m0_47608964的博客

一、问题描述 根据常微分方程，绘制Phase Line以及不同初始值条件下的函数图像。代码本身并不复杂，但是重点是记录一下做的过程中学习到的几个有用的函数。 二、示例 以下是一个人口模型的常微分方程： N′=N(r−a(N−b)2) N' = N(r-a(N-b)^{2}) N′=N(r−a(N−b)2) 根据N′=0N'=0N′=0可以轻松解得三个fixed points：N∗=0,b−ra,b+raN^{*}=0, b-\sqrt{\frac{r}{a}}, b+\sqrt{\frac{r}{a}}N∗

python中有很多函数，可能我们平时用的很少，但是如果能够学会使用这些函数能够大大提高我们的编程效率。以下是我在学习过程中的记录，按照python的library进行分类。文章持续更新中… 1. Numpy df.groupby() ...

思路来源 一、 问题描述 在Python中绘制常微分方程的Direction Field 二、示例 常微分方程如下 y′=3x2e−y y' = 3x^{2}e^{-y} y′=3x2e−y 代码及生成的图片如下 def derivative(x, y): return 3*(x**2)*(math.e**(-y)) def draw(x_start, x_end, y_start, y_end): X, Y = np.meshgrid(np.linspace(x_start, x_end

一、问题背景 在将DataFrame.loc() 替换为 DataFrame.at() 之后发现 使用at方法无法赋值，例子如下 df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], index=[4, 5, 6], columns=['A', 'B', 'C']) df.at[4, 'B'] = 0.1 df 注意到，在对（4，‘B’）赋值0.1后，实际数字为0。于是，问题发现，看起来是使用at之后，数据类型被转换成了int。 二. 解决方法

目录 冒泡排序 Bubble Sort 选择排序 Selection Sort 插入排序 Insert Sort 希尔排序 Shell Sort 归并排序 Merge Sort 快速排序 Quick Sort 堆排序 Heap Sort 计数排序 Count Sort 桶排序 Bucket Sort 基数排序 Radix Sort 相关资料 冒泡排序 基本实现 依次比较相邻两个元素的大小 def bubbleSort(l): n = len(l)-1 for i in range(