通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程 梯度下降法原理 梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数 Δ=df(Ɵ)÷d(Ɵ) 上式中，Ɵ是自变量，f(Ɵ)是关于Ɵ的函数，Ɵ表示梯度 简单来说Δ就是函数相对于自变量Ɵ的求导 梯度下降算法公式： Ɵ=Ɵ0-Ƞ*Δf(Ɵ0） 其中Ƞ是学习因子，由我们自己定义，Ɵ即为数据更新后下一个Ɵ0 f(Ɵ)=f(Ɵ0)+(Ɵ-Ɵ0)*Δf(Ɵ0） 通过该公示不断地进行数据迭代，就可以得到最终的数据 梯度下降法求解二元一次线性回归方程 import pandas as pd import

随机游走 生成随机游走并使用Matplotlib创建数据可视化的python程序。 关于 随机行走是没有明确方向的路径。 每个随机行走都是不同的。 绿点代表步行的起始位置。 红点代表步行的终点位置。 彩色地图用于显示步行中各个点的顺序。 步行以浅蓝色开始，并且随着步行的进行，点变得更暗。 怎么跑 只需克隆此仓库并输入python run.py 样本随机游走

笔者利用闲暇时间，完成了这个工具程序的开发，它主要采用Python3、PyQt5以及某翻译App和Google翻译的云服务器公开接口开发而成，能够自动将英语、德语、西班牙语、法语、日语或韩语等107种语言的文章，按段落一批一批地进行翻译，并支持原文译文对照浏览，还能实现网页文字的自动翻译，现共享给大家，供各位同学研究学习之用

Python程序设计从入门到实战（微课版书本源码），不仅包含每章节源码，同时包含每章节的PPT等资源

博客简介 本篇博客将介绍如何将Python程序打包成一个在其他电脑中不需要运行安装环境即可直接运行的exe文件，步骤如下： 安装PyInstaller库 准备一个py程序 准备一张图片ico 输入指令打包程序 安装PyInstaller库 打开cmd：win+R 进入编译环境中的script文件目录 输入指令pip install PyInstaller 准备一个py程序 这里用的是一个科赫分形的雪花绘制代码： 代码展示 #coding=gbk import turtle from random import choice color=["#1E90FF","red","yellow","

python程序练习 名片管理

斯坦纳树可视化 一个 Python 程序，它在直线和欧几里得空间中显示 MST，以及在直线和欧几里得空间中显示 SMT。

案例1. 将字符串中，字母i单独出现的地方将i变为I import re #1将字符串中，字母i单独出现的地方将i变为I\ns='i am is wang i love I love you i!' patter=re.compile(r'\bi\bi{0}') print(patter) print(re.sub(patter,'I',s)) #方法一 print(re.sub(r'\bi\bi{0}','I',s))#方法二使用原始字符串，减少输入字符的数量 print(re.sub('\\bi\\bi{0}','I',s)) #方法三使用"\"开头的元字符 print(re.sub(

名为 Python程序设计教程 的书籍比较多，大家下载前要看清是不是想要的。 本书是台湾的林信良老师编著。相信各位对林老师不回陌生，他的 Java JDK学习笔记系列，以及Python、设计模式、Spring等书，文笔简洁、易懂，在台湾和大陆都有很好的销量。

7-1 计算 11+12+13+…+m (30分) 输入一个正整数m(20<=m<=100)，计算 11+12+13+…+m 的值。 输入格式: 在一行输入一个正整数m。 输出格式: 在一行中按照格式“sum = S”输出对应的和S. 输入样例: 在这里给出一组输入。例如： 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如： 代码： m=int(input()) sum=0 for i in range(11,m+1): sum+=i print("sum = %d"%sum) 7-2 计算分段函数[1] (10分) 代码 x=input() if float(x) != float(0