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python求函数的倒数 python中取倒数几个字符

IT技术函数

python定义一个方法对两个函数相加,并在main函数调用 def a(): global q q=1 2 return q def b(): a() c=2 q print(c)b()5 q3 函数中的变量在外面调用，需要申明为全局变量
python 如何对离散点求导 差分法的命令是什么基于文本文档(Markdown) 设想好需要的基本需要的表、字段、类型；
使用 Rails Migration 随着功能的开发逐步创建表；
随着细节功能的开发、需求 ， 逐步增加字段，删除字段，或者调整字段类型；
第一个 Release 的时候清理 Migrations 合并成一个;
随着后期的改动，逐步增加、修改、删除字段或表 。
基本上我的所有项目都是这么搞的 ， 这和项目是否复杂无关 。
python面向对象编程作业import re
class derivative:
def __init__(self,s):
self.s=' ' s if s[0] not in [' ','-'] else s
def __analysis__(self):
self.ite=list(re.finditer('[ -]',self.s))
self.items=[x for x in re.split(r'[ -]',self.s) if x!='']
self.pm=[self.s[i.span()[0]] for i in self.ite]
self.var=[k[k.find('^')-1] for k in self.items if k.find('^')-1][0]
self.ratio=[]
self.power=[]
for item in self.items:
j=item.find('^')
k=item.find(self.var)
if j-1:
self.power.append(int(item[j 1]))
elif k-1:
self.power.append(1)
else:
self.power.append(0)
for item in self.items:
k=item.find('*')
if k-1:
self.ratio.append(int(item[k-1]))
elif item.find(self.var)-1:
self.ratio.append(1)
else:
self.ratio.append(int(item))
self.items=[t[1] for t in sorted(list(zip(self.power,self.items)),reverse=True)]
self.ratio=[t[1] for t in sorted(list(zip(self.power,self.ratio)),reverse=True)]
self.pm=[t[1] for t in sorted(list(zip(self.power,self.pm)),reverse=True)]
self.power.sort(reverse=True)
def __derivative__(self):
power=[x-1 if x1 else 0 for x in self.power]
ratio=[]
for i in range(len(self.power)):
if self.power[i]1:
ratio.append(self.power[i]*self.ratio[i])
elif self.power[i]==1:
ratio.append(self.ratio[i])
else:
ratio.append(0)
【python求函数的倒数 python中取倒数几个字符】
items=[]
for i in range(len(self.power)):
if ratio[i]==0:
continue
item=self.pm[i]
if ratio[i]0:
item =str(ratio[i])
if power[i]0:
item ='*' self.var
if power[i]1:
item ='^' str(power[i])
items.append(item)
self.out_s=''.join(items)
if self.out_s[0] == ' ':
self.out_s=self.out_s[1:]
def der(self):
self.__analysis__()
self.__derivative__()
return self.out_s
s='2*x^3 3*x^2 5*x 1'
d=derivative(s)
print(d.der())
s='-5*x^6-3*x^3 12-4*x^4'
d=derivative(s)
print(d.der())
“不恰当的输入”不知道要处理什么级别的错误，所以没搞 。自己根据需求去搞吧 。
代价函数（python实现） 首先我们要知道???(??(??))等于什么，它的意思是θ^T乘以X，X是一个向量，如果用等式表达的话就是 θ0??0θ1??1θ2??2 ... θ?????? ，当然θ也是一个向量 ， 而且是一维的，python里面有一个库叫numpy，专门做矩阵运算的，我们使用就可以了，我们先初始化X,y,还有θ吧
先随机初始化，这些东西应该不需要讲，randint是随机整数 ， rand是小数，然后low参数代表你的随机数上界，size就是维度，初始化完成后就开始运算 。
求和公式里面的运算
( (h(θ) = Xtheta^T) - y )^2*
我想这些应该不难，就是(X * theta.T - y) ， 平方的话用np的power()函数 。
inner = np.power((X * theta.T - y),2)，第二个参数就是平方数
