1]: import numpy as np In [2]: import matplotlib.pyplot as plt In [ ]: # 给定的初始条件 i0 = 1 iT = 2 t0 = 0 T = 10e-3 R = 1 L = 1e-3 C = 4e-3 # 划分的份数 n = # 计算单位间隔 h = # 计算tArr tArr = np.linspace(h, T - h, n - 1) # 计算alpha、sigma、gamma alpha = sigma = gamma = In [ ]: A = np.zeros((n - 1, n - 1)) b = np.zeros((n -1, )) In [3]: def calculateA(A, alpha, sigma, gamma): # 将A的对⻆线元素替换成sigma # 将A的对⻆线下⼀⾏替换成alpha # 将A的对⻆线上⼀⾏替换成gamma # 测试A是否符合要求 print(A) # 调⽤calculateA计算A calculateA(A, alpha, sigma, gamma) 未命名 about:srcdoc 第1⻚共2⻚ 2023/6/1 14:54 计算离散点的值作图对⽐ In [4]: def calculate_b(b, i0, iT, alpha, sigma, gamma): # 将第⼀个值赋值为alpha * i0 # 将最后⼀个值赋值为gmma * iT print(b) # 调⽤calculate_b 计算b calculate_b(b, i0, iT, alpha, sigma, gamma) In [ ]: iArr = np.linalg.solve(A, b) In [ ]: # 给出解析解 iReal = In [ ]: # 作图对⽐ plt.scatter([t0, T], [i0, iT]) plt.plot(tArr, iArr) plt.plot(tArr, iReal)

作业5 (2)1

import matplotlib.pyplot as plt 接下来，我们加载图像"Iris2.jpg"： python image = Image.open('Iris2.jpg') rgb_image = image.convert('RGB') # 将图像转换为RGB模式 pixels = np.array(rgb_image) # ...

Python等级考试-第一课图文(1)程序填空阅读填空程序试题.pdf

程序通过循环寻找这样的数，其中变量i初始值为0，当i除以3的余数不等于2，或i除以5的余数不等于3，或i除以7的余数不等于2时，i递增1，直到找到满足条件的数。完整的代码应该是： python i = 0 while (i % 3 != 2)...

请解释下面的代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #预先准备好所需物理量 electron_mass = 9.109383702e-31 #electron mass (kg) h_bar = 1.054571817e-34 #h bar (J.s) electron_charge = 1.602176634e-19 #electron charge (C) #定义模拟的区域宽度 a = 5e-11 xstart = -a #(m) xend = a #(m) N = 1000 h = (2a) / N x_points=np.arange(xstart,xend,h) #划分区间，获得离散的点 r = np.array([0,1]) #定义势能函数 def V(x): return 0.0 #此函数与上面的微分方程组相匹配 #用于给定φ，Ψ获得相应的导数值，返回一个21数组 def function(r,x,E,Potential): psi = r[0] phi = r[1] fpsi = phi fphi = 2electron_mass(1/h_bar**2)(Potential(x)-E)psi return np.array([fpsi,fphi])

1. import numpy as np 和 import matplotlib.pyplot as plt 分别导入Python中的NumPy数学库和Matplotlib绘图库。 2. 下面几行代码是预先准备好所需物理量，包括电子质量、普朗克常数除以2π、电子电荷等。 3....

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from utils import * from Network import * %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt #hyperparams enc_seq_len = 6 dec_seq_len = 2 output_sequence_length = 1 dim_val = 10 dim_attn = 5 lr = 0.002 epochs = 20 n_heads = 3 n_decoder_layers = 3 n_encoder_layers = 3 batch_size = 15 #init network and optimizer t = Transformer(dim_val, dim_attn, 1,dec_seq_len, output_sequence_length, n_decoder_layers, n_encoder_layers, n_heads) optimizer = torch.optim.Adam(t.parameters(), lr=lr) #keep track of loss for graph losses = []

接着，初始化了一个Transformer模型（使用前面导入的Transformer类）和一个Adam优化器（使用给定的学习率和模型参数）。最后，创建了一个空列表losses用于存储每个训练周期的损失值。这段代码仅给出了参数的...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math data = np.load('dataset_em.npy') mu0 = np.array([np.mean(data) - 1, np.mean(data) + 1]) sg0 = np.array([1.0, 1.0]) w0 = [0.5, 0.5] ary_mu = [mu0] ary_sg = [sg0] ary_w = [w0] x = np.arange(-10, 15, 0.1) def pdf_gauss(x, mu, sg): c = 1 / np.sqrt(2 * np.pi) p = c / sg * np.exp(-0.5 * ((x - mu) / sg) ** 2) return p def gauss_mix_pdf(w, x, mu, sg): p = w[0] * pdf_gauss(x, mu[0], sg[0]) + w[1] * pdf_gauss(x, mu[1], sg[1]) return p for j in range(0, 100): mu = ary_mu[j] sg = ary_sg[j] w = ary_w[j] gama = [] for i in (0, 1): b = w[i] * pdf_gauss(data, mu[i], sg[i]) c = gauss_mix_pdf(w, data, mu, sg) gama.append(b / c) gama_sum0 = np.sum(gama[0]) gama_sum1 = np.sum(gama[1]) new_mu = [np.sum(data * gama[0]) / gama_sum0, np.sum(data * gama[1]) / gama_sum1] new_sg = [np.sqrt(np.sum(gama[0] * np.power(data - new_mu[0], 2)) / gama_sum0), np.sqrt(np.sum(gama[1] * np.power(data - new_mu[1], 2)) / gama_sum1)] # 第二个数太大了 new_w = [gama_sum0 / data.shape[0], gama_sum1 / data.shape[0]] ary_mu.extend([new_mu]) ary_sg.extend([new_sg]) ary_w.extend([new_w]) del gama y = gauss_mix_pdf(ary_w[100], x, ary_mu[100], ary_sg[100]) plt.figure() plt.hist(data, bins=100, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7, density=True) plt.plot(x, y) plt.show() 请逐句详细解释这段代码

