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RSS订阅原创 Matlab数值计算常用命令
round（x）四舍五入fix（x）向零取整。floor（x）向负无穷取整ceil（x）向正无穷取整rem（x,y）计算x除以y的余数gcd（x,y）计算x,y的最大公因数lcm（x,y）计算x,y的最小公倍数sum（A）求和函数sort（A）升序函数sort(A,'descend') 升序函数prod(A)求积cumprod（A）累乘积size（A）计算矩阵A的行数和列数det（A）计算方阵A的表达式。inv（A）计算矩阵A的逆矩阵。rank（A）计算A的秩。
2023-12-21 23:40:09
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原创 selenium+xpath爬取二手房标题
（如果换页时，url没变的情况下，则只需元素定位到下一页的按钮进行click事件处理即可）。所以在进行页面解析之前必须把广告叉掉，不然也把广告那一部分的li给爬取下来了。所以，我们，定位到上面箭头那里，进行 x掉，也就是利用click事件进行处理。而他就在ul的li下面，当我们进行title所以输出时，会报错。贝壳找房标题爬取需要注意的是，在页面中间有一个小广告。所以当我们要第23456……页时，必须刷新新的url。然后第二个就是当进行下一页时，url会更换。要注意的就是以上那么多，代码如下。
2023-12-16 01:05:03
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原创 selenium iframe框架处理
对于子嵌套的页面，我们直接标签定位会报错，如下面代码所以我们要切换作用域，根据iframe标签的id转入iframe框架，再进行后续操作。操作完成后返回主框架源码语法请看下图。
2023-12-14 23:50:59
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原创 Selenium库自动化测试入门
Requests 主要用于获取网页的 HTML 内容，不能直接处理 JavaScript 生成的动态内容。总之，Selenium 更适合用于需要模拟用户与浏览器交互的场景，例如处理动态内容、与表单和按钮等元素交互。- Selenium：由于 Selenium 使用真实浏览器加载页面，因此在处理动态内容和需要与页面元素交互的场景下性能较低。- Selenium：Selenium 提供了丰富的 API，可以用于查找、定位和操作网页元素。这是安装之后的，可以看到selenium库已经安装完成了。
2023-12-13 23:41:32
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原创 Matlab数据统计与分析（专题九）
显著性水平（Significance Level）是指在假设检验中，研究者设定的一个阈值，用于判断观察到的效应是否具有统计学意义。通常用希腊字母α表示。显著性水平的取值范围在0到1之间，最常用的显著性水平为0.05和0.01。在假设检验中，如果观察到的效应大于或等于显著性水平，那么我们拒绝原假设，认为研究结果具有统计学意义。如果观察到的效应小于显著性水平，那么我们无法拒绝原假设，认为研究结果不具有统计学意义。
2023-12-09 23:48:44
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原创 市场经济的物价波动-差分方程模型
市场经济中的物价波动是指商品和劳务价格水平在一段时间内持续上升或下降的现象。物价波动的原因有很多，主要包括以下几个方面：1. 供需关系：当市场上某种商品或劳务的供应量大于需求量时，价格可能下跌；反之，当需求量大于供应量时，价格可能上涨。2. 生产成本：生产商品或劳务的成本上升可能导致企业提高销售价格。这包括原材料、劳动力、运输等方面的成本。3. 政府政策：政府的财政政策和货币政策会影响货币供应量和利率水平，从而影响物价。例如，扩张性财政政策可能导致通货膨胀，而紧缩性货币政策可能会抑制通货膨胀。
2023-12-02 23:56:14
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原创 数学模型-层次分析法
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种决策分析工具，由美国数学家托马斯·L. 萨蒂（Thomas L. Saaty）于1970年发明。该方法运用了数学、心理学和管理学的基本原理，旨在帮助人们更好地进行多准则决策。AHP方法包括构建层次结构模型、建立判断矩阵、计算权重和一致性指标、进行结果分析等步骤。它的基本思想是通过比较不同元素之间的相对重要性，从而得出最终的决策。AHP方法在许多领域应用广泛，如投资决策、市场营销、工程管理、环境评估等。
2023-12-01 15:41:56
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原创 Matlab函数最优化问题（专题八）
