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...
defsqrt_newton(n,epsilon=1e-7):"""使用牛顿迭代法计算平方根:paramn:要计算平方根的数:paramepsilon:迭代精度:return:平方根的近似值"""ifn<0:raiseValueError("Cannot compute square root of a negative number")x=nwhileabs(x*x-n)>epsilon:x=(x+n/x)/2returnx# 使用自定义函数计算平方根root=sq...
#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...
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...
number =16square_root = math.sqrt(number) 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...
importnumpyasnp# 对负数开根号negative_number=-4root=np.sqrt(negative_number)print(f"The square root of{negative_number}is:{root}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 运行以上代码后,输出结果将是: The square root of -4 is: 2j 1. 在这个示例中,numpy.sqrt()函数成功计算了 -4 的平方根,并返...
defroot_mean_square(x):returnnp.sqrt(np.mean(np.square(x)))iflen(x) >0elsenp.NaN defabsolute_sum_of_changes(x):returnnp.sum(np.abs(np.diff(x))) deflongest_strike_below_mean(x):ifnotisinstance(x, (np.ndarray, pd.Series)):x = n...
For-loop square root: 1.1018582749999268 Vectorized square root: 0.01677640299999439 还要注意,np.sqrt()函数被实现为向量化,这就是为什么我们能够将整个数组传递给该函数。 这个练习介绍了一些 NumPy 数组的向量化操作,并演示了它们与纯 Python 循环对应函数相比有多快。 注意 要访问此特定部分的源代码,请参阅packt...
上面的代码调用math包来计算一个数的平方根,函数sqrt是square root(平方根)的简写,通常情况下,包的函数名称都是这么简单直接一目了然。 import后直接跟需要加载的包名,就引入了这个包。通过包名.方法来调用包里的内容,从使用层面,你能知道这点就可以了。
均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)是衡量这种差异的一种有效方法,尤其适用于量化图像重建、图像压缩或预测模型的准确性。RMSE越小,表示两个图像越相似。 Python中的RMSE计算 在Python中,我们可以使用NumPy库来方便地计算两个图像之间的RMSE。首先,确保你安装了NumPy库和图像处理库(如PIL或OpenCV)。以下是一...