我在python中实现了一种计算OLS回归β的方法。现在,我想用R^2给我的模型打分。对于我的任务,我不允许使用Python包这样做,所以必须从头开始实现一个方法。
#load the data
import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.linalg import inv
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
# Set the X and y variables.
X = boston.data
y = boston.target
#app
我写了一个能找到素数的程序。
from time import sleep
soNotPrimes = []
n = input("Start finding primes at: ")
n = int(n)
k = 2
found_factors = 0
nSQRT = n**0.5
while True:
kinn = n/k
if found_factors == 1:
print("Okay, look man, I totally found a non-prime number. It's", n)
我需要在python中编写一个模型来用gurobi来解决它。模型包含一个平方根:h_z_a*√(SI+T)(h_z_a*√(SI+T))(这是目标函数)。
由于Gurobi不支持平方根,所以我将目标函数转换为:h_z_a*Z(Σ)(目标函数)
SI+T<=Z*Z(额外约束)
Z>=0 (额外约束)
但是现在Gurobi仍然给出了一个错误:GurobiError: q矩阵不是半正定(PSD)。
我怎么让Gurobi来解决这个模型?代码:(从第143行开始到第199行)
#create objective
for j in intermediateStage:
for d in
我使用statsmodel来做简单的和多重的线性回归,我从总结中得到了错误的R^2值。系数看起来计算正确,但我得到的R^2为1.000,这对于我的数据来说是不可能的。我在excel中绘制了图表,结果应该是0.93左右,而不是1。
我正在使用一个掩码来过滤要发送到模型中的数据,我想知道这是否可能是问题所在,但对我来说,数据看起来很好。我是python和statsmodel的新手,所以我可能在这里遗漏了一些东西。
import statsmodels.api as sm
for i, df in enumerate(fallwy_xy): # Iterate through list
我的任务是使用对非常大的合成数进行因子分解。这些数字是1024位大小,大约是309个十进制数字。
我已经编写了下面的Python代码,它使用模块来保证准确性。它只是上显示的伪代码的Python实现。我阅读了该页面上的"“部分,但不确定如何实现它。
def fermat_factor(n):
assert n % 2 != 0 # Odd integers only
a = gmpy2.ceil(gmpy2.sqrt(n))
b2 = gmpy2.square(a) - n
while not is_square(b2):
a += 1
我正在尝试使用python通过主成分分析(PCA)来实现人脸识别。我遵循本教程中的步骤:
下面是我的代码:
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import glob
import numpy.linalg as linalg
#Step1: put database images into a 2D array
filenames = glob.glob('C:\\Users\\Karim\\Downloads\\att_faces\\New folder/*.pgm')
filenames.sort()
我有一个python程序,它遍历DB (不是我的)中的表,对于type number中的每一列,它都执行一些数学运算,比如stdev。然而,有一些列有非常多的数字,当我尝试执行时:
select STDDEV(big_col) from table1;
我得到了一个错误:
Number out of representable range: type FIXED[SB16](38,0){not null}, value 3.67864e+38
你知道我该怎么处理这个问题吗?在这种情况下,我可以忽略这个值,但我不希望我的查询失败。
谢谢,尼尔。
我正在尝试编写一个python函数来返回小于给定值的质数和所有质数的值。我需要使用Eratosthenes算法的筛子。我认为我在函数中遗漏了一些东西-例如,当我想要找到100以下的素数时。我得到的是2,3,5,7。我知道如果我不使用“平方根”,我可以得到我需要的所有素数;但我被告知我需要包括那里的平方根。有没有人可以看看我的代码,让我知道我遗漏了什么?耽误您时间,实在对不起。
def p(n):
is_p=[False]*2 + [True]*(n-1)
for i in range(2, int(n**0.5)):
if is_p[i]:
yield i
我正在尝试使用python来解决Project Euler的问题。
我遇到的问题是将所有小于200万的素数相加。
我的代码:
import math
def isPrime(number):
if number == 2:
return True
for x in range(2,number):
if number % x ==0:
return False
return True
number = 3
ans = 2
while number<=2000000:
if(isPrime(number)):
print(numb
有没有人能帮我把这个excel公式转换成python?这是我想用来计算两个列表之间每个样本点的标准差的公式。 下面是我的两个列表(虚拟数据): P=[121,43.4,122.2,43.98]
N= [341,111,232,123] Excel公式:=SQRT(P*((1-P)/N)) 我的python代码是: my_data=[]
for p in list_p:
for n in list_n:
data= p*((1-p)/n))
squared=sqrt(data)
my_data.append(squared) 有没有人能帮
我正在处理中的一个问题;我在其中找到了一个。问题和接受的答案说;
n = 600851475143
i = 2
while i * i < n:
while n%i == 0:
n = n / i
i = i + 1
print (n)
真是太棒了。我仍然无法理解这个过程是如何如此之快,并能在0.00001秒内找到最大的6000亿倍。我尝试了大量的方法和代码,过程超过了一个小时。
有人能解释一下这个密码的逻辑吗?为什么它速度超快?while循环在Python中有一个特殊的位置吗?
在我的领域中,很常见的是将一些数字平方,将它们放在一起运算,然后取结果的平方根。例如,这在毕达哥拉斯定理和RMS计算中完成。
在numpy中,我完成了以下操作:
result = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.pow(some_vector, 2)))
在纯python中,可能会出现这样的情况:
result = math.sqrt(math.pow(A, 2) + math.pow(B,2)) # example with two dimensions.
然而,我一直在使用这个纯python表单,因为我发现它更加紧凑,与导入无关,而且看起来是等价的:
result =
因此,我决定在这个周末学习python,并从我默认的hello world开始,它是主求解器。这段代码不应该工作...但无论出于什么原因(对于数字5或更高)。
#!/usr/bin/python
a = 2
while a < 65535:
c = 0
a = a + 1
b = 2
while b != a:
if a % b == 0:
#print a, "is not prime. LCD is ", b
break
b = b + 1
if