Hướng dẫn square number in python - số bình phương trong python
|
Hàm sqrt() trong Python trả về căn bậc hai của x, với x > 0.sqrt() trong Python trả về căn bậc hai của x, với x > 0. Nội dung chính Nội dung chính
What is Hàm choice () Trong Python?How to perform squaring in Python?sqrt() trong Python: What is Cấu Trúc Lập Trình Trong Python? Hàm này không có thể truy cập trực tiếp, vì thế chúng ta cần import math module và sau đó chúng ta cần gọi hàm này bởi sử dụng đối tượng math. How to perform squaring in Python?
Cú pháp của hàm sqrt() trong Python: import math
print ("math.sqrt(100) : ", math.sqrt(100))
print ("math.sqrt(9) : ", math.sqrt(9))
print ("math.sqrt(8) : ", math.sqrt(8))
print ("math.sqrt(math.pi) : ", math.sqrt(math.pi))
Ghi chú: Hàm này không có thể truy cập trực tiếp, vì thế chúng ta cần import math module và sau đó chúng ta cần gọi hàm này bởi sử dụng đối tượng math. math.sqrt(100) : 10.0 math.sqrt(9) : 3.0 math.sqrt(8) : 2.8284271247461903 math.sqrt(math.pi) : 1.7724538509055159 How to square a number in Python?Chi tiết về tham số: What is the value ofWhat is the use of sqrt () in Python? What is the use of sqrt () in Python?What is Hàm choice () Trong Python? What is Hàm choice () Trong Python?How to perform squaring in Python? What is Cấu Trúc Lập Trình Trong Python?numpy.corrcoef, dại dột không nhận ra rằng câu hỏi ban đầu đã sử dụng corrcoefvà thực tế là hỏi về sự phù hợp đa thức bậc cao hơn. Tôi đã thêm một giải pháp thực tế cho câu hỏi bình phương đa thức bằng cách sử dụng số liệu thống kê và tôi đã để lại các điểm chuẩn ban đầu, trong khi ngoài chủ đề, có khả năng hữu ích cho ai đó. How to perform squaring in Python? có khả năng tính toán r^2một sự phù hợp đa thức trực tiếp, đây là 2 phương pháp ... Cú pháp statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf # Construct the columns for the different powers of xdef get_r2_statsmodels[x, y, k=1]: xpoly = np.column_stack[[x**i for i in range[k+1]]]return sm.OLS[y, xpoly].fit[].rsquared # Use the formula API and construct a formula describing the polynomialdef get_r2_statsmodels_formula[x, y, k=1]: formula ='y ~ 1 + '+' + '.join['I[x**{}]'.format[i]for i in range[1, k+1]] data ={'x': x,'y': y}return smf.ols[formula, data].fit[].rsquared # or rsquared_adj Cú pháp của hàm sqrt() trong Python:statsmodels, người ta cũng nên xem tóm tắt mô hình được trang bị, có thể được in hoặc hiển thị dưới dạng bảng HTML phong phú trong sổ ghi chép Jupyter / IPython. Đối tượng kết quả cung cấp quyền truy cập vào nhiều số liệu thống kê hữu ích ngoài rsquared. Ghi chú: Hàm này không có thể truy cập trực tiếp, vì thế chúng ta cần import math module và sau đó chúng ta cần gọi hàm này bởi sử dụng đối tượng math.= sm.OLS[y, xpoly] results = model.fit[] results.summary[] Chi tiết về tham số: x: Đây là một biểu thức số.Corrcoef được sử dụng trong Câu hỏi tính toán hệ số tương quan r, chỉ cho một hồi quy tuyến tính duy nhất, do đó, nó không giải quyết câu hỏi về sự r^2phù hợp đa thức bậc cao. Tuy nhiên, với giá trị của nó, tôi đã thấy rằng đối với hồi quy tuyến tính, nó thực sự là phương pháp tính toán nhanh nhất và trực tiếp nhất r. Ví dụ sau minh họa cách sử dụng của sqrt() trong Python. get_r2_numpy_corrcoef[x, y]:return np.corrcoef[x, y][0,1]**2 Chạy chương trình Python trên sẽ cho kết quả:
Phương pháp Corrcoef nhịp đập hẹp khi tính toán r ^ 2 "thủ công" bằng các phương pháp numpy. Nó nhanh hơn 5 lần so với phương pháp polyfit và nhanh hơn ~ 12 lần so với phương pháp scipy.linregress. Chỉ để củng cố những gì numpy đang làm cho bạn, nó nhanh hơn 28 lần so với trăn thuần túy. Tôi không rành về những thứ như numba và pypy, vì vậy người khác sẽ phải lấp đầy những khoảng trống đó, nhưng tôi nghĩ rằng điều này rất thuyết phục với tôi đó corrcoeflà công cụ tốt nhất để tính toán rcho hồi quy tuyến tính đơn giản.Nó nhanh hơn 5 lần so với phương pháp polyfit và nhanh hơn ~ 12 lần so với phương pháp scipy.linregress. Chỉ để củng cố những gì numpy đang làm cho bạn, nó nhanh hơn 28 lần so với trăn thuần túy. Tôi không rành về những thứ như numba và pypy, vì vậy người khác sẽ phải lấp đầy những khoảng trống đó, nhưng tôi nghĩ rằng điều này rất thuyết phục với tôi đó corrcoeflà công cụ tốt nhất để tính toán rcho hồi quy tuyến tính đơn giản. Đây là mã điểm chuẩn của tôi. Tôi đã sao chép từ một Jupyter Notebook [khó