import math
import cmath
flag="yes"
while True:
flag= (input("是否计算新方程的根："))
if (flag=="yes"):
print('a*x*x+b*x+c=0')
a= float (input('a='))
b= float (input('b='))
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2023-06-20 10:24:35
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二次函数比一次函数要略微复杂一些。先回顾一元二次方程。例：
（一）解一元二次方程：这个方程有两个解法：凑多项式和凑平方1.用凑多项式的方法：
=2，
=-1
2.用凑平方的方法：
因此 ：
又因为：
所以有
-1/2=3/2
=2
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2024-01-15 10:42:49
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03-python的运算符1.运算符1.1 运算符的概念1.2 运算符的分类2.算术运算符3.赋值运算符4.比较运算符5.逻辑运算符5.1 not 逻辑非5.2 and 逻辑与5.3 or 逻辑或5.4 非布尔值的与或运算6.条件运算符（三元运算符）7.运算符的优先级 1.运算符1.1 运算符的概念运算符用于执行程序代码运算，会针对一个以上操作数项目来进行运算。例如：2+3，其操作数是2和3，而
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2024-06-07 18:43:53
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梯度下降法及一元线性回归的python实现一、梯度下降法形象解释设想我们处在一座山的半山腰的位置，现在我们需要找到一条最快的下山路径，请问应该怎么走？根据生活经验，我们会用一种十分贪心的策略，即在现在所处的位置上找到一个能够保证我们下山最快的方向，然后向着该方向行走；每到一个新位置，重复地应用上述贪心策略，我们就可以顺利到达山底了。其实梯度下降法的运行过程和上述下山的例子没有什么区别，不同的是我们
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2024-08-09 17:55:46
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# 使用Python的SciPy库求解一元函数的极值
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python的SciPy库来求解一元函数的极值。我们的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义目标函数（待优化的函数） |
| 3 | 使用SciPy的优化模块进行极值求解 |
| 4 | 输出计算结果 |
接
1.一元回归分析的步骤1.绘制散点图，确定回归模型类型 2.估计模型参数，建立回归模型类型 3.模型校核2. Sklearn包pip install sklearn 说明：使用sklearn库中的LinearRegression的输入必须是二维[[1,2,5…]]#1.导包
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model=Line
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2023-06-26 10:59:16
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一元线性回归你好！ 这是笔者第一次使用CSDN记录笔记，若内容有错误，还望您不吝赐教。回归（Regression）提出者：英国科学家Francis Galton 验证者：英国数学家，数理统计创世人Karl PearsonGalton发现： 父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮。若给定父母的身高，儿女辈的平均身高趋于（回归）于全体人口的平均身高。换句话说：父母异常高或者异常矮，儿女辈身高会趋于全体人口
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2023-11-10 10:41:25
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# 如何在 Python 中实现一元加号
当你刚入行做开发时，可能会遇到各种看似简单但实际上非常重要的概念。一元加号是其中一个基本的运算符，它可以在 Python 中用作数值运算。今天，我们将一起探讨如何在 Python 中实现一元加号的使用。
## 实现一元加号的流程
为了实现一元加号的功能，我们将按照以下步骤进行。你可以查看下面的表格来理清整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 07:58:25
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一、Python语句判断Python条件语句是通过一条或多条语句执行结果(True或False)来决定执行的代码块，执行逻辑和shell一样，只是格式有些区别可以通过下图简单了解语句的执行过程Python程序语言指定任何非0和非空(null)值为true,0或者null为false.if 判断条件：执行语句……else：执行语句……二、if条件判断用法：类似shell，也有ｉｆ嵌套if 判断条件1
创建模型# 创建模型
model = LinearRegression()
# 将数据转化成DataFrame
x = pd.DataFrame({'salary': salary})
x = x['salary'].values.reshape((-1, 1)) #取出salary的值并转化为矩阵拟合模型# 拟合模型
# 这里 fit()方法学得了一元线性回归模型 ?(?)=??+?，这里 ?
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2023-05-26 16:59:42
267阅读
2019/3/25一元线性回归——梯度下降/最小二乘法又名：一两位小数点的悲剧感觉这个才是真正的重头戏，毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式，而不是让计算机一步步去接近真相，而这个梯度下降就不一样了，计算机虽然还是跟从现有语句/公式，但是在不断尝试中一步步接近目的地。
简单来说，梯度下降的目的在我看来还是要到达两系数的偏导数函数值为零的取值，因此，我们会从“任意一点”开始不断接近，由于根据之前最小二
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2024-06-07 19:23:01
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# Python 一元加号的使用与理解
在 Python 编程中，我们经常会接触到各种运算符。除了基本的算术运算符，Python 还提供了一些特殊的运算符，以简化代码的表达。今天，我们要介绍的是“一元加号”（unary plus），它作为一元运算符，在代码中可以帮助我们更好地处理数值数据。
## 1. 一元加号的概念
一元加号（`+`）是一个一元运算符，它的作用是将一个数值“转化”为正数。在
用Excel做回归分析的详细步骤一、什么是回归分析法“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某
根据学习PPT写的，但是没找到原文的链接。。。一、一元回归分析主要步骤：（1）画观测值，观察是否符合线性分布； （2）若符合线性分布： a）采用最小二乘法或其他求取参数； b）采用相关系数检验或F-检验或其他方法验证是否线性假设，结论的显著性； c）若验证正确解决进一步的预测或控制问题。 （3）若非线性分布，采用二次或多次多项式进行拟合求解参数1. 一元线性回归（1）模型 （2）最小二乘法求解参数
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2023-09-13 22:08:52
156阅读
# Python画一元一次函数
## 引言
在Python中，我们可以使用各种库和工具来进行数据可视化。本文将介绍如何使用Python来画出一元一次函数的图像。对于刚入行的小白来说，这是一个很好的练习，可以帮助他们熟悉Python的基础语法和数据可视化库的使用。
## 整体流程
下面的表格展示了整个绘制一元一次函数的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤
原创
2023-09-21 08:21:14
472阅读
在说到隐函数(Implicit function)之前，先回想一下显函数(Explicit function).0.显函数(Explicit function)解析式中明显地用一个变量的代数式表示另一个变量时，称为显函数。即总能写成
y
=
原创
2022-01-02 14:13:37
638阅读
在现代编程中，利用Java计算一元函数的方法已经变得越来越普遍，特别是在工程计算和数据处理等领域。本文将探讨如何实现这一目标，并为您展示实现过程中涉及的关键技术和原理。
### 四象限图展示一元函数的特性
为全面了解一元函数的性质，可以将其特征映射到四个象限中。横轴表示自变量x，纵轴表示因变量y。不同的函数类型在不同象限中的表现各异。
```mermaid
quadrantChart
高等数学课程中，我们应该都学习过一元函数的极值问题，这篇文章我们再来回顾一下相关知识点
原创
2023-10-22 21:25:29
371阅读
导数，方向导数，切线、梯度是从高中就开始接触的概念，然而对这几个概念的认识不清，困惑了我很长时间，下面我将以图文并茂的形式，对这几个概念做详细的解释。1， 导数定义：设函数y=f(x)在点x0的某个邻域内有定义，当自变量x在x0处有增量Δx，(x0+Δx)也在该邻域内时，相应地函数取得增量Δy=f(x0+Δx)-f(x0)；如果当Δx→0时， Δy与Δx之比极限存在，则称函数y=f(x)在点x0处
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2024-03-28 22:03:57
294阅读
在说到隐函数(Implicit function)之前，先回想一下显函数(Explicit function).0.显函数(Explicit function)解析式中明显地用一个变
原创
2022-03-15 11:26:08
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