我正在研究有效完全平方- LeetCode,并编写了一个标准的最左边的二分搜索来解决这个问题:
class Solution:
def isPerfectSquare(self, num: int) -> bool:
#base case 1
if num == 1: return True
lo = 1
hi = num
#recur case
while lo < hi:
mid = (lo + hi) // 2
if nu
我在循环代码时发现了一些JavaScript求幂的问题:
var x = Number(prompt("X:"));
var y = Number(prompt("Y:"));
var count = 1;
var power = 1;
while(count <= y){
power = power * x;
console.log (x + " to the power of " + count + " is: " + power);
count++;
}
这是一个简单的数学公式X^Y,在X=5和Y=25的情况
Dijkstra算法是一种在具有非负边权的有向图中寻找源节点与所有其他节点之间最短路径长度的方法。我想知道为什么以下普通的BFS不被更频繁地使用?
distanceTo[sourceNode] = 0 # All the other entries are Inf.
frontier = [sourceNode]
# In Python, assume the graph is stored in a dictionary of dictionaries G.
# G[x] retrives the neighors of node x, and G[x][y] gives weight
我有一个函数,其中我试图计算定积分。但是,这个函数的一部分在其中使用了一个映射函数,我得到了一个TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars。
这是我的功能:
from scipy import integrate
import numpy as np
def func(a, b, c, d): #a is an array of 4000 elements, b is an array of ten elements, c&d are integers
n = len(a)
aver
我试图在Python中对一个复数矩阵求幂,但遇到了一些麻烦。我正在使用scipy.linalg.expm函数,当我尝试以下代码时,收到了一条相当奇怪的错误消息:
import numpy as np
from scipy import linalg
hamiltonian = np.mat('[1,0,0,0;0,-1,0,0;0,0,-1,0;0,0,0,1]')
# This works
t_list = np.linspace(0,1,10)
unitary = [linalg.expm(-(1j)*t*hamiltonian) for t in t_list]
#
我正在做一个练习,用Python在Fresco Play中进行统计数据的泊松回归。问题陈述类似于:从MASS包中加载R数据集保险。捕获作为pandas数据帧的数据。建立一个具有自变量持有者的对数和因变量索赔的泊松回归模型。用数据拟合模型,并求出残差的总和。
我坚持使用最后一行,即残差和
我使用了np.sum(model.resid)。但答案不被接受
以下是我的代码
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
INS_data = sm.datasets.get_rd