第二部分-Python变量类型和运算符Python 使用等号(=)作为赋值运算符,例如 a = 20 就是一条赋值语句,这条语句用于将 20 装入变量 a 中,这个过程就被称为赋值,即将 20 赋值给变量 a。和强类型语言相对应的是弱类型语言,Python 就是典型代表之一。弱类型语言有以下 2 个特征:1. 变量无须声明即可直接赋值,对一个不存在的变量赋值就相当于定义了一个新变量。2. 变量的数
## python 斜率 截距画线
### 引言
在数学中,直线是一种基本的几何概念,它是由斜率和截距来确定的。而在计算机编程中,我们可以使用Python来计算并绘制直线。本文将介绍如何使用Python计算直线的斜率和截距,并使用matplotlib库绘制直线。
### 斜率
斜率是直线上两点之间的垂直距离除以水平距离的比值。它表示了直线的倾斜程度。在数学中,斜率可以通过以下公式计算:
原创
2023-09-25 20:13:44
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Bresenham画线算法
一般的教程讲的比较隐晦,这里有一篇推导过程,用纯数学语言讲的,也比较晦涩...个人做了一点形象上的理解,核心思想就不说了。首先算法在判断下一个点的位置时,到底是向右移一格还是向右上移一格是根据斜率是否大于0.5来判断的。为什么是0.5呢?因为向右一格等于dx=1,dy=0,即斜率等于0。而向右上一格等于dx=1,dy=1,即斜率等于1。折中一下就有了0.5这个系数。接着
基本原理 在画直线段的过程中,当前像素点为(xp ,yp ),下一个像素点有两种可选择点P1(xp +1,yp )或P2(xp +1,yp +1)。若M=(xp +1,yp +0.5)为P1与P2之中点,Q为P理想直线与x=xp +1垂线的交点。当M在Q的下方,则P2应为下一个像素点;M在Q的上方,应取P1为下一个像素点。在斜率0<=k<=1的时候,实现代码如下...
原创
2021-08-20 14:59:28
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# Python中的两点斜率计算
在解析几何中,斜率是描述两点之间直线倾斜程度的一个重要概念。它的计算方法通常是用直线上任意两点的纵坐标差与横坐标差的比值。本文将通过Python编程语言来介绍如何计算两点间的斜率,并给出相应的代码示例。
## 什么是两点斜率?
给定两点 \((x_1, y_1)\) 和 \((x_2, y_2)\),两点间的斜率 \(m\) 可以用以下公式计算:
\[
m
原创
2024-10-11 10:41:12
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# Python画线去掉点的方案
在数据可视化中,常常需要用线图来展示数据关系。然而,有时候线图中会出现一些点,这可能会使得图形显得杂乱,特定情况下我们需要去掉这些点,仅保留线条。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib库画出线,而不显示点。
## 问题描述
我们有一组数据,表示某种现象随时间变化的趋势。我们希望通过线图来描绘这种趋势,但是不希望在图上显示数据点。以下是一个简单
图形学复习CH7 光栅化前几章介绍了几何处理和裁剪变换,接下来的步骤就是光栅化光栅化是将形式表示的几何图元转换为阵列表示的数据片元的过程,片元中每一个像素对应帧缓冲区中的每一个像素7.1 线段生成算法(1)DDA画线算法设直线表达式为y=mx+b,输入直线两端点坐标(x0,y0)和(xend,yend),可以计算出m=yend−y0xend−x0和b=y0−m⋅x0DAA是基于微分运算的线段生成算
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2023-10-13 22:26:57
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# Python 求两点斜率
在几何学中,两点之间的斜率是指连接这两点的直线的斜率。斜率是直线的重要属性,可以表达直线的陡峭程度。在计算机编程中,我们经常需要计算两点间的斜率,以便进行各种数学和图形计算。本文将介绍如何使用 Python 求两点之间的斜率,并提供相应的代码示例。
## 什么是斜率
斜率是指直线上两点之间的垂直距离与水平距离的比值。一般来说,斜率可以通过以下公式来计算:
![
原创
2023-12-17 11:34:50
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离散型随机变量一般用分布律来描述其分布,即用随机变量的取值及其取值的概率来描述。比如贝努力分布、二项分布、泊松分布、几何分布等。服从这些分布的随机变量都可以用R软件进行随机模拟。比如二项分布的随机变量的模拟函数为rbinom(n,size,prob),其中为生成随机数的个数,(size,prob)为而二项分布的参数。假设二项分布为 ,那么n=size,prob=p。泊松分
## Python点图斜率箱线图
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言,广泛应用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。在数据分析中,我们经常需要通过可视化的方式展示数据的分布和趋势。本文将介绍如何使用Python绘制点图斜率箱线图,以及其在数据分析中的应用。
### 1. 点图
点图是一种常用的可视化方法,用于展示两个变量之间的关系。它通过在坐标轴上绘制散点来表示每个数据点,可以直
原创
2024-02-05 04:11:25
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大家好,今天给大家分享关于python的一个数据分析工具pandas的,归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。文章很短,不用收藏就能Get~1.计算变量缺失率df=pd.read_csv('titanic_train.csv')
def missing_cal(df):
missing_series = df.isnull().sum()/df
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2023-11-07 13:13:29
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Java Swing教程 - Java Swing线程Swing的线程安全规则规定,一旦实现了Swing组件,就必须在事件分派线程上修改或访问该组件的状态。如果组件已经被涂漆或者准备涂漆,则认为该组件被实现。Swing中的顶级容器是在我们调用它的pack()时实现的,第一次使用setVisible(true)或show()方法。当实现顶层容器时,它的所有子代也被实现。事件分派线程是JVM在检测到它
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2023-09-12 22:29:02
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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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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
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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梯度下降法如何训练神经网络(即找到合适的权重)一直是神经网络的核心问题,从第一节可知,我们通常是通过误差来指导我们如何一步步改进神经网络。但是一个复杂的神经网络包含很多层,每一层包含很多参与中间运算的神经元,每一个神经元都可能会产生误差。然而,我们只有神经网络最终输出的误差,即输出层每个神经元的误差。在上一节—误差与学习中,我们指出了可以采用误差反向扩散的方式,从输出层的误差按照传递链的权重将各个
应该这样做:import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), pd.date_range('2012-01-01', periods=100))
def trend(df):
df = df.copy().sort_index()
dates = df.index.to_julian_d
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2023-06-28 20:35:14
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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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怎么使用PyCharm画一个直线图1、下载python开发工具:2、从开始菜单中运行python,进入点“Create New Project”3、填写Project在磁盘的存在位置,选择一个Python的Interpreter,然后,不用说,点“Create”了4、新建Python文件:(1)在Project(此处为workspace)上点右键-->New-->Python File
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2023-09-13 07:49:12
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一、 先说我对这个题目的理解直线的x,y方程是这样的:y = kx+b, k就是斜率.求线性回归斜率, 就是说 有这么一组(x, y)的对应值——样本。如果有四组,就说样本量是4.根据这些样本,做“线性回归”,最终求出一条直线(即y = kx + b的k值和b值),使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线(或者直线附近)上。二、 python解题需要安装的包实际解题主要用到的pytho
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2023-06-26 10:50:59
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