from IPython.display import display
from sympy import *前置知识理解这份笔记的内容需，读者需要具备基础的python知识并且对函数，微积分和矩阵有一定的基础。辅助函数由于后面的笔记中， 我们会大量将一个Sympy object和应用某个函数之后，调用某个方法之后， 或是和执行计算之后的结果比较。 为了减少代码的重复，我编写了helper.py帮
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2023-12-29 22:44:00
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# Python如何求sin
## 介绍
在数学中，正弦（sin）是一个周期性函数，常用于描述周期性变化的现象。Python提供了多种方法来计算正弦函数的值。本文将介绍如何使用Python求解正弦函数，并通过一个实际问题来演示应用。
## 正弦函数的定义
正弦函数是一个周期为2π的周期性函数，定义如下：
```
sin(x) = y
```
其中，x为自变量，y为函数值。x的取值范围为
原创
2023-10-17 06:59:51
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在读基于深度学习的机械故障诊断论文时，不免会看到如下所示的t-SNE 可视化图，看着比较高级。那这个图又是如何绘制出来的呢？本文将通过mnist手写数据集来实现t-SNE代码实现# coding='utf-8'
"""t-SNE对手写数字进行可视化"""
from time import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-10-21 14:11:04
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如何使用Python求内积
在数据分析和机器学习的场景中，向量的内积是一个不可或缺的操作。比如，当我们在计算两个特征向量的相似度时，内积通常被用来衡量它们之间的关系。在Python中，我们可以轻松地实现这个功能。现在，让我们深入了解下这个过程。
```
问题背景
假设你是一名数据科学家，正在处理一个应用于客户行为分析的推荐系统。在这个系统中，你需要计算用户特征向量与产品特征向量之间的相似度。
# Python求权重项目方案
## 项目背景
在数据分析和机器学习中，权重是用来衡量各个特征对最终结果影响的重要性。例如，在推荐系统中，不同的用户行为（如点击、购买、收藏等）会对推荐结果产生不同程度的影响。因此，如何有效地计算和分配这些权重成为了一项重要任务。本方案将阐述在Python中如何进行权重计算，并通过可视化手段展示结果。
## 项目目标
本项目旨在实现一个简单的权重计算方法，通
# Python如何求梯度
在机器学习和深度学习中，梯度是优化算法中的核心概念。梯度可以帮助我们了解模型的损失函数相对于参数的变化情况，从而指导我们如何更新参数以最小化损失函数。本文将通过一个具体的例子，详细探讨如何在Python中求取梯度。
## 1. 什么是梯度？
在数学上，梯度是一个多变量函数在某一点的导数向量。它指明了函数在该点的变化趋势。在机器学习中，目标是最小化损失函数，因此计算
原创
2024-10-30 09:37:43
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一、实验目的通过本实验使学生掌握最大公因子算法的实现、同余类中元素的乘法逆元的求解。二、实验原理本实验的准备知识包括最大公约数、模运算及其基本性质、互素等概念。最大公约数：a和b的最大公约数是能够同时整除a和b的最大正整数，记为：gcd(a,b)或(a,b)。互素的（既约的）：满足 gcd(a,b)=1 的 a 和 b。同余（模运算）：设整数 a，b，n(n≠0)，如果 a-b 是 n 的整数倍（
本文来讲两道关于从大数据中找唯一出现一次或两次的数。 题目分别如下1.给定一个长度为1000001的整数数组，没有排过序，所有整数的范围均在int内，除了其中一个数字出现过1次以外，其余的数字都出现过2次，找出这个唯一出现1次的数字。因为异或操作有一个性质：相同两个数异或结果为零，零和任何数的异或结果为任何数。即a^a=0，0^a=a，那么所有出现两次的数异或起来得到的结果为零，将这个
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2024-08-12 15:21:30
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1.我们根据列表、元组和字符串的共同特点，把它们称为序列，因为他们有以下共同点：1）都可以通过索引得到每一个元素 2）默认索引值总是从0开始（当然灵活的Python还支持负数索引） 3）可以通过分片的方法得到一个范围内的元素的集合 4）有很多共同的操作符（重复操作符、拼接操作符、成员关系操作符）2.迭代，是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了接近并到达所需的目标或结果。每一次对过程的重复被称为一次
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2023-08-11 19:50:50
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前言
之前，我们通过循环语句学习过奇偶数的实现，今天我们再通过循环语句来学习另外一个求质数（也叫素数）的算法思想。
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2023-06-01 23:24:52
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python如何求列表平均值？python函数求列表平均值的方法：用法：mean(matrix,axis=0)其中matrix为一个矩阵，axis为参数以m * n矩阵举例：axis不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数axis=0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵axis=1：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵>>> import numpy as n