然后我们就可以计算求和公式外面的了，这个m代表着X矩阵的行数，对应的就是X的
向量个数 ，
np.sum(inner,axis=None)
最后再除以两倍的x向量个数即可，就是1 / len(X) * 2为什么是两倍呢，因为它求了偏导数 ， 所以就是2了 ， 好了，把它们整理一下写成函数吧
python非线性规划用什么模块python非线性规划用什么模块本文使用SciPy的optimize模块来求解非线性规划问题，结合实际例子，引入非线性规划问题的求解算法及相应函数的调用 。
本文提纲一维搜索／单变量优化问题
无约束多元优化问题
非线性最小二乘问题
约束优化问题
非线性规划问题的目标函数或约束条件是非线性的 。本文使用SciPy的optimize模块来求解非线性规划问题 。
目标函数和约束条件是否连续光滑是非常重要的性质，这是因为如果光滑 ， 则所有决策变量可微，多变量函数的偏导数组成的向量为梯度，梯度是指向目标函数增长最快的方向 。将目标函数梯度作为搜索方向 ， 对非线性规划问题的求解具有重要的意义 。这些函数或其导数\梯度的不连续性给许多现有的非线性优化问题的求解带来了困难 。在下文中，我们假设这些函数是连续且光滑的 。
# Importing Modules
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sympy
1、一维搜索／单变量优化问题(Univariate Optimization)
无约束非线性规划最简单的形式是一维搜索 。一维搜索通常作为多维优化问题中的一部分出现，比如梯度下降法中每次最优迭代步长的估计 。求解一维搜索常用的两类方法是函数逼近法和区间收缩法 。其中函数逼近法是指用较简单的函数近似代替原来的函数，用近似函数的极小点来估计原函数的极小点 ， 比如牛顿法；区间收缩法对于一个单谷函数通过迭代以不断缩小该区间的长度，当区间长度足够小时，可将该区间中的一点作为函数的极小点，比如黄金分割法 。
e.g. 最小化一个单位体积的圆柱体的表面积 。
r, h = sympy.symbols("r, h")
Area = 2 * sympy.pi * r**22 * sympy.pi * r * h
Volume = sympy.pi * r**2 * h
帮我发一张函数的求导公式和特殊函数的求导公式，谢谢！就业市场上 ， 机器学习工程师总是受到质疑，人们不相信他们数学功底深厚 。事实上 ， 所有机器学习算法的本质都是数学问题，无论是支持向量机、主成分分析还是神经网络最终都归结为对偶优化、谱分解筛选和连续非线性函数组合等数学问题 。只有彻底理解数学，才能正真掌握这些机器学习算法 。
Python中的各种数据库能帮助人们利用高级算法来完成一些简单步骤 。例如包含了K近邻算法、K均值、决策树等算法的机器学习算法库Scikit-learn ， 或者Keras，都可以帮助人们构建神经网络架构，而不必了解卷积神经网络CNNs或是循环神经网络RNNs背后的细节 。
然而，想要成为一名优秀的机器学习工程师需要的远不止这些 。在面试时 ， 面试官通常会问及如何从零开始实现K近邻算法、决策树，又或者如何导出线性回归、softmax反向传播方程的矩阵闭式解等问题 。
回顾一些微积分的基本概念助你准备面试，如一元和多元函数的导数、梯度、雅可比矩阵和黑塞矩阵 。同时 ， 本文还能为你深入研究机器学习、尤其是神经网络背后的数学运算打下良好的基础 。这些概念将通过5个导数公式来展示，绝对是面试必备干货 。
导数1：复合指数函数
指数函数非常基础常见，而且非常有用 。它是一个标准正函数 。在实数?中e?0，同时指数函数还有一个重要的性质，即e? = 1 。
另外，指数函数与对数函数互为反函数 。指数函数也是最容易求导的函数之一，因为指数函数的导数就是其本身 ， 即(e?)’ = e? 。当指数与另一个函数组合形成一个复合函数时，复合函数的导数就变得更为复杂了 。在这种情况下，应遵循链式法则来求导，f(g(x))的导数等于f’(g(x))?g’(x)，即：
运用链式法则可以计算出f(x)= e?2的导数 。先求g(x)=x2的导数：g(x)’=2x 。而指数函数的导数为其本身：(e?)’=e? 。将这两个导数相乘，就可以得到复合函数f(x)= e?2的导数：
这是个非常简单的例子，乍一看可能无关紧要，但它经常在面试开始前被面试官用来试探面试者的能力 。如果你已经很久没有温习过导数了，那么很难确保自己能够迅速应对这些简单问题 。虽然它不一定会让你得到这份工作 ， 但如果你连这么一个基本问题都回答不上，那你肯定会失去这份工作 。
导数2：底数为变量的复变指数
复变指数函数是一个经典面试问题，尤其是在计量金融领域 ， 它比科技公司招聘机器学习职位更为看重数学技能 。复变指数函数迫使面试者走出舒适区 。但实际上，这个问题最难的部分是如何找准正确的方向 。
当函数逼近一个指数函数时，首先最重要的是要意识到指数函数与对数函数互为反函数，其次，每个指数函数都可以转化为自然指数函数的形式：
在对复变指数函数f(x) = x?求导前，要先用一个简单的指数函数f(x) = 2?来证明复变函数的一种性质 。先用上述方程将2? 转化为exp(xln(2))，再用链式法则求导 。
现在回到原来的函数f(x)=x? ， 只要把它转化为f(x)=exp(x ln x)，求导就变得相对简单，可能唯一困难的部分是链式法则求导这一步 。
注意这里是用乘积法则(uv)’=u’v uv’来求指数xln(x)的导数 。
通常情况下，面试官提问这个函数时不会告诉你函数定义域 。如果面试官没有给定函数定义域 ， 他可能是想测试一下你的数学敏锐度 。这便是这个问题具有欺骗性的地方 。没有限定定义域，x?既可以为正也可以为负 。当x为负时，如(-0.9)^(-0.9)，结果为复数-1.05–0.34i 。
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