我是一个初学者,在做第三道题的时候,我遇到了这个错误,这道题是关于寻找600851475143的最大素因数。
Python int太大,无法转换为C long
plist = [2]
def primes(min, max):
if 2 >= min:
yield 2
for i in xrange(3, max, 2):
for p in plist:
if i % p == 0 or p * p > i:
break
if i % p:
我正在做一个使用python和keras的聊天机器人,所以我创建了一个使用keras的CNN模型,现在我想训练它。我创建了两个类,一个用于问候,另一个用于告别。当我运行代码来训练它时,它给出了一个错误,这是由形状引起的。 Training Data Shape: [[1. 1.]
[1. 1.]]
Target Data Shape: [1. 1.]
Number of classes: 2
Classes: ['byes' 'greeting']
Epoch 1/100
--------------------------------------
我猜到5%2是1,-5 %2是-1。
但是,在Python中,我得到了同样的结果。
我想这不是数学题。
>>> -5 % 2
1 ( I think this should be -1 )
>>> 5 % 2
1
>>> -7 % 6
5 ( I think this should be -1 )
>>> 7 % 6
1
我在实验室和我的环境中尝试了。在这两种情况下,我都遇到了相同的错误:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-a6e2591462e2> in <module>()
9 # Feed the whole array and retrieving t
问题是:在一个由26名学生组成的班级中,有10道题进行测试。学生们通过抛硬币来回答问题。我必须知道有多少学生的答案是正确的。这是我写的程序,但我不确定.很好吗?
correct=0;
students=0;
for i=1:26
for j=1:10
answ=ceil(rand);
if answ==1
correct=correct+1;
if correct==2
students=students+1;
end
end
我已经在kaggle.I的MNIST数据集上训练了一个神经网络,我在让神经网络预测它正在接收的数字时遇到了麻烦。 我不知道如何尝试解决此问题。 ‘python import pandas as pd
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mnist=pd.read_csv(r"C:\Users\Chandrasang\python projects\digit-recognizer\train.csv").val
我是Python新手,我必须从一个2D样本中估计一个密度。我的第一个想法是一个简单的直方图估计器,我将其实现如下:
num = 10**4
sp = 0.01
subsetf1 = np.random.uniform(0,1,size=(num,2)) # I created this set to test the estimator
def f_est(x,y,h=sp, subset=subsetf1):
indicator = np.zeros(num)
for i in range(num):
if (x <= subset[i][0] &
在Python中实现随机事件的最佳方法是什么?
例如:
变量a设置为1,概率为0.8,否则为2。
到目前为止,我已经这样做了如下:
import random
a = 0 #Initialize a to 0
prob = random.random() #ask Python for a random float between 0 and 1
if prob < 0.8:
a = 1
else:
a = 2
这类案件还有别的办法吗?
我尝试使用一行代码来解决以下问题: “假设你参加了一个有10个问题的多项选择题测试,每个问题有5个答案选项(a,b,c,d,e),仅仅通过猜测,你答对4个问题的概率是多少?” 我知道答案是0.08808或9%左右。 我也试着用下面这行来反映这个答案 import numpy as np
#number of trials = 10
#number of answers for each question = 5
#probability of answering one correctly = 1/5 or 0.2
# == 1 because 1/0 will indicate corre
(来自的交叉发布,因为该网站的问题被标记为关闭主题)
尝试在pymc中做 (本质上只是从骨灰盒中拉出一个骰子并滚动几次)
import pymc as mc
die_faces = [4,6,8,12,20]
die_tosses = [x-1 for x in [6,8,7,7,5,4]] # 3 is a 4 on 0th indexed dice
which_die = mc.Categorical('which_die', [1./len(die_faces) for _ in range(len(die_faces))])
#imp = 0 # impossib
我正在编写一个包含概率列表的Python程序。每一个概率都代表着一个事件的灾难性后果:
# doing six different events, the array is the risk of each having a bad outcome:
list = [0.2, 0.1, 0.4, 0.3, 0.2, 0.4]
每个事件可以发生一次或更多次。他们的命令无关紧要。不止一个事件可以具有相同的概率。如何计算这些事件中的一个或多个发生的概率?
对不起,这是一个基本的问题。我已经有很多年没有这样的东西了,这是学校,而术语是困难的,当我寻找这个。汗学院似乎也没有给出答案。如果答案很简单,告诉