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2023-06-28 15:59:32
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Excel求和可以分为对行、对列、对指定单元格、对指区域和对整个表格求和；对区域求和时，一次既可以只对一个区域求，也可以同时对多个区域求，对指定单元格求和宜是如此。求和的方法分为用快捷键快速求和、自动求和与输入公式求和这样几种。Excel求和过程中，既可以不带条件，也可以带一个或多个条件。求和分为这么多种情况，那么Excel求和怎么操作？一、Excel求和怎么操作（一）对一行求和选中第二行中的 K
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2023-11-20 05:59:32
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一、拉格朗日乘子法简介拉格朗日乘子法的应用十分广泛，它是SVM的理论基础，是凸优化的重要研究部分。它用于求解约束条件下的极值问题，过程简单巧妙，也是各类考试的常考题型。然而，拉格朗日乘子法的原理我却一直模模糊糊，每次看的时候才知道，一段时间不看就又忘了，所以特地写这篇博客来供自己时刻学习。先从一个简单的例子开始：假如我们需要求一个函数的最小值，即，约束条件为。我们用拉格朗日乘子法来求解：首先用描述
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2024-06-02 23:35:47
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shutil模块提供了许多关于文件和文件集合的高级操作，特别提供了支持文件复制和删除的功能。文件夹与文件操作copyfileobj(fsrc, fdst, length=16*1024)： 将fsrc文件内容复制至fdst文件，length为fsrc每次读取的长度，用做缓冲区大小fsrc： 源文件fdst： 复制至fdst文件length： 缓冲区大小，即fsrc每次读取的长度importshut
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2023-10-26 17:37:25
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一、熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。
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2023-10-12 18:23:14
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遍历法m=int(raw_input('please input a integer m'))
n=int(raw_input('please input a integer n'))
import sys, os
from time import clock
start = clock()
if m<n:
m,n = n,m
q = 1
max = 1
tiple = m*n
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2023-08-09 15:26:44
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# Python如何求公倍数
在数学中，公倍数是指能够被多个数整除的数字。求公倍数是一个常见的问题，尤其在处理分数、倍数关系等问题时，通常需要用到公倍数的概念。在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中求任意两个数的公倍数，并通过代码示例来说明。
## 问题背景
假设我们需要找到两个给定数的最小公倍数（LCM），这是所有公倍数中最小的一个。最小公倍数的公式通常为：
\[
\text{LC
# 项目方案：矩阵平方计算工具
## 1. 项目背景和目的
矩阵平方是在线性代数和数值计算中经常遇到的问题之一。计算矩阵的平方可以用于求解线性方程组、特征值和特征向量等计算任务。本项目旨在开发一个简单易用的矩阵平方计算工具，能够方便地输入矩阵数据并进行平方运算，同时提供可视化结果展示。
## 2. 功能需求
本项目的主要功能包括：
- 用户输入：用户可以通过图形界面或命令行界面输入矩阵数
原创
2023-11-21 13:12:55
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# Python中如何求逆
在Python中，我们可以使用NumPy库中的`numpy.linalg.inv()`函数来求逆。这个函数可以用于计算方阵的逆矩阵，即使该矩阵不是满秩的也可以计算。在本文中，我们将介绍如何使用`numpy.linalg.inv()`函数来解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设有一个线性方程组：
```
2x + 3y = 9
4x - 5y = -2
```
原创
2024-04-12 06:20:25
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# 求解Python中位数问题
中位数是一组数据中居于中间位置的数值，它可以用来描述数据的中心趋势。在Python中，我们可以使用多种方法来求解中位数，本文将介绍两种常见的方法：排序法和统计法。
## 问题描述
假设我们有一组包含整数的数据，现在需要找出其中的中位数。例如，给定数据集[1, 2, 3, 4, 5]，其中位数为3。
## 方法一：排序法
排序法是一种简单直观的方法，可以通过
原创
2023-07-18 12:34:36
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