习题8.4importnumpyasnpimportpandasaspdimportsympyasspsp.init_printing(use_latex=True)fromscipy.integrateimportodeintimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC

1.代码实现点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1d,CubicSplineimportmatplotlib.pyplotasplt#给定数据T=np.array([700,720,740,760,780])V=np.array([0.0997,0.1218,0.1406,0.1551,0.1664])#要插值的温度点T_interp

1.代码实现点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.integrateimportodeintimportmatplotlib.pyplotasplt#定义微分方程组defsystem(state,t):x,y=statedxdt=-x**3-ydydt=x-y**3return[dxdt,dydt]#初始条件x0=1y

importnumpyasnpfromscipy.integrateimportsolve_ivpimportmatplotlib.pyplotaspltdefdifferential_equations(t,z):x,y=zdx_dt=-x**3-ydy_dt=x-y**3return[dx_dt,dy_dt]z0=[1,0.5]t_span=(0,30)sol=solve_ivp(differential_eq

`importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportinterp1d,CubicSpline已知的温度和对应的体积T_known=np.array([700,720,740,760,780])V_known=np.array([0.0977,0.1218,0.1406,0.1551,0.1664])需要求解的温度T_query=

习题8.4点击查看代码fromscipy.integrateimportodeintimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设置Matplotlib不使用LaTeXplt.rc('font',size=15)plt.rc('text',usetex=False)#定义微分方程系统dz=lambdaz,t:[-z[0]**3-z[1],z[0]-

用于有理逼近的AAA算法TheAAAAlgorithmforRationalApproximation,YujiNakatsukasa,OlivierSète,andLloydN.Trefethen,SIAMJournalonScientificComputing201840:3,A1494-A1522,https://doi.org/10.1137/16M1106122一、算法用途AAA算法是有理逼近算法，同

importmatplotlib.pyplotaspltimportrandom,iofrompylabimportmplimportnumpyasnp#画出温度变化图#设置显示中文字体mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]#设置正常显示符号mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False# 准备x.y坐标

1.程序功能描述基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测.2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2013B版本运行 3.核心程序%---Executesonbuttonpressinpushbutton2.functionpushbutton2_Callback(hObject,eventdata,handles)%hObjecthandle

线型、标记和颜色线型、标记和颜色，指定为包含符号的字符串或字符向量。符号可以按任意顺序显示。不需要同时指定所有三个特征（线型、标记和颜色）。例如，如果忽略线型，只指定标记，则绘图只显示标记，不显示线条。以下是MATLAB在许多类型的绘图中使用的默认颜色的RGB三元组和十六

MECHE4320(Fall2024):Homework#4PleaseturninyourhomeworkbeforethedateandtimeindicatedinCourseworks.Pleaseshowandexplainyourworkclearlyandcompletelyinordertoearnfullcredit.Pleaseincludeallpartsofthehomeworkyouwantto

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在我们开启第二章之前，先去回顾一下第一章的主要内容我们从对统计建模，概率、条件概率、随机变量以及概率分布的讨论，延申至贝叶斯理论的知识。我们紧接着用一个硬币的问题来介绍基础的贝叶斯模型和数据分析。我们用经典的骰子例子介绍贝叶斯统计中概率分布以及不确定性。我们尝

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PyPlot绘图matplotlib的安装!pipinstallmatplotlibimportmatplotlibprint(matplotlib.__version__)#查看版本importmatplotlib.pyplotasplt#在图中从00到6250画一条直线默认绘制直线importnumpyasnpxpoints=np.array([0,6])#注意是两个x坐标

importnumpyasnpimportpandasaspdimportsympyasspsp.init_printing(use_unicode=True)importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']plt.rcParams['mathtext.fontset

2.1点击查看代码#学号17importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(-5,5,400)y_cosh=np.cosh(x)y_sinh=np.sinh(x)y_half_exp=0.5*np.exp(x)plt.figure(figsize=(10,6))ax=plt.gca()ax.plot(x,y_cosh,la

步骤：Result——Postprocessor——File——Export。Export之后会有多种选项，以下列举常用的各个选项：1.PlotConfigFile：该选项会导出一个.plt文件，系AutoCAