import operator import numpy as np

时间: 2023-11-18 14:02:45 浏览: 144
PY

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

import operator和import numpy as np是Python中的两个常用的导入模块的语句。其中，import operator用于导入Python内置的operator模块，该模块提供了一系列的操作符函数，例如itemgetter函数，可以用于获取对象的位置。而import numpy as np则是导入了一个名为numpy的第三方库，并将其命名为np，numpy是Python中用于科学计算的一个常用库，提供了许多高效的数学函数和数据结构，例如多维数组和矩阵运算等。
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I see that you are trying to use the quad function from the scipy.integrate module to perform numerical integration. However, there seems to be an issue with your code. The function "fun46" is not defined correctly. It should have a colon at the end of the line, and the multiplication operator should be "*" instead of just "np.pi". Here's the corrected code: from scipy.integrate import quad import numpy as np def fun46(y): return 2 * np.pi * (1 - y**2) I, error = quad(fun46, -1, 1) In this code, the quad function is used to integrate the function "fun46" over the range from -1 to 1. The result is stored in the variable "I", and the estimated error is stored in the variable "error".翻译

import numpy as np def fun46(y): return 2 * np.pi * (1 - y**2) I, error = quad(fun46, -1, 1) 在这段代码中，quad函数用于对函数"fun46"在从-1到1的范围内进行积分。积分的结果存储在变量"I"中，估计的...

import operator from math import sqrt import numpy as np import pandas as pd from random import sample df = pd.DataFrame(pd.read_csv("4.0.csv", names=['密度', '含糖率'], header=None, encoding="ansi")) # 读取csv文件 data_array = np.array(df) # 先将dataframe转换为数组 data_list = data_array.tolist() # 其次转换为列表 # print(data_list) def number(D): number = 0 for _ in D: number += 1 return number def dis_ed(list1, list2): dis__ed = sqrt((list1[0] - list2[1]) ** 2 + (list1[0] - list2[1]) ** 2) return dis__ed def dis_md(list1, list2): dis__md = abs(list1[0] - list2[1]) + abs(list1[0] + list2[1]) return dis__md def k_means(D, k): D_initial = sample(D, k) while True: cluster = [[D_initial[0]], [D_initial[1]], D_initial[2]] for j in range(0, number(D)): distance = [] for i in range(0, k): dis__ed = dis_ed(D[j], D_initial[i]) distance.append(dis__ed) min_dis = min(distance) min_index = distance.index(min_dis) cluster[min_index].append(D[j]) flag = True # 用于判断是否结束循环 D_new = [] for i in range(0, k): cluster_array = np.array(cluster[i]) cluster_avg=np.mean(cluster_array, axis=0) D_new.append(cluster_avg[0]) if (D_new[i] != D_initial[i]).all(): D_initial[i] = D_new[i] flag=False return cluster print(k_means(data_list, 3))

其中从 math 模块中导入了平方根函数 sqrt，从 numpy 模块中导入了命名为 np 的模块，从 pandas 模块中导入了命名为 pd 的模块。此外，从 random 模块中还导入了 sample 函数。最后，使用 pd.read_csv 函数读取名为 ...

import numpy as np import operator from os import listdir def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances**0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount = {} for i in range(k): voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] def createDataSet(): group = np.array([[1.0, 5.0], [2.0, 2.0], [3.0, 1.0], [4.0, 6.0],[6.0, 8.0], [6.0, 5.0], [7.0, 9.0],[9.0,8.0]]) labels = ['A', 'A', 'B', 'B','A', 'B', 'A', 'B'] return group, labels def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats dataMat = [] datalabel = [] #assume last column is target value fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = list(map(float,curLine[0:2])) #map all elements to float() fltLine1 = list(map(int,curLine[2])) dataMat.append(fltLine) datalabel.append(fltLine1) return dataMat,datalabel

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根据 import numpy as np import operator from os import listdir def classify0(inX, da数据点（8，7）、（10，2）的标签类别taSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat ** 2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances ** 0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount = {} for i in range(k): voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] def createDataSet(): group = np.array([[1.0, 5.0], [2.0, 2.0], [3.0, 1.0], [4.0, 6.0], [6.0, 8.0], [6.0, 5.0], [7.0, 9.0], [9.0, 8.0]]) labels = ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'] return group, labels def loadDataSet(fileName): # general function to parse tab -delimited floats dataMat = [] datalabel = [] # assume last column is target value fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = list(map(float, curLine[0:2])) # map all elements to float() fltLine1 = list(map(int, curLine[2])) dataMat.append(fltLine) datalabel.append(fltLine1) return dataMat, datalabel group,labels=createDataSet() 求

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1. 导入需要的包：random、numpy、pandas、math、itemgetter。 2. 读取评分数据文件，将数据拆分成训练集和测试集，并统计它们的大小。 3. 构建新闻-用户表，记录每个用户评分过的新闻。 4. 构建用户相似度矩阵，...

把下面的代码转成C++实现import numpy as np from scipy.optimize import leastsq # 5个点的坐标 points = np.array([(349.816803, -56.949635), (345.811920, -56.854336), (341.920746, -57.405914), (353.892120, -57.741192), (357.636841, -59.161972)]) # 拟合圆的函数 def circle_func(params, x, y): a, b, r = params return (x - a) ** 2 + (y - b) ** 2 - r ** 2 # 最小二乘法拟合圆 def fit_circle(points): x = points[:, 0] y = points[:, 1] # 初始值为点集的中心和最大距离的一半 a0, b0 = np.mean(x), np.mean(y) r0 = np.max(np.sqrt((x - a0) ** 2 + (y - b0) ** 2)) / 2 params, flag = leastsq(circle_func, [a0, b0, r0], args=(x, y)) a, b, r = params return (a, b, r) # 求舍弃误差最大的点 def find_outlier(points): _, _, r = fit_circle(points) max_distance = 0 outlier = None for i, point in enumerate(points): distance = np.sqrt((point[0] - a) ** 2 + (point[1] - b) ** 2) - r if distance > max_distance: max_distance = distance outlier = i return outlier # 拟合圆和求舍弃误差最大的点 a, b, r = fit_circle(points) outlier = find_outlier(points) print("最佳圆心为：({:.2f}, {:.2f})".format(a, b)) print("最佳半径为：{:.2f}".format(r)) print("舍弃误差最大的点为：{}".format(points[outlier]))

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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe