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原创 修改JupyterNotebook文件存储位置

2、在开始菜单里找到并打开Anaconda Prompt，输入如下命令，然后执行。取消注释 #c.NotebookApp.notebook_dir = ‘’1、通过AnaConda安装Jupyter Notebok。打开 jupyter_notebook_config.py。5、删除后缀 “%USERPROFILE%/%”找到 C:/Userzh/…

原创 数维杯数学建模比赛

数学建模比赛～数维杯～小美赛。

原创 爬虫小练习

爬取全国天气仅供学习，请勿滥用

原创 PYMC3安装一次成功在再无烦恼

PYMC3安装# 在terminal里面安装,,只能用pip安装pip install PyMC3==3.10.0pip install Theano-pymc==1.0.11pip install ArviZ==0.11.0pip install --upgrade numpy==1.20.3

原创 时间序列模型ARIMA

**ARIMA模型**是时间序列建模的一种方法，ARIMA模型的**基本思想**是将**非平稳时间序列**经过多个**差值**转换成平稳时间序列，再根据差值确定预测值。

原创 GM(1,1)灰色预测模型

GM(1,1)预测模型在计算过程中主要以矩阵为主，它与MATLAB的结合解决了它在计算中的问题，由MATLAB编制的灰色预测程序简单实用，容易操作，预测精度较高。

原创 朴素贝叶斯与逻辑回归分类

朴素贝叶斯与逻辑回归分类

原创 各种论文数据资源

各种论文数据资源

原创 回归分析--线性回归模型

简单一元线性回归模型与多元线性回归模型

原创 遗传算法GA

遗传算法暂存至此，代码有误import numpy as npimport random as rdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltdef F(x, y):#目标函数 return 3*(1-x)**2*np.exp(-(x**2)-(y+1)**2)- 10*(x/5 - x**3 - y**5)*np.exp(-x**2-y**2)- 1/3**np.exp(-(x+1)**2 - y**2)#加一个比较大的数1

原创 SA模拟退火求解TSP问题

sa模拟退火求解tsp问题

原创 基于惩罚函数的模拟退火算法求解有约束问题

模拟退火算法在优化类问题的应用非常广泛，可以对上文的代码进行修改以应用到其他问题。

原创 Base 64 图片解码

Base 64 图片解码

原创 全国天气数据简单爬虫

全国天气数据简单爬虫import requestsimport numpy as np,pandas as pdfrom lxml import etree city,year,month = input('CityName'),input('year'),input('month')loc_header = { 'Referer': 'https://tianqi.2345.com/wea_history/54511.htm?vmod=pc',

原创 三物种竞争敏感性分析与增长率参数的选取问题

敏感性分析import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport seaborn as snsplt.rcParams['lines.linewidth']=2plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']plt.rcParams['font.size']=20plt.rcParams['figure.figs

原创 三物种竞争

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport seaborn as snsplt.rcParams['lines.linewidth']=2plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']plt.rcParams['font.size']=20plt.rcParams['figure.figsize']=(21,7)sns.set_

原创 seaborn小结

seaborn 与 matplotlib 绘图

原创 sympy

Sympyfrom sympy import *from sympy.solvers.ode.systems import dsolve_system#求解微分方程组f,g = symbols('f g',cls=Function)#函数法则g fx,y = symbols('x y')#自变量x,ydslove(eq,ics)#已知等式条件g(0)=0,f(0)=0dsolve_system(eq,funcs=[g(x),f(x)])#与dsolve类似limit(fun,x,0)#函数fu

原创 svg不失真

原创 Seaborn and Matplotlib 绘图

最近有个比赛，整理了一些代码备用，seaborn画图还挺好看

原创 PSO优化问题

PSOimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport random as rdnp.set_printoptions(precision=3,suppress=True)class PSO(): """用于求解最小值""" def __init__(self,pop_scale,dim,maxV,pop_bnd,maxiter): self.pop_scale = pop_scale#种群规模

原创 Topsis 优劣解距离法

import matplotlib.pyplot as pltfrom numpy import power, sqrtimport numpy as npclass TOPSIS(): def __init__(self, X, reference_best, reference_worst): """ Topsis 优劣解距离法 1、正向化指标，统一指标类型，越接近最优解，距离最劣解远 则方案最优 2、标准化 Xij

原创 梯度下降法曲线拟合

import numpy as npfrom sklearn.datasets import make_blobsimport matplotlib.pyplot as pltX,label = make_blobs(1000,2,centers=2)x ,y = np.array([X[:,0]]).T,np.array([X[:,1]]).T# 初始参数learning_rate = 0.01theta = np.random.random((2,1))# np.array([[1],

原创 单层次灰色关联度分析

import numpy as npfrom sklearn import datasets import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdef Grey_paramters (bases,x,rho): def Grey_paramter(base,x,rho=0.5):#对于一个参考数列 min_min = np.min(np.abs(x-base),axis

原创 梯度下降法

梯度下降法#梯度下降法基本原理 实现import numpy as np#import pandas as pd#from sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfun = lambda x1,x2:x1**2+x2**2ub=5lb=-5class SGD(): def __init__(self,fun,ub,lb,preci

原创 Xpath

简单爬虫Xpath爬取中国城市前100名，排行榜目标网址：https://baike.so.com/doc/24368318-25185095.html1. 导入库##导入pandas numpy 和 lxml requestsimport pandas as pd ,numpy as np import lxml.etree as treeimport requests2. 构造请求头，然后去geturl = r"https://baike.so.com/doc/24368318-25

原创 pytorch安装参考(不一定适用所有人)

pytorch环境配置#我自己这样配置成功了 但是不知道你们怎么样我的辣鸡电脑配置：nvidia MX250显卡需要安装的程序**anaconda版本**anaconda版本**cuda版本**cuda、vnidia下载地址**pycharm版本**pycharm为社区版pycharm地址pycharm与anaconda安转流程anaconda安转流程——————————————————转载于大佬文章pycharm安装流程——————————————————

原创 Pytorch-环境创建

Pytorch-环境创建下载anaconda版本：current version: 4.10.1打开anaconda prompt按顺序输入以下命令conda create -n pytorch python=3.6 conda activate pytorchconda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=9.2 -c pytorch安装检测pythonimport tor

原创 AHP层次分析法

AHP层次分析法，详细介绍与python代码实现

原创 熵权法确定权重

信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。

原创 灰色关联分析

灰色关联分析灰色关联分析代码灰色关联分析矩阵

原创 Networkx基本绘图

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar

原创 matplotlib绘制二维图像

matplotlib绘制二维图像下面内容为通俗语言，希望对你有用from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_managerimport numpy as npdef curve_plot(x_array,y_array):# 设置使用的字体My_Font = font_manager.FontProperties(fname=‘C:WINDOWS/FONTS/SIMFANG.TTF’)#设置图片大小与分辨率