原创 用python實現解常微分方程組的簡單示例以及用odeint解常微分方程的範例

背景: 包括兩個部分,一個是演示怎麼自己寫代碼解常微分方程,另一部分就是示範python怎麼調用解常微分方程的函數。 下面的方程組給出洛侖茲引子在三個方向上的速度,求解運動軌跡 軟件: python3.5.2 部分1:(div) 代碼

原创 python用quad、dblquad實現一維二維積分範例

背景: python函數庫scipy的quad、dblquad實現一維二維積分的範例。需要注意dblquad的積分順序問題。 代碼: import numpy as np from scipy import integrate def

原创 matlab從excel讀取數據作嶺迴歸使用範例

背景: matlab嶺迴歸的使用。 代碼: % 從excel讀取數據 %rdata.xls,第一列爲因變量y,列標題在第一行 % MATLAB從Excel中讀取數據的函數爲xlsread,xlsread函數是使用頻率較高的函數之一。

原创 python用fsolve、leastsq對非線性方程組進行求解

背景: 實現用python的optimize庫的fsolve對非線性方程組進行求解。可以看到這一個問題實際上還是一個優化問題,也可以用之前擬合函數的leastsq求解。下面用這兩個方法進行對比: 代碼: from scipy.optim

原创 給出《Python數據分析與挖掘實戰大數據技術叢書》Aprior算法另一種寫法

背景 關聯規則應用,一般是爲了尋求:已知某些項在一定概率下推導出另一項,這樣的組合。 當然在數據量比較小的時候,這樣的問題可以窮盡的,但是在數據量比較大時,搜索將成爲瓶頸。 Aprior算法提出頻繁項的子集必須都是頻繁,據此設計程

原创 Ipython自定義魔術命令:官網實例+保存自定義magic+以函數的形式調用magic

Ipython自動補全異常前言準備知識代碼示例法一:裝飾器+函數法二:類修飾符最後一步如何保存自定義magic以函數的形式調用magic參考資料 前言 在使用jupyter notebook的過程中,經常有些代碼,有些需求是可重用

原创 用python畫AR模型時序圖

背景: 用python畫AR模型的時序圖。 結果: 代碼: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ AR(1)的時序圖:x[t]=a*x[t-1]+e """ n

原创 python用fmin, fmin_powell, fmin_cg, fmin_bfgs求解無約束極小值點

背景: 作求解無約束極小值點範例。 代碼: import scipy.optimize as opt import numpy as np def test_fmin(fminfunc,x0,a): """ x0爲優化算

原创 python的meshgrid的用法及灰度圖像的顯示

背景: meshgrid可以代替數組的雙重遍歷,下面展示meshgrid進行畫圖,主要是將三維平面z=sin((x^2-y^2)^2+x*y)投影到xy平面,用z值作爲各點的值。 軟件: python3.5 代碼: import nump

原创 python一維插值以及subplot畫圖範例

背景: python實現插值以及subpot畫子圖範例。 代碼: import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl from scipy import interpolate lb,u

原创 C讀取python結構數組

背景: 將python—numpy的結構數組保存到本地,然後用c將數據讀取出來。 可能用到的知識: 在C語言中通過struct關鍵字定義結構類型,結構中的字段佔據連續的內存空間,每個結構體佔用的內存大小都相同,因此可以很容易地在此基礎上

原创 python擬合二元一次函數

背景: 使用scipy擬合一元二次函數。 參考: HYRY Studio-《用Python做科學計算》 代碼: import numpy as np from scipy.optimize import leastsq import py

原创 python_numpy的矩陣運算及對應的matlab寫法

背景: NumPy和Matlab不一樣,對於多維數組的運算,缺省情況下並不使用矩陣運算,可以調用相應的函數對數組進行矩陣運算。或者使用numpy庫提供了的matrix類,用matrix類創建的是矩陣對象,它們的加減乘除運算缺省採用矩陣方式

原创 python漲跌柱錶行業市盈率

導入模塊 # %load "E:\桌面space\臨時數據\python\個人自定義模塊\ImportFile.py" # Standard Scientific Import import numpy as np import sc

原创 Jupyter notebook中自定義支持天軟TSl語言的魔術命令

自定義支持TSL的魔術命令前言功能使用範例核心代碼相關鏈接 前言 越來越習慣在jupyter notebook中進行數據分析,但是平時也離不開天軟TSL,頻繁在兩者之間切換了切換去也麻煩,在jupyter notebook中自定義支持