线性函数和非线性函数的区别在于它们的函数图像是否为一条直线。线性函数的图像是一条直线，表示其中每个自变量的增量引起的因变量的增量是固定的。这意味着函数的图像是一个斜率为常数的直线，可以用y = mx + b的形式表示，其中m是斜率，b是y轴截距。而非线性函数的图像不是直线，表示其中每个自变量的增量引起的因变量的增量不是固定的。这意味着函数的图像可能会是任何形状，例如，三角函数、指数函数和对数函数都是非线性函数。非线性函数不存在一个通用的一般表达式，而要根据函数本身的特性来确定。
2023-11-29 23:01:47
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原创 Matlab多项式求根和微分方程求解（专题六）
经过2023版本测试，可以不需要自己手动调用，即最后两行可不要。函数句柄（标识符@（x）） | 函数名称（变成字符串形式）来个复杂的矩阵B=[4 6 0;那么假如我们想求特征值（根），可以用roots命令来做。例如已知某多项式的跟为1，2，求该多项式。记得保存，然后在命令行引用c编写好的函数。r是多项式的跟，返回的p是多项式系数。A是方阵，返回的p是特征多项式的系数。满足初始值y'(0)=0,y(0)=1。x0是初始猜测值，或者猜测的范围。这是比较简单的矩阵，可以手算。好的，咱们来道简单题。
2023-11-27 23:33:22
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原创 Matlab极限、微分、积分（专题五）
此 MATLAB 函数 在平面区域 xmin ≤ x ≤ xmax 和 ymin(x) ≤ y ≤ ymax(x) 上逼近函数。S=quadl('fname',a,b,tol,trace):牛顿-科斯特数值积分法（Newton-Cotes）此 MATLAB 函数 逼近 fun(x,y) 在平面区域 a≤x≤b 和 c(x)≤y≤d(x) 上的积分。例如计算被积函数f(x,y)=(100-x^2)^0.5在x^2+y^2≤100区域内的积分。T=trapz(x,y):梯形公式法，x，y为向量。
2023-11-26 23:08:22
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原创 Matlab数据拟合（专题四）
插值拟合和数据拟合都是数据分析和模型构建中常见的方法，其区别主要在于以下几点：1. 对于给定的数据点，插值拟合通过构造插值函数来精确地穿过每个数据点，从而得到一条平滑的曲线，其拟合误差为零。而数据拟合则是通过构建一个函数模型来近似拟合数据点，这个模型在数据点处的拟合误差不一定为零。2. 插值拟合对数据点的位置十分敏感，如果数据点在插值区间内存在偏差或噪声，插值曲线会受到很大影响。而数据拟合则通过拟合模型来平滑噪声或异常值的影响，具有一定的鲁棒性。
2023-11-26 16:51:03
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原创 Matlab插值拟合（专题三）
插值拟合和数据拟合都是数据分析和模型构建中常见的方法，其区别主要在于以下几点：1. 对于给定的数据点，插值拟合通过构造插值函数来精确地穿过每个数据点，从而得到一条平滑的曲线，其拟合误差为零。而数据拟合则是通过构建一个函数模型来近似拟合数据点，这个模型在数据点处的拟合误差不一定为零。2. 插值拟合对数据点的位置十分敏感，如果数据点在插值区间内存在偏差或噪声，插值曲线会受到很大影响。而数据拟合则通过拟合模型来平滑噪声或异常值的影响，具有一定的鲁棒性。
2023-11-26 00:46:53
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原创 Matlab绘图（专题二）
基本命令plot（根据数据点画图），fplot（根据函数表达式画图），ezplot（隐函数和参数画图）。plot（离散的）：绘制离散的点，x,y需要输入的是向量,所以需要注意的是当使用*和^时需要在前面加.fplot（连续的）：绘制连续的曲线，输入一个函数表达式。话不多说，咱们直接上图演示。
2023-11-25 01:00:25
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原创 MATLAB基础
也可类似空格 用于矩阵数与数直接的分隔，用于矩阵和数组。rand（i，j）：随机生成i行 j列 矩阵（数组）分号：不显示计算结果，还可以h用于矩阵和数组的换行。空格：数与数直接的分隔，多见用于矩阵和数组。format long 15位精确数字。逗号：多数用于返回的参数与参数直接的。help：获取帮助信息，获取函数的。A（i，j）寻找第i行 j列元素。format short 4位。clear：清除工作区的。format rat输出。clc：清除命令窗口的。format：设置输出。
2023-11-19 21:47:37
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空空如也
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