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El Gamal方法的解密数学公式如下:
m = ab^(-k) mod p
特别是在Python中,我想计算以下等价的内容:
>>> m = (b**(-k) * a) % p
上述Python代码中的问题是,插入的数字由于精度原因会溢出或导致0.0。请考虑以下示例:
>>> (15653**(-3632) * 923) % 262643
0.0
上述示例的预期答案是152015。
更多的例子
尝试
我试图研究一种解决这个问题的策略,并发现使用Python的默认pow(x,y,z) (与math.pow()不同)可以提供帮助。
pow(x
我有一个像这样的数据框架
> data
A B
1 1 2
2 2 1
我有一个参考数据框架,如下所示
> ref
Names Values
1 A 5
2 B 10
我希望在具有相同名称的参考文献中将每一列乘以相应的行。
结果应该是
> result
A B
1 5 20
2 10 10
在Python中实现这一目标的最快方法是什么?任何帮助都将不胜感激。
我正在尝试更高效地在python中填充数组。我有一个5x3矩阵A,我正在通过独立计算z11,z12,...,z33将其转换为3x3矩阵(Z)。下面的代码可以工作,但它很笨拙,我希望将其自动化到一个循环中,以便它可以接受任意大小的A矩阵(n X m),并将其转换为大小为(m X m)的Z矩阵。如果有人能帮助我,我将不胜感激! import numpy as np
A = np.array([[1,0,0],
[0,1,0],
[0,1,1],
[0,0,-1],
[0,0,1]])
A1=A[:,0]
A2=A[:,1]
A3=A[:,2]
C = np.array([-
用python对矩阵进行奇异值分解求解。我的代码不工作,它说矩阵不对齐
>>> from numpy import*
>>> from numpy.linalg import qr
>>> A = mat([[1.,2.],[4.,5.],[7.,8.]])
>>> U,s,V =linalg.svd(A)
>>> S = diag(s)
>>> print U
[[-0.17259857 0.89640564 0.40824829]
[-0.50818671 0.2740065
可能是一个我以前找不到答案的简单问题……
我正在格式化一个表格(文本格式),如下所示:
Timestamp: Word Number
timestamp之后和数字开头之间的字符数为20,包括单词中的字符(以便保持对齐)。我使用python做到了这一点:
offset = 20 - len(word)
printer = timestamp + ' ' + word
for i in range(0, offset):
printer += ' '
printer +=
我在python中创建了一个OLS线性回归模型,当我预测一个特定值时,我会得到错误。 我的代码如下: df=pd.read_csv("smatrix.csv",index_col=0)
import statsmodels.api as sm
x=df.iloc[:,:-1]
y=df.Rating
est = sm.OLS(y.astype(float), x.astype(float))
results=est.fit()
op=list()
for i in df.columns:
if 'bad' == i:
op.app
thetaU = np.linalg.inv(np.linalg.inv(theta) + theta2_input**(-1)*np.transpose(X_test[i]) * X_test[i])
当我在我的一个函数中执行以下操作时..我得到以下错误:
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,100) (100,2)
我对Python有点陌生,希望得到任何帮助。谢谢。
我正在尝试将牛顿方法应用于具有回溯的梯度下降算法。 梯度下降算法: ? 使用回溯算法的梯度下降: ? 牛顿方法: ? import numpy as np
from scipy import optimize as opt
def newton_gd_backtracking(w,itmax,tol):
# You may set bounds of "learnrate"
max_learnrate =0.1
min_learnrate =0.001
for i in range(itmax):
gra
我是一名小学教师-我在ICT中使用python v2.7。我使用的是第三方公司提供的标准工作方案。到目前为止,一切都很好。我们已经转移到原始输入,并遇到了一个障碍,程序如下:
#write input code to declare variables for number of children and number of books
children = raw_input("How many children are there?")
books = raw_input ("How many books does each child need?")
#
尺寸必须相等,但对于'sampled_softmax_loss/MatMul‘(op:'MatMul'),尺寸必须为1和128,输入形状为128,1,64,128。
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import collections
import math
import numpy as np
import random
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from sklearn.manifol
我正在尝试应用旋转来修复我的设置中的相机姿势,因为其中一个轴似乎是关闭的。我怀疑这个轴是"world“框架的Z轴。换句话说,我需要将"stereo_camera“框架围绕"world frame”的Z轴旋转90度。那么一切都会好起来的。 ? 我尝试过使用几个Python库和Octave来实现这一点,但我失败了。不知何故,无论是乘法还是我表示四元数的方式,似乎都不符合。 # Here is the current quarternion of "stereo_camera"
q = np.array([0.0, 0.70710678, 0.0,
我试图用以下公式估算市场份额:
c = np.exp(-Mu*a)/(np.exp(-Mu*a)+np.exp(-Mu*b))
其中a和b为9x9矩阵,单元格值可大于1000。因为数字太小,所以Python返回NaN值。为了提高估计的精度,我已经尝试过了np.float128,但是这只会导致numpy没有一个名为float128的属性的错误。我也尝试过longdouble,但没有成功。还有其他方法可以让Python显示单元格的实际值而不是NaN吗?