求一个数的平方根函数sqrt(int num) ,在大多数语言中都提供实现。那么要求一个数的平方根，是怎么实现的呢？ 实际上求平方根的算法方法主要有两种：二分法(binary search)和牛顿迭代法(Newton iteration) 1：二分法 求根号5 a:折半： 5/2=2.5 b:平方校验: 2.5*2.5=6.25>5，并且得到当前上限2.5 c:再次向下折半:2.5/2=1.25 d:平方校验：1.25*1.25=1.5625<5,得到当前下限1.25 e:再次折半:2.5-(2.5-1.25)/2=1.875 f:平方校验：1.875*1.875=3.515625<5,得

技术指标 技术指标存储库提供了用于对开/高/低/收盘（OHLC）股票价格数据进行技术分析的工具。 techindicators.py代码包含Python 3.6函数，该函数使用Numpy库计算各种技术指标（移动平均线，RSI，MACD，CCI等）。 关联的Jupyter笔记本演示了techindicators.py中包含的所有功能的使用。 Jupyter笔记本中显示的图是使用Matplotlib和mpl_finance模块创建的。 为什么要创建另一个技术分析工具？ 已经有许多工具可用于使用Python进行技术分析。 其中大多数涉及将数据分析库和/或Python包装器用于技术分析库 。 那么，

这个教程，我们将展示如何用python创建一个井字游戏。 其中我们将使用函数、数组、if条件语句、while循环语句和错误捕获等。 首先我们需要创建两个函数，第一个函数用来显示游戏板:   def print_board(): for i in range(0,3): for j in range(0,3): print map[2-i][j], if j != 2: print "|", print "" 这我们使用两个for循环来遍历map，该map是一个包含了位置信息的二维数组。 游戏板看起来是这样的:   | |

本文实例讲述了Python实现对字符串的加密解密方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 需求是是要将密码存在数据库里，所以要加密解密是可逆的，在数据库里不要有特殊字符，防止数据库备份和恢复中出错。 安装PyCrypto，可以用AES和DES。我使用DES加解密。加密后将密文转为16进制，在入库。测试代码如下。 ; html-script: false ]#!/bin/python #-*- coding:utf-8 -*- # Filename: # Revision: # Date: 2013-06-07 # Author: simonzhang # web: www.s

k-近邻算法是基本的机器学习算法，算法的原理非常简单： 输入样本数据后，计算输入样本和参考样本之间的距离，找出离输入样本距离最近的k个样本，找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签，很直观也很简单，就是和参考样本集中的样本做对比。下面讲一讲用python实现kNN算法的方法，这里主要用了python中常用的numpy模块，采用的数据集是来自UCI的一个数据集，总共包含1055个样本，每个样本有41个real的属性和一个类标签，包含两类（RB和NRB）。我选取800条样本作为参考样本，剩下的作为测试样本。 下面是分类器的python代码： ''' kNNClassify(inp

老规矩，数学原理什么的就不写了。 直接贴代码和实例演示，以下代码基于python和numpy。 在这里，我将用代码实现复化梯形算法、复化 Simpson 算法、Romberg 积分算法和三点 Gauss-Legendre求积算法。 往期博客： 线性方程组的迭代法 python代码实现 函数插值法之牛顿插值法 python代码实现 数值积分复化梯形算法定义函数参数说明实例运行复化 Simpson 算法定义函数参数说明实例运行Romberg 积分算法定义函数参数说明实例运行三点 Gauss-Legendre求积算法定义函数参数说明实例运行总结 复化梯形算法 复化梯形公式如下图所示： 首先 imp

本文实例讲述了Python实现的文本编辑器功能。分享给大家供大家参考，具体如下： wxpython实现的文本编辑器 效果如下： 主要功能： 1.编辑保存文本，打开修改文本 2.常用快捷键，复制，粘贴，全选等 3.支持撤销功能 4.支持弹出式菜单 代码如下： #encoding=utf-8 import wx import os class MyFrame(wx.Frame): def __init__(self): self.file='' self.content=[] self.count=0 self.width=700 self.heig

BP神经网络实现手写数字输入识别python 代码可以在下面链接中下载： https://gitee.com/cloud_maple/python_machine_learning.git 训练集和测试集都可以在下面链接中下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1KQuhyM843fEIyeG-87T1QQ 提取码：ln6s 首先，我们需要引入下面两个库 import numpy import scipy.special 然后创建一个神经网络类，类里有三个函数：初始化函数、训练函数和查询函数。 初始化函数 1、引入输入层、隐藏层、输出层的节点个数、学习率这些参数 2、用

查找和排序 题目：输入任意（用户，成绩）序列，可以获得成绩从高到低或从低到高的排列,相同成绩都按先录入排列在前的规则处理。 示例： jack 70 peter 96 Tom 70 smith 67 从高到低 成绩 peter 96 jack 70 Tom 70 smith 67 从低到高 smith 67 jack 70 Tom 70 peter 96 输入描述: 输入多行，先输入要排序的人的个数，然后输入排序方法0（降序）或者1（升序）再分别输入他们的名字和成绩，以一个空格隔开

python实现收支的自动计算，能够查询每笔账款的消费详情，具体内容如下 1、函数需要两个文件：一个类似钱包功能，存放钱；另一个用于记录每笔花销的用途 #!/usr/bin/env python import cPickle as p with open('wallet.data','w') as f: p.dump(10000,f) with open('record.txt','w') as f: pass 2、功能实现 #!!/usr/bin/env python #coding:utf8 import cPickle as p import time date