МАТЕМАТИКА НА PYTHON ЧАСТЬ 2
Вторая часть математики на python более продвинута и использует более сложные алгоритмы. Один из примеров - оптимизация функций с помощью метода оптимизации нелинейного программирования.
x0 = [1.0, 1.0]res = minimize(rosen, x0, method='nelder-mead', options={'xatol': 1e-8, 'disp': True})print(res.x)Этот код использует функцию Розенброка для проверки оптимизации. Он вычисляет минимум функции с начальным значением х0 и использует метод nelder-mead для нахождения оптимальных значений. Параметр option xatol устанавливает допустимую разницу между последующими приближениями к оптимуму, а disp отображает информацию о каждой итерации.
Другой пример - использование алгоритма k-средних для кластеризации данных. Этот алгоритм ищет определенное количество кластеров, в которые можно разбить данные.
from sklearn.cluster import KMeansimport numpy as npX = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)print(kmeans.labels_)Этот код использует библиотеку sklearn для выполнения кластеризации методом k-средних. Он использует массив данных X и определяет, что нужно найти 2 кластера. Результатом является массив меток, которые показывают, каким кластерам принадлежат данные.
Главные математические операции - Уроки Python #2 - Космо
Создание анимации математических формул на python - Работа в manim часть 2
002. Основы Python (Часть 2) - Алексей Умнов
#2 СДАСТ ли ChatGPT ЕГЭ по МАТЕМАТИКЕ?
Семинар. Введение в язык Python. Часть 2
Уроки по Python. Делаем проект \
Эту Задачу НЕВОЗМОЖНО Решить — Собеседование в Apple
Python с нуля. Урок 2 - Условные операторы. Пользовательский ввод
Новые материалы: