1》首先，看一个例子：自定义一个函数 isPrime( ) 来判断一个整数是否是素数，然后通过 for 循环，不断的调用 isPrime( ) 函数，找出1~100间的所有素数。python2 代码如下：from math import sqrt
def isPrime(x):
"Judge whether an positive integer is a prime number"
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2023-12-19 17:13:35
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普通传入参数方法在这里不写了。单星号传入元组def print_param_0(*param):
print param
>>> print_param_0('test','t1',3)
('test', 't1', 3)双星号传入mapdef print_param(**params):
print params
>>> print_par
简介ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) 模型是一种广泛用于时间序列数据分析和预测的统计模型。ARIMA 模型结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 模型，并且可以处理非平稳时间序列数据，通过差分操作来使其平稳。ARIMA 模型的三个主要参数是 ( p ), ( d ), 和 ( q )。( p ): 自回归 (AR) 项数，即模型
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2024-09-14 13:28:37
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运行机制.py1、python文件后缀名.pyc1、编译后的python文件名后缀pippip是python安装工具管理包mac安装pip2、pip安装：先下载https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py，然后直接sudo python get-pip.py 3、查看安装包 pip list pip freezewin10安装pip1、安装： cmd python -m
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2024-01-25 21:02:02
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EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种解决优化问题的迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于支持向量机（SMO算法）、朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K-means（K均值聚类）和HMM（隐马尔可夫模型）的参数估计。理解EM算
工业革命以来，社会生产力迅速提高，人类活动频繁，此外人口与日俱增对土地的需求与改造更加强烈，人-地关系日益紧张。此外，土地资源的不合理开发利用更是造成了水土流失、植被退化、水资源短缺、区域气候变化、生物多样性锐减等一系列生态环境问题。如何优化土地利用模式，维持区域土地生态安全，缓和土地供需矛盾，使人-地关系协调共生作为关键问题，成为国内外研究热点。生态系统服务是人类直接或间接从生态系统中获得的惠益
1、什么是SPI通讯协议？SPI（串行外设接口）是一种高速的，全双工，同步的通讯总线，并且在芯片的管脚上只占用四根线。2、工作方式是什么？其以主从方式工作，这种模式通常一个主设备对应一个或者多个从设备。双向传输需要4根线，单向传输为3根线。这四根线分别为SDI（数据输入），SDO（数据输出），SCK（时钟），CS（片选）。当为单向传输时，其可以不需要SDI。SDO –
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2024-06-07 05:43:20
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### Python中PLSR模型的介绍与应用
#### 什么是PLSR模型
PLSR（Partial Least Squares Regression）是一种多变量统计分析方法，用于处理具有多个自变量和因变量的数据集。它是一种适用于高维数据集的回归分析方法，特别适用于处理多重共线性问题。
PLSR模型的核心思想是通过找到两组变量之间的最大协方差方向，来建立自变量和因变量之间的线性关系。这种
原创
2024-06-25 05:14:42
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# Python PLSR输出权重实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用 Python 实现 PLSR（偏最小二乘回归）算法来输出权重。下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据预处理] --> B[模型训练]
B --> C[权重输出]
```
接下来，让我们逐步来了解每个步骤的具体代码实现和注释。
## 数据预
原创
2023-10-23 11:22:36
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PLSR模型python代码的实现与优化
在数据科学和机器学习领域，偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）是一种被广泛应用于处理多重共线性问题的方法。很多时候，由于数据之间的复杂关系，像线性回归这样的简单模型可能无法解释数据的变化，因此我们需要采用PLSR模型来提高预测的准确性。PLSR模型特别适用于高维数据，能有效提取主成分信息，帮助我们
在数据分析和时间序列预测中，ARIMA（自回归积分滑动平均）模型被广泛应用于各种实际业务场景。然而，确切确定ARIMA模型的参数是一项具有挑战性的任务。本文将详细描述如何在Python中确定ARIMA参数的过程，从而确保能够构建出准确的预测模型。
### 背景定位
在公司的季度销售预测中，我们发现数据波动性较大，影响了决策的有效性。这主要归因于未能准确建模时间序列数据。通过实施ARIMA模型，我
# 支持向量回归（SVR）参数及其在Python中的应用
支持向量回归（SVR）是一种有效的回归方法，它源自支持向量机（SVM）的原理。SVR通过构建一个恰当的超平面来最小化预测误差，使得任何小于给定阈值的误差都不会被惩罚。SVR的性能通常取决于多个参数的设置，包括内核函数、惩罚参数C和宽度参数ε。本文将介绍如何在Python中设置这几个参数，并提供示例代码。
## SVR参数详解
1. *
本次课程主要讲解是的函数中参数的认识与应用，如果没有看过上次课程的，需要回顾一下上一章，才能往下学习，下面我们一起来看看吧！一 形参与实参介绍函数的参数分为形式参数和实际参数，简称形参和实参：形参即在定义函数时，括号内声明的参数。形参本质就是一个变量名，用来接收外部传来的值。实参即在调用函数时，括号内传入的值，值可以是常量、变量、表达式或三者的组合:#1：实参是常量res=my_min(
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2024-08-23 13:56:16
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不确定有限自动机NFA: 定义：NFA M是一个五元组，M=(S,Σ,δ,S0，F) 特点： (1)初态不唯一 (2)输入字符包括
常用操作基本设置x/y轴的名字：plt.xlabel，ax.set_xlabel。labelpad可以调整文字和坐标轴的距离设置坐标轴刻度：plt.xticks(x,x_自定义), ax.set_xticks（设置范围）+ax.set_xticklabels（设置刻度展示文字，和xticks搭配使用）一起用。rotation可以调整文字的角度设置title：plt.title(), ax.set_
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2023-09-19 10:54:23
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继续阅读 《Python Tricks: The Book》，书中说到 "Objects Can Behave Like Functions", 就是把对象当成函数来调用，在普通对象后加个括号就能调用相应的 __call__ 函数。下面是书中的例子 class Adder: def __init__(self, n): self.n=n def __call__(self, x): ret
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2024-01-12 11:51:39
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## Python中的KDE参数如何确定
**导言**
核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种用于估计随机变量概率密度函数的方法。在Python中，使用KDE时一个重要的任务就是如何选择适当的参数。这些参数主要包括核函数类型和带宽（bandwidth）。本篇文章将详细介绍如何确定这些参数，并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一过程。
### 1. 什
np.argmax是用于取得数组中每一行或者每一列的的最大值。常用于机器学习中获取分类结果、计算精确度等。 函数：numpy.argmax(array, axis) array：代表输入数组；axis：代表对array取行（axis=0）或列（axis=1）的最大值。一、一维数组的用法x = np.arange(12) # [ 0 1 2 3 4 5
使用scipy中的curve_fit对自变量与因变量进行函数中参数的确定
例如在公式fe = f1 * Q / z - f2 * np.sqrt(z) + f3中，需要对f1、f2、f3进行参数的确定，已知
Q = np.array([118748.1328125, 6441.41162109375, 26634.54187])
Z = np.array([7.3, 23.11, 12.73402
PID控制能满足相当多的工业对象的控制要求,尤其适用于可建立精确模型的确定性控制系统。由于其算法简单，鲁棒性强和可靠性高适合多数控制系统中，可以结合采用自适应、模糊、滑模、神经网络等智能控制以增强控制性能和适应环境的能力。首先从理论原则出发：通过实际运行，由液晶屏观察输出曲线与给定曲线之间相似度，根据各
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2024-08-12 20:21:46
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