import matplotlib.pyplot as plt import math 导入所需要的库。 python data = np.load('dataset_em.npy') 从文件中加载数据。 python mu0 = np.array([np.mean(data) - 1, np.mean(data) + 1]) sg...

num = [1] # 分子 den = [1, 0, 0] # 分母 sys = ctl.tf(num, den) def evaluate(X): n_particles = X.shape[0] # 获取粒子的数量 j = [0] * n_particles # 初始化误差数组 for i in range(n_particles): Kp, Ki, Kd = X[i] # 为每个粒子分别取值 pid = ctl.TransferFunction([Kd, Kp, Ki], [1, 0]) closed_loop = ctl.feedback(pid * sys, 1) t, y = ctl.step_response(closed_loop) error = 1.0 - y j[i] = np.sum(np.abs(error)) return np.array(j)将这段代码加入到上述代码中

import matplotlib.pyplot as plt import control as ctl class Particle: def __init__(self, dim): self.position = np.random.uniform(-1, 1, dim) self.velocity = np.zeros(dim) self.best_position = ...

Python 代码(tkinter) + Numpy + Scipy + matplotlib:给定参数\mu，\sigma，展示对应的正态分布概率密度图；通过动态调整参数\mu或\sigma，展示图像的变化，在一个窗口中动态调节

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg class NormalDistributionPlotter: def __init__(self, master): self.master = master master.title(...

python1.给定一个二维函数，使用梯度下降算法找到该函数的最小值点。要求： 1. 选择合适的初始点 (x, y) 2. 设置合适的学习率和迭代次数，利用梯度接近于0作为终止迭代条件 3. 绘制3D版本的梯度下降路径，实现动画迭代过程（生成gif文件）

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.animation as animation 2. 定义你的目标函数和梯度函数（假设是一个二次函数或其他可微分函数）： python ...

.给定一个二维函数，使用梯度下降算法找到该函数的最小值点。要求： 1. 选择合适的初始点 (x, y) 2. 设置合适的学习率和迭代次数，利用梯度接近于0作为终止迭代条件 3. 绘制3D版本的梯度下降路径，实现动画迭代过程（生成gif文件）。代码

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义目标函数及其梯度 def f(x, y): return x**2 + y**2 def gradient(f, x, y): dfdx = 2 * x dfdy = 2 * y return dfdx, dfdy ...

给定一个二维函数f(x,y)=x²+y²，使用梯度下降算法找到该函数的最小值点。要求： 1. 选择合适的初始点 (x, y) 2. 设置合适的学习率α和迭代次数，利用梯度接近于0作为终止迭代条件 3. 绘制3D版本的梯度下降路径，实现动画迭代过程（生成gif文件）。

import matplotlib.pyplot as plt 2. 定义函数及其梯度： python def f(x, y): return x**2 + y**2 def gradient_descent(x0, y0, learning_rate=0.01, num_iterations=100, threshold=1e-6): x = y = x0...

用python+numpy编程实现逻辑回归模型，在给定数据集上，绘制损失函数曲线图。使用混淆矩阵、错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评估逻辑回归模型性能表现，初始权值w为0，写出代码

import matplotlib.pyplot as plt # 定义sigmoid函数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) # 定义损失函数 def loss(y_hat, y): return (-y * np.log(y_hat) - (1 - y) * np.log(1 - y_hat)).mean() #...

1、将博客中的K-means算法代码调通； 2、将调通的算法用于给定的data.csv数据文件，假设聚类中心个数为3； 3、将data.csv聚类结果用matplotlib绘制出来。

import matplotlib.pyplot as plt class KMeans: def __init__(self, k=3, max_iter=100): self.k = k self.max_iter = max_iter def fit(self, X): # 随机初始化聚类中心 idx = np.random.choice(len(X), ...

原函数为x1**2 + 4*x2**2 - 4x1 - 8x2，给定初始值为12,13，帮我用python写共轭梯度法解决该问题并画图展示迭代图

import matplotlib.pyplot as plt def f(x1, x2): return x1**2 + 4*x2**2 - 4*x1 - 8*x2 def grad_f(x1, x2): return np.array([2*x1 - 4, 8*x2 - 8]) def conjugate_gradient(f, grad_f, x0, tol=1e-10, max_...

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