có thể gọi nó là IPython Notebook ...], vì vậy tôi xin lỗi nếu có bất cứ điều gì xảy ra trên đường. Lệnh ma thuật% timeit yêu cầu IPython.Tôi đã sao chép từ một Jupyter Notebook [khó có thể gọi nó là IPython Notebook ...], vì vậy tôi xin lỗi nếu có bất cứ điều gì xảy ra trên đường. Lệnh ma thuật% timeit yêu cầu IPython. import numpy as np from scipy import stats import statsmodels.api as sm import math n=1000 x = np.random.rand[1000]*10 x.sort[] y =10* x +[5+np.random.randn[1000]*10-5] x_list = list[x] y_list = list[y]def get_r2_numpy[x, y]: slope, intercept = np.polyfit[x, y,1] r_squared =1-[sum[[y -[slope * x + intercept]]**2]/[[len[y]-1]* np.var[y, ddof=1]]]return r_squared def get_r2_scipy[x, y]: _, _, r_value, _, _ = stats.linregress[x, y]return r_value**2def get_r2_statsmodels[x, y]:return sm.OLS[y, sm.add_constant[x]].fit[].rsquared def get_r2_python[x_list, y_list]: n = len[x] x_bar = sum[x_list]/n y_bar = sum[y_list]/n x_std = math.sqrt[sum[[[xi-x_bar]**2for xi in x_list]]/[n-1]] y_std = math.sqrt[sum[[[yi-y_bar]**2for yi in y_list]]/[n-1]] zx =[[xi-x_bar]/x_std for xi in x_list] zy =[[yi-y_bar]/y_std for yi in y_list] r = sum[zxi*zyi for zxi, zyi in zip[zx, zy]]/[n-1]return r**2def get_r2_numpy_manual[x, y]: zx =[x-np.mean[x]]/np.std[x, ddof=1] zy =[y-np.mean[y]]/np.std[y, ddof=1] r = np.sum[zx*zy]/[len[x]-1]return r**2def get_r2_numpy_corrcoef[x, y]:return np.corrcoef[x, y][0,1]**2print['Python']%timeit get_r2_python[x_list, y_list]print['Numpy polyfit']%timeit get_r2_numpy[x, y]print['Numpy Manual']%timeit get_r2_numpy_manual[x, y]print['Numpy corrcoef']%timeit get_r2_numpy_corrcoef[x, y]print['Scipy']%timeit get_r2_scipy[x, y]print['Statsmodels']%timeit get_r2_statsmodels[x, y] numpy as np from scipy import stats import statsmodels.api as sm import math n=1000 x = np.random.rand[1000]*10 x.sort[] y =10* x +[5+np.random.randn[1000]*10-5] x_list = list[x] y_list = list[y]def get_r2_numpy[x, y]: slope, intercept = np.polyfit[x, y,1] r_squared =1-[sum[[y -[slope * x + intercept]]**2]/[[len[y]-1]* np.var[y, ddof=1]]]return r_squared def get_r2_scipy[x, y]: _, _, r_value, _, _ = stats.linregress[x, y]return r_value**2def get_r2_statsmodels[x, y]:return sm.OLS[y, sm.add_constant[x]].fit[].rsquared def get_r2_python[x_list, y_list]: n = len[x] x_bar = sum[x_list]/n y_bar = sum[y_list]/n x_std = math.sqrt[sum[[[xi-x_bar]**2for xi in x_list]]/[n-1]] y_std = math.sqrt[sum[[[yi-y_bar]**2for yi in y_list]]/[n-1]] zx =[[xi-x_bar]/x_std for xi in x_list] zy =[[yi-y_bar]/y_std for yi in y_list] r = sum[zxi*zyi for zxi, zyi in zip[zx, zy]]/[n-1]return r**2def get_r2_numpy_manual[x, y]: zx =[x-np.mean[x]]/np.std[x, ddof=1] zy = [y-np.mean[y]]/np.std[y, ddof=1] r = np.sum[zx*zy]/[len[x]-1]return r**2def get_r2_numpy_corrcoef[x, y]:return np.corrcoef[x, y][0,1]**2print['Python']%timeit get_r2_python[x_list, y_list]print['Numpy polyfit']%timeit get_r2_numpy[x, y]print['Numpy Manual']%timeit get_r2_numpy_manual[x, y]print['Numpy corrcoef'] %timeit get_r2_numpy_corrcoef[x, y]print['Scipy']%timeit get_r2_scipy[x, y]print['Statsmodels']%timeit get_r2_statsmodels[x, y] 15 hữu ích 5 bình luận chia sẻ 5 bình luận chia sẻ How to perform squaring in Python?We can perform squaring in python by using exponentiation operator [**], pow [], multiply number by itself, Numpy square [], and NumPy power []. Top 14 Application of Python | What is Python used for? How to square a number in Python?We can square a number in python by using the Exponentiation operator, pow [], multiply number by itself, Numpy square [], and Numpy power [] method. How to square in Python? How to Square numbers in a list in Python? What is the value ofFor instance, -9 squared, or [-9] 2, is also 81. There are several ways to square a number in Python: The ** [power] operator can raise a value to the power of 2. For example, we code 5 squared as 5 ** 2. The built-in pow [] function can also multiply a value with itself. 3 squared is written like: pow [3, 2]. What is Cấu Trúc Lập Trình Trong Python?Các cấu trúc lập trình trong Python cũng ít hơn so với các ngôn ngữ khác, nên người học cũng sẽ dễ tiếp cận hơn. Python là ngôn ngữ được thông dịch: Python được xử lý lúc runtime bởi trình thông dịch. Ta không cần phải biên dịch chương trình Python trước khi thực thi. Quá trình này cũng tương tự như PERL và PHP. |
