下面是示例代码: importnumpyasnpdefcalculate_square_root_numpy(n):ifn<0:raiseValueError("只能计算非负整数的平方根")returnnp.sqrt(n)# 测试num=49sqrt_result=calculate_square_root_numpy(num)print(f"{num}的平方根是{sqrt_result}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2. 理论基础...
然后,在代码中导入NumPy并使用sqrt函数: importnumpyasnp# 计算数组元素的平方根arr=np.array([1,4,9,16])roots=np.sqrt(arr)print(roots)# 输出:[1. 2. 3. 4.] 这里,我们创建了一个NumPy数组arr,并使用np.sqrt函数计算了数组中每个元素的平方根。NumPy的sqrt函数能够高效地处理大规模数据,并且支持向量...
AI检测代码解析 importnumpyasnp# 导入NumPy库data=np.array([1,2,3,4,5])# 创建一个包含1到5的数组squared=data**2# 计算每个元素的平方mean_value=np.mean(squared)# 计算平方值的平均值rms=np.sqrt(mean_value)# 计算均方根print("均方根值:",rms)# 输出均方根值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
import numpy as np x = 16 result = np.sqrt(x) print(“The square root of”, x, “is”, result) “` 上述代码中,我们首先导入了NumPy库并将其重命名为np。然后,我们使用sqrt()函数计算给定数的平方根,并将结果存储在变量result中。最后,我们打印出结果。 运行上述代码将会得到与前面相同的结果:The...
importnumpyasnp number =16square_root = np.sqrt(number)print(f"The square root of{number}is{square_root}") AI代码助手复制代码 优点 适用于数组和矩阵的平方根计算。 性能优越,适合大规模数据处理。 缺点 需要安装numpy库,增加了项目依赖。
print(square_root) 2. random库 random库用于生成随机数。下面是一个使用random库生成随机整数的示例代码: import random random_number = random.randint(1,10) print(random_number) 3. datetime库 datetime库用于处理日期和时间。下面是一个使用datetime库获取当前日期和时间的示例代码: ...
defcount_duplicate_max(x):returnnp.sum(x == np.max(x)) defcount_duplicate_min(x):returnnp.sum(x == np.min(x)) defcount_duplicate(x):returnx.size - np.unique(x).size defsum_values(x):iflen(x) ==0:return0returnnp.sum(x) ...
defgradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations):# 初始化权重向量weights=np.zeros(X.shape[1])# 计算样本数量m=X.shape[0]foriteration in range(num_iterations):# 计算预测值predictions=np.dot(X, weights)# 计算误差errors=predictions - y# 计算梯度并...
#Square-Root Diffusion(CIR模型)x0=0.05#初始利率kappa=3.0#均值回归系数theta=0.02#长期均值项sigma=0.1#利率的波动率T=2.0#年化时间长度I=10000#模拟的次数M=252*2#年化时间分段数目dt=T/M#模拟的每小步步长(按日)defsrd_euler():xh=np.zeros((M+1,I))x1=np.zeros_like(xh)xh[0]=x0x1[0]=x...
x_p = np.linspace(-1,1,1000) plt.plot(x_p, haar_scale_(x_p - 0), c = 'red', alpha = 0.5) plt.plot(x_p, haar_scale_(2 * x_p - 1), c = 'lightblue', alpha = 0.5) plt.plot(x_p, haar_scale_(2 * x_p - 0) - haar_scale_(2 * x_p - 1), c = 'purple'...