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python編寫線性函數(shù) python線性方程求解

python 線性插值

不知道有沒有,可能python數(shù)學相關的庫里會有吧

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不過你寫的也不對啊,取3個值,應該是4均分。

def?junfen(start,end,num):

k?=?(end?-?start)/(num?+?1)

return?set([start?+?item?*?k?for?item?in?range(1,num?+?1)])

python 如何繪制線性函數(shù)圖?

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(xdata,ydata)

(xdata,ydata為兩個需要作圖的數(shù)據集)

python線性插值解析

在缺失值填補上如果用前后的均值填補中間的均值, 比如,0,空,1, 我們希望中間填充0.5;或者0,空,空,1,我們希望中間填充0.33,0.67這樣。

可以用pandas的函數(shù)進行填充,因為這個就是線性插值法

df..interpolate()

dd=pd.DataFrame(data=[0,np.nan,np.nan,1])

dd.interpolate()

補充知識:線性插值公式簡單推導

以上這篇python線性插值解析就是我分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持。

Python怎么fit一次函數(shù)?

使用使用numpy里面的函數(shù)可以做,f = np.polyfit(x, y, n)(多項式擬合,x,y為np.array(),n為最高項次數(shù),f為多項式的系數(shù)。)

python求解線性規(guī)劃問題,百度后發(fā)現(xiàn)了scipy模塊,optimize,新手希望大神能寫個實例,例子如下:

scipy做線性規(guī)劃不是很方便,推薦用pulp來做,這個模塊不屬于python的內置模塊,需要先安裝,pip install pulp

from pulp import *

# 設置對象

prob = LpProblem('myProblem', LpMinimize)

# 設置三個變量,并設置變量最小取值

x1 = LpVariable('x1', 0)

x2 = LpVariable('x2', 0)

x3 = LpVariable('x3', 0)

x4 = LpVariable('x4')

# 載入目標函數(shù),默認是求最小值,因此這次對原目標函數(shù)乘以-1

prob += 3*x1 - 4*x2 + 2*x3 -5*x4

# 載入約束變量

prob += 4*x1 - x2 + 2*x3 -x4 == -2

prob += x1 + x2 -x3 + 2*x4 = 14

prob += -2*x1 + 3*x2 + x3 -x4 = 2

# 求解

status = prob.solve()

# 顯示結果

for i in prob.variables():

print(i.name + "=" + str(i.varValue))

計算結果為:

x1=0.0

x2=2.0

x3=4.0

x4=8.0


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本文網址:http://weahome.cn/article/hjgise.html

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