有没有什么方法可以做到这一点？我有一个需要曲线下面积的应用程序，并且给出了公式，所以如果我可以手头进行集成，我应该能够以编程方式进行吗？我找不到我所指方法的名称，但这张图片展示了它:http://www.mathwords.com/a/a_assets/area%20under%20curve%20ex1work.gif编辑:给大家回复，我已经实现了矩形、梯形和辛普森法则。但是，它们需要10k+strip才能准确，我是否应该无法以编程方式找到函数的集成版本？如果不是，那一定有充分的理由。 最佳答案 数值积分有多种方法，可以使用。有关
我试图在Java中使用Math.pow(n,1.0/3)求立方根，但因为它除以double，所以没有返回确切答案。例如，对于125，这给出4.9999999999。有解决方法吗？我知道有一个立方根函数，但我想解决这个问题，以便计算更高的根。我不想四舍五入，因为我想知道一个数字是否有整数根，方法如下:Math.pow(n,1.0/3)%((int)Math.pow(n,1.0/3)). 最佳答案 由于无法使用double进行任意精度的演算，您有以下三种选择:定义一个精度，您可以根据该精度确定double值是否为整数。测试您拥有的dou
我有一个包含不同枚举(不同类型)的类。此类用作HashMap的键。hashCode类目前是这样实现的:publicstaticclassKeyimplementsComparable{finalinta;finalEnum1enum1;finalEnum2enum2;@OverridepublicinthashCode(){returna^enum1.hashCode()^enum2.hashCode();}//...definitionofequalsandtoString...}现在，如果枚举hashCode只返回枚举定义中枚举值的索引，这将不是最佳选择(冲突太多)。Enum.ha
我正在计算Ginicoefficient(类似于:Python-GinicoefficientcalculationusingNumpy)但我得到一个奇怪的结果。对于从np.random.rand()采样的均匀分布，基尼系数为0.3，但我预计它会接近0(完全相等)。这里出了什么问题？defG(v):bins=np.linspace(0.,100.,11)total=float(np.sum(v))yvals=[]forbinbins:bin_vals=v[v对于给定的一组数字，上述代码计算每个百分位区间中总分布值的分数。结果:均匀分布应该接近“完全相等”，所以洛伦兹曲线弯曲是关闭的。
与在本地运行相比，我有一个计算在Dask/Distributedworker中运行得慢得多。我可以在不进行任何I/O的情况下重现它，因此我可以排除它与传输数据有关。以下代码是一个最小的复制示例:importtimeimportpandasaspdimportnumpyasnpfromdask.distributedimportClient,LocalClusterdefgen_data(N=5000000):"""Dummydatagenerator"""df=pd.DataFrame(index=range(N))forcinrange(10):df[str(c)]=np.rando
我想知道我是否可以对这个python脚本有一些新的看法。它适用于中小型文件，但适用于大型文件(4-8GB左右)，运行几分钟后会莫名其妙地崩溃。Zippedscripthere或者:importsysimportmsvcrtimporthashlib#Printthefilename(anditslocation)tobehashedprint'File:'+str(sys.argv[1])#Set"SHA1Hash"equaltoSHA-1hashSHA1Hash=hashlib.sha1()#Openfilespecifiedby"sys.argv[1]"inreadonly(r)a
我有20,000个文档要为其计算真正的Jaccard相似度，以便我稍后可以检查MinWise哈希对其进行近似的准确度。每个文档都表示为numpy矩阵中的一列，其中每一行都是一个出现在文档中(entry=1)或不出现(entry=0)的词。大约有600个单词(行)。例如，第1列将是[100000100010]，这意味着单词1、7、11出现在其中，没有其他单词出现。除了我的逐元素比较方法之外，还有更有效的方法来计算相似度吗？我看不出如何使用集合来提高速度，因为集合刚刚变为(0,1)，但就目前而言，代码慢得不可思议。importnumpyasnp#loadfileintopythonrawd
我需要一个Python模块/包来提供我可以在其上进行计算科学的网格？我不是在做图形，所以我不认为blender包是我想要的。有谁知道有什么好的包裹吗？ 最佳答案 最有用的包可能是mshr,pygalmesh,dmsh,pygmsh,和MeshPy,meshzoo.此外，还有optimesh用于提高任何网格的质量。(免责声明:我是pygmsh、pygalmesh、dmsh、meshzoo和optimesh的作者。) 关于python-Python中计算科学的网格生成，我们在StackOve
df=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':[np.nan,'bla2',np.nan,'bla3',np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]})输出:ABC0foooneNaN1baronebla22footwoNaN3barthreebla34footwoNaN5bartwoNaN6foooneNaN7foothreeNaN我想使用groupby来
我有使用RQuantlib库的R代码。为了从python运行它，我使用了RPy2。我知道python有它自己的quantlib(quantlib-python)绑定(bind)。我想完全从R切换到python。请告诉我如何使用quantlib-python运行以下命令importrpy2.robjectsasrobjectsrobjects.r('library(RQuantLib)')x=robjects.r('x样本运行:$pythonvol.pyLoadingrequiredpackage:RcppImpliedVolatilityforEuropeanOptionImplied
