielv > 0.25 and xielv < 2:
print(xielv) 根据斜率求角度：import math
if __name__ == '__m
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2023-07-08 14:53:30
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目录平均线图做法1方法2双 y 轴坐标图竖型折线图帕累托图，主次图方法1方法2旋风图，成对条形图，对称条形图方法1方法2人口金字塔图漏斗图矩阵图平均线图在原来的柱形图或折线图绘制一条平均线，也可以是最大最小线对比分析典型应用做法1 方法2 双 y 轴坐标图随便右击一个柱状图但数据重叠了，需要分开才能看清，选中一条柱形，右击 竖型折线
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2023-12-25 16:02:45
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基本图形生成算法直线段基础算法计算斜率和截距，通过y = kx + b的直线表达式计算每一个x对应的y值'''基础算法'''
def drawLine_Basic(grid, start, end):
k = (end.y-start.y)/(end.x-start.x)
b = start.y - k * start.x
for xi in range(start.x, end.x
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2023-10-02 06:14:40
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闲来无事，边理解PR曲线和ROC曲线，边写了一下计算两个指标的代码。在python环境下，sklearn里有现成的函数计算ROC曲线坐标点，这里为了深入理解这两个指标，写代码的时候只用到numpy包。事实证明，实践是检验真理的唯一标准，在手写代码的过程中，才能真正体会到这两个评判标准的一些小细节，代码记录如下。一、模拟一个预测结果因为两个曲线都是用来判断一个分类器分类性能的，所以这里直接用随机数生
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2023-10-27 13:36:47
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# 曲线的切线斜率求解方案
在数学和工程中，求解曲线的切线斜率是一个重要而常见的问题。我们通常用微积分中的导数来表示这一概念。本文将探讨如何使用Python计算曲线的切线斜率，并通过实例进行深入讲解。
## 一、问题定义
我们考虑一个具体的数学函数，如 \(y = x^2\)。我们的目标是计算该曲线在某个特定点的切线斜率。对于曲线上的任意点 \(x_0\)，切线斜率可以表示为该点处的导数，即
数学是一门工具性很强的科学，具有较高的抽象性，随着人工智能、GPS（全球定位系统）等飞速的发展和计算机运算性能飞跃性的提升，计算机的优势越来越深入到思维领域，计算机将高深的数学理论用到实际中来，十分有效地解决了许多实际问题，如著名难题四色问题就是被计算机证明的。如分析几何、小波分析、离散数学、仿生计算、数值计算中的有限单元方法等。它让人们知道计算机程序设计结合的就是数学知识和
AutoGrad 是一个老少皆宜的 Python 梯度计算模块。对于初高中生而言，它可以用来轻易计算一条曲线在任意一个点上的斜率。对于大学生、机器学习爱好者而言，你只需要传递给它Numpy这样的标准数据库下编写的损失函数，它就可以自动计算损失函数的导数（梯度）。我们将从普通斜率计算开始，介绍到如何只使用它来实现一个逻辑回归模型。1.准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如
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2023-09-05 13:28:21
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一、一元函数的导数与微分一元函数的导数是一类特殊的函数极限，也是一类 \(\frac{0}{0}\)在几何上函数的导数即曲线的切线的斜率。导数在几何上的应用就是求曲线的切线或法线的斜率。在力学上路程函数的导数就是速度。函数的可导性是比连续性更强的性质，因为可导必连续。求一元函数的导数与微分的方法是相同的，因此把求导数与求微分的法则统称为微分法则。1、导数的定义（1）定义1：$ f(x) 在 x_0
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2024-05-27 16:29:48
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# 求函数曲线某点的斜率
在数学中，斜率是描述曲线变化率的重要概念。当我们研究函数曲线时，有时需要知道曲线上某一点的斜率。本文将介绍如何使用Python来求函数曲线某点的斜率，并提供相应的代码示例。
## 函数曲线和斜率
首先，我们需要了解函数曲线和斜率的概念。
函数曲线是指由函数方程描述的曲线。在二维坐标系中，函数曲线通常由一系列连续的点组成，每个点的坐标都满足函数方程。函数曲线可以是直
原创
2024-01-20 04:49:30
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# 如何在Python中计算曲线上每个点的斜率
在数学和数据分析中，了解曲线的斜率是非常重要的，因为它可以反映曲线的变化趋势。特别对于刚刚入行的开发者来说，掌握如何用Python计算每个点在曲线上的斜率是一个有意义的练习。本文将带领你了解整个流程，并通过示例代码一步步实现目标。
## 流程概述
我们可以将整个求解过程分为几个步骤，下面是这些步骤的流程图以及详细解释：
```mermaid
一、 pandas是什么？pandas是数据分析的工具。二、读入数据一般处理“TSV，Tab-separated values，制表符分隔值 CSV，Comma-separated values，逗号分隔值“这样的数据。#导入包
import pandas as pd在读入数据时，可以使用相对路径或绝对路径，注意windows平台和linux平台分隔符的区别，此处以titanic数据集为例#分隔符
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2024-09-13 17:10:46
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# Python求曲线斜率变化率的拐点
在数据分析和信号处理领域，我们经常需要找到曲线的拐点，即曲线的斜率发生变化的位置。本文将指导你如何在Python中实现这一目标，特别是通过分析曲线的斜率变化率来识别拐点。我们将使用NumPy和Matplotlib库来处理数据和可视化结果。以下是实现这一目标的流程。
## 流程步骤
我们可以将求解过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 05:53:15
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# Python中如何计算曲线斜率
在数学中，曲线的斜率是曲线在某一点的切线的斜率，也就是曲线在该点的导数。在Python中，我们可以使用一些库和函数来计算曲线的斜率。本文将介绍如何使用Python计算曲线的斜率，并给出具体的代码示例。
## 1. 使用SymPy库计算曲线斜率
SymPy是一个Python库，用于进行符号计算。我们可以使用SymPy库中的`diff`函数来计算函数的导数，从
原创
2024-07-05 04:26:32
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2023-11-06 18:24:36
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Bokeh是一个很美观实用的Python交互绘图库，但是他的官方文档并不十分好查阅，加上现在还没有中文文档，所以我打算将其用户指南翻译出来，也方便更多人学习。这个项目预计一个月完成，之后申请官方认证。由于是第一次组织这种活动，经验不足，还望多指正。一些小说明若想成为Collaborator请提交Issue或E-mail我，内容包括：你的ID，每天用于翻译的时间非Collaborator请push
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2024-02-06 10:47:25
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、准备二、使用步骤1.引入库2.计算斜率2.实现一个逻辑回归模型总结 前言AutoGrad 是一个老少皆宜的 Python 梯度计算模块。对于初高中生而言，它可以用来轻易计算一条曲线在任意一个点上的斜率。对于大学生、机器学习爱好者而言，你只需要传递给它Numpy这样的标准数据库下编写的损失函数，它就可以自动计算损失函数
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2023-08-18 20:05:19
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1. 背景文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回
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2024-06-03 17:50:44
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