2024年11月26日
习题9.3
摘要： 点击查看代码 import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_excel('F:\python数学建模与算法 阅读全文
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习题9.2
摘要： 点击查看代码 import numpy as np import pandas as pd import scipy.stats as ss import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font 阅读全文
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exnorm
摘要： 点击查看代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # 生成 x 值 x = np.linspace(-2, 2, 100) # 定义标准差列表 L = [1/2, 1, 2] 阅读全文
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ex9.1
摘要： 点击查看代码 from scipy.stats import expon, gamma import pylab as plt x = plt.linspace(0, 3, 100) L = [1/3, 1, 2] s1 = ['*-', '.-', 'o-'] s2 = ['$\\theta=\\ 阅读全文
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2024年11月21日
习题8.8
摘要： 点击查看代码 import numpy as np import pylab as plt a = 1 - 0.2**(1/12); m = 1.109 * 10 ** 5 w3 = 17.86; w4 = 22.99 X=[]; Z=[]; N=[] for k in np.arange(0, 1 阅读全文
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2024年11月19日
习题8.9
摘要： import numpy as np import pandas as pd import sympy as sp sp.init_printing(use_latex=True) from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot 阅读全文
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2024年11月12日
ex8.12
摘要： from scipy.integrate import odeint import numpy as np import pylab as plt mu = 1/82.45; lamda= 1-mu dz = lambda z, t: [z[1], 2*z[3]+z[0]-lamda*(z[0]+m 阅读全文
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ex8.11
摘要： from scipy.integrate import odeint import numpy as np import sympy as sp import pylab as plt df = lambda f, x: [f[1], 2*f[1]-f[0]+np.exp(x)] x1 = np.l 阅读全文
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ex8.10
摘要： from scipy.integrate import odeint import numpy as np import pylab as plt df = lambda f,t,w: [w/np.sqrt((10+20*np.cos(t)-f[0])**2+(20+ 15*np.sin(t)-f[ 阅读全文
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ex8.9
摘要： from scipy.integrate import odeint import numpy as np import pylab as plt np.random.seed(2) #为了进行一致性比较，每次运行取相同随机数 sigma=10; rho=28; beta=8/3; g=lambda 阅读全文
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