python：如何將列表中的所有項相乘

#?-*-?coding:utf-8?-*-

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#py3

'''

用高級函數(shù)reduce()

'''

from?functools?import?reduce

lis=[1,2,3,4,5]

r=reduce(lambda?x,y:x*y,lis)#對序列l(wèi)is中元素逐項相乘lambda用法請自行度娘

print(r)

reduce把一個函數(shù)作用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函數(shù)必須接收兩個參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個元素做累積計算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方說對一個序列求和，就可以用reduce實現(xiàn),比如：

from?functools?import?reduce

def?add(x,y):

return?x+y

reduce(add,[1,2,3])

#結(jié)果是6

《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》3——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矩陣乘法

按照以下圖示，最終的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參，以最簡單的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，公式如下：

? ? 怎么求這個函數(shù)的最優(yōu)解？

如果不試圖耍聰明，那么我們可以只是簡單地嘗試隨機組合權(quán)重，直到找到好的權(quán)重組合。

當陷入一個困難的問題而焦頭爛額時，這不算是一個瘋狂的想法。這種方法一般稱為暴力方法。

暴力方法的不好之處：

假設(shè)每個權(quán)重在-1和+1之間有1000種可能的值。那么對于3層、每層3個節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以得到18個權(quán)重，因此有18000種可能性需要測試。如果一個相對經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層有500個節(jié)點，那么需要測試5億種權(quán)重的可能性。如果每組組合需要花費1秒鐘計算，那么對于一個訓練樣本，就需要花費16年更新權(quán)重！對于1000種訓練樣本，要花費16000年！? ? ? ?這就是暴力方法不切實際之處。

數(shù)學家多年來也未解決這個難題，直到20世紀60年代到70年代，這個難題才有了切實可行的求解辦法。

如何解決這樣一個明顯的難題呢？——我們必須做的第一件事是，擁抱悲觀主義。

python九九乘法表是什么？

首先，你的語法是 Python3 的語法，但是用的是 Python2；

其實，類似這種題目，借助格式化輸出會更加方便，看代碼：

# -*- encoding: gbk -*-

for row in range(1, 10):

for col in range(1, row + 1):

prod = row * col

print '%d * %d = %-2d ' % (col, row, prod),

print

Python定義

求余運行a % b的值處于開區(qū)間[0, b)內(nèi)，如果b是負數(shù)，開區(qū)間變?yōu)?b, 0]。這是一個很常見的定義方式。不過其實它依賴于整除的定義。為了讓方程式：b * (a // b) + a % b = a恒真，整除運行需要向負無窮小方向取值。比如7 // 3的結(jié)果是2，而(-7) // 3的結(jié)果卻是-3。這個算法與其它很多編程語言不一樣，需要注意，它們的整除運算會向0的方向取值。

以上內(nèi)容參考：百度百科-Python

用python打印九九乘法表代碼

1、編寫乘法表函數(shù)

def buildMulTable():

for i in range(1, 10):

for j in range(1, i + 1):

print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i * j), end='')

print()

buildMulTable()

2、運行結(jié)果

1x1=1

1x2=2 2x2=4

1x3=3 2x3=6 3x3=9

1x4=4 2x4=8 3x4=12 4x4=16

1x5=5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25

1x6=6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36

1x7=7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49

1x8=8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64

1x9=9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81

Python中如何使用最小二乘法

##最小二乘法

import?numpy?as?np???##科學計算庫?

import?scipy?as?sp???##在numpy基礎(chǔ)上實現(xiàn)的部分算法庫

import?matplotlib.pyplot?as?plt??##繪圖庫

from?scipy.optimize?import?leastsq??##引入最小二乘法算法

'''

設(shè)置樣本數(shù)據(jù)，真實數(shù)據(jù)需要在這里處理

'''

##樣本數(shù)據(jù)(Xi,Yi)，需要轉(zhuǎn)換成數(shù)組(列表)形式

Xi=np.array([6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2])

Yi=np.array([5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3])

'''

設(shè)定擬合函數(shù)和偏差函數(shù)

函數(shù)的形狀確定過程：

1.先畫樣本圖像

2.根據(jù)樣本圖像大致形狀確定函數(shù)形式(直線、拋物線、正弦余弦等)

'''

##需要擬合的函數(shù)func?:指定函數(shù)的形狀

def?func(p,x):

k,b=p

return?k*x+b

##偏差函數(shù)：x,y都是列表:這里的x,y更上面的Xi,Yi中是一一對應(yīng)的

def?error(p,x,y):

return?func(p,x)-y

'''

主要部分：附帶部分說明

1.leastsq函數(shù)的返回值tuple，第一個元素是求解結(jié)果，第二個是求解的代價值(個人理解)

2.官網(wǎng)的原話（第二個值）：Value?of?the?cost?function?at?the?solution

3.實例：Para=(array([?0.61349535,??1.79409255]),?3)

4.返回值元組中第一個值的數(shù)量跟需要求解的參數(shù)的數(shù)量一致

'''

#k,b的初始值，可以任意設(shè)定,經(jīng)過幾次試驗，發(fā)現(xiàn)p0的值會影響cost的值：Para[1]

p0=[1,20]

#把error函數(shù)中除了p0以外的參數(shù)打包到args中(使用要求)

Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi))

#讀取結(jié)果

k,b=Para[0]

print("k=",k,"b=",b)

print("cost："+str(Para[1]))

print("求解的擬合直線為:")

print("y="+str(round(k,2))+"x+"+str(round(b,2)))

'''

繪圖，看擬合效果.

matplotlib默認不支持中文，label設(shè)置中文的話需要另行設(shè)置

如果報錯，改成英文就可以

'''

#畫樣本點

plt.figure(figsize=(8,6))?##指定圖像比例：?8：6

plt.scatter(Xi,Yi,color="green",label="樣本數(shù)據(jù)",linewidth=2)?

#畫擬合直線

x=np.linspace(0,12,100)?##在0-15直接畫100個連續(xù)點

y=k*x+b?##函數(shù)式

plt.plot(x,y,color="red",label="擬合直線",linewidth=2)?

plt.legend(loc='lower?right')?#繪制圖例

plt.show()

python如何算乘法

Python是支持四則運算的，Python中的乘法運算也很簡單，如下：

假設(shè)變量a的值是10，變量b的值是21，則

更多技術(shù)請關(guān)注Python視頻教程。