我发现相同的mod操作会根据所使用的语言产生不同的结果。在Python中:-1%10产生9在C中它产生-1!哪个是正确的模数？如何让C中的mod操作和Python中的一样？ 最佳答案 两种变体都是正确的，但是在数学(尤其是数论)中，Python的modulo是最常用的。在C中，您执行((n%M)+M)%M以获得与Python中相同的结果。例如。((-1%10)+10)%10。请注意，它仍然适用于正整数:((17%10)+10)%10==17%10，以及C实现的两种变体(正余数或负余数)。
我发现相同的mod操作会根据所使用的语言产生不同的结果。在Python中:-1%10产生9在C中它产生-1!哪个是正确的模数？如何让C中的mod操作和Python中的一样？ 最佳答案 两种变体都是正确的，但是在数学(尤其是数论)中，Python的modulo是最常用的。在C中，您执行((n%M)+M)%M以获得与Python中相同的结果。例如。((-1%10)+10)%10。请注意，它仍然适用于正整数:((17%10)+10)%10==17%10，以及C实现的两种变体(正余数或负余数)。
np.corrcoef返回一个矩阵对我来说似乎很奇怪。correlation1=corrcoef(Strategy1Returns,Strategy2Returns)[[1.-0.99598935][-0.995989351.]]有谁知道为什么会这样，以及是否有可能只返回一个经典意义上的值？ 最佳答案 它允许您计算>2个数据集的相关系数，例如>>>fromnumpyimport*>>>a=array([1,2,3,4,6,7,8,9])>>>b=array([2,4,6,8,10,12,13,15])>>>c=array([-1,-
np.corrcoef返回一个矩阵对我来说似乎很奇怪。correlation1=corrcoef(Strategy1Returns,Strategy2Returns)[[1.-0.99598935][-0.995989351.]]有谁知道为什么会这样，以及是否有可能只返回一个经典意义上的值？ 最佳答案 它允许您计算>2个数据集的相关系数，例如>>>fromnumpyimport*>>>a=array([1,2,3,4,6,7,8,9])>>>b=array([2,4,6,8,10,12,13,15])>>>c=array([-1,-
我如何检查一个数字是否是一个完美的正方形？速度无关紧要，目前，只要工作即可。 最佳答案 依赖任何浮点计算(math.sqrt(x)或x**0.5)的问题在于你不能确定它是精确(对于足够大的整数x，它不会，甚至可能溢出)。幸运的是(如果不着急的话；-)有许多纯整数方法，例如以下...:defis_square(apositiveint):x=apositiveint//2seen=set([x])whilex*x!=apositiveint:x=(x+(apositiveint//x))//2ifxinseen:returnFalse
我如何检查一个数字是否是一个完美的正方形？速度无关紧要，目前，只要工作即可。 最佳答案 依赖任何浮点计算(math.sqrt(x)或x**0.5)的问题在于你不能确定它是精确(对于足够大的整数x，它不会，甚至可能溢出)。幸运的是(如果不着急的话；-)有许多纯整数方法，例如以下...:defis_square(apositiveint):x=apositiveint//2seen=set([x])whilex*x!=apositiveint:x=(x+(apositiveint//x))//2ifxinseen:returnFalse
我正在尝试移植一个使用手动插值器(由数学家学院开发)的程序，以使用scipy提供的插值器。我想使用或包装scipy插值器，使其具有尽可能接近旧插值器的行为。两个函数之间的一个关键区别在于，在我们的原始插值器中-如果输入值高于或低于输入范围，我们的原始插值器将推断结果。如果您使用scipy插值器尝试此操作，则会引发ValueError。以这个程序为例:importnumpyasnpfromscipyimportinterpolatex=np.arange(0,10)y=np.exp(-x/3.0)f=interpolate.interp1d(x,y)printf(9)printf(11)
我正在尝试移植一个使用手动插值器(由数学家学院开发)的程序，以使用scipy提供的插值器。我想使用或包装scipy插值器，使其具有尽可能接近旧插值器的行为。两个函数之间的一个关键区别在于，在我们的原始插值器中-如果输入值高于或低于输入范围，我们的原始插值器将推断结果。如果您使用scipy插值器尝试此操作，则会引发ValueError。以这个程序为例:importnumpyasnpfromscipyimportinterpolatex=np.arange(0,10)y=np.exp(-x/3.0)f=interpolate.interp1d(x,y)printf(9)printf(11)
我正在使用Python和Numpy计算任意次数的最佳拟合多项式。我传递了一个x值、y值以及我想要拟合的多项式的次数(线性、二次等)的列表。这很有效，但我还想计算r(相关系数)和r-squared(确定系数)。我将我的结果与Excel的最佳拟合趋势线功能以及它计算的r平方值进行比较。使用它，我知道我正在为线性最佳拟合(度数等于1)正确计算r平方。但是，我的函数不适用于度数大于1的多项式。Excel能够做到这一点。如何使用Numpy计算高阶多项式的r平方？这是我的功能:importnumpy#PolynomialRegressiondefpolyfit(x,y,degree):result
我正在使用Python和Numpy计算任意次数的最佳拟合多项式。我传递了一个x值、y值以及我想要拟合的多项式的次数(线性、二次等)的列表。这很有效，但我还想计算r(相关系数)和r-squared(确定系数)。我将我的结果与Excel的最佳拟合趋势线功能以及它计算的r平方值进行比较。使用它，我知道我正在为线性最佳拟合(度数等于1)正确计算r平方。但是，我的函数不适用于度数大于1的多项式。Excel能够做到这一点。如何使用Numpy计算高阶多项式的r平方？这是我的功能:importnumpy#PolynomialRegressiondefpolyfit(x,y,degree):result
