基本原理蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数字方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。主要步骤如下：1.构造或描述概率过程2.实现从已知概率分布抽样3.建立各种估计量示例一：π值的计算importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#π的计算n=
系统 2019-09-27 17:50:56 1986
np矩阵乘积np.dot(A,B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。对于一维矩阵，计算两者的内积，也称为向量点乘（内积）。点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，见如下Python代码：importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2-Darray:3x2two_dim_matrix_two=np.
系统 2019-09-27 17:50:18 1986
二、Python安装和第一个程序<1.Python语言介绍1.官方介绍：Python是一款易于学习且功能强大的编程语言。它具有高效率的数据结构，能够简单又有效地实现面向对象编程。Python简洁的语法与动态输入之特性，加之其解释性语言的本质，使得它成为一种在多种领域与绝大多数平台都能进行脚本编写与应用快速开发工作的理想语言。2.特点：简单、易于学习、自由且开放、跨平台、可嵌入性、丰富的库。3.Python使用情况：目前已经超越java成为第一，一下为部分使
系统 2019-09-27 17:49:58 1986
爬虫的抓取方式有好几种，正则表达式，Lxml(xpath)与BeautifulSoup,我在网上查了一下资料，了解到三者之间的使用难度与性能三种爬虫方式的对比。抓取方式性能使用难度正则表达式快困难Lxml快简单BeautifulSoup慢简单这样一比较我我选择了Lxml(xpath)的方式了，虽然有三种方式，但肯定是要选择最好的方式来爬虫，这个道理大家都懂，另外有兴趣的朋友也可以去了解另外两种爬虫方式！好了现在来讲讲xpath由于Xpath属于lxml模块
系统 2019-09-27 17:49:52 1986
一、Python简介1.Python发展史Python是由GuidovanRossum在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。Python本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unixshell和其他的脚本语言等等。像Perl语言一样，Python源代码同样遵循GPL(GNUGeneralPublicLicense)协议。现在Python是由一个核心
系统 2019-09-27 17:49:50 1986
文章目录160.相交链表（链表）232.用栈实现队列69.x的平方根（二分法）215.数组中的第K个最大元素（快排）347.前K个高频元素（桶排序）378.有序矩阵中第K小的元素（排序）1051.高度检查器（排序）17.电话号码的字母组合（递归）241.为运算表达式设计优先级（分治）455.分发饼干（贪心）160.相交链表（链表）把两个链表连起来，不断遍历，相等停下！classSolution(object):defgetIntersectionNode(
系统 2019-09-27 17:49:15 1986
1.模块（Module）在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。使用模块有什么好处？最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次，编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编
系统 2019-09-27 17:49:11 1986
我觉得，开始学习一门编程时候，不仅仅是要去学习它的语法，而是在给你一段代码的时候，你能够对这段代码的主要结构在心里面有一个大致的框架，也就是你要知道这一块是干什么的，那一块又是干什么的，然后再一块一块的详细去看代码的具体语句。一、从对象到类1.对象是在应用程序中使用的、组合成一个单一的实体的数据。例如，如果编写一个程序使用汽车，那么将会创建一个Car对象，其中包含了一些汽车的信息，如车的重量、大小、引擎以及门的数量。如果你正在编写一个程序来记录人，那么你可
系统 2019-09-27 17:48:44 1986
计算：Ax-bA:2*2x:2*1b:2*1so,Ax-b:2*1if__name__=="__main__":A=np.array([[4.0,1.0],[1.0,3.0]])b=np.array([[1.0],[2.0]])x_0=np.array([[2.0],[1.0]])r_k=A*x_0-bprint(r_k)错误！！！修改：if__name__=="__main__":A=mat([[4.0,1.0],[1.0,3.0]])b=mat([[1
系统 2019-09-27 17:48:03 1986
幸运的是,这一问题还是很容易解决的,我们只需要使用__builtins__:from__builtins__importintaspy_int这样一来我们又可以重新使用python的int了,但在此时叫做py_int.一个function或变量的被覆盖最常见的原因是在引用时使用了"*":fromsomethingimport*当这样使用import时,我们无法明确的指导究竟引入了哪些变量或function,也无法知道这些变量或function是否会覆盖原来
系统 2019-09-27 17:47:24 1986
