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?
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)
如何为Python使用matplotlib,如何在绘图图例中使用平方根符号而不是其十进制值编写put 'sqrt(2)‘?请参阅下面的情节和代码。如果我需要详细说明,请告诉我。谢谢!
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
E = np.linspace(50000,200000,1000) # eV
a = 3.615*10**(-10) #m
h = 6.582*10**(-16) #eV s
m = 9.109*10**(-31) #kg
J = 6.242*10**(-18) #1eV to J
def T(
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
我正在尝试编写一个名为sum_square_difference的函数,它接受一个数字n,并返回first n个自然数的平方和与它们和的平方之间的差值。
我想我知道如何写一个定义平方和的函数
def sum_of_squares(numbers):
total = 0
for num in numbers:
total += (num ** 2)
return(total)
我尝试实现了一个求和的平方函数:
def square_sum(numbers):
total = 0
for each in range:
to
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,它计算给定数字的“无平方数”。在时间复杂性方面,我面临的问题是,在一个在线编译器中,当“时间限制超过”时,我会得到错误。
number = int(input())
factors = []
perfectSquares = []
count = 0
total_len = 0
# Find All the Factors of the given number
for i in range(1, number):
if number%i == 0:
factors.append(i)
# Find total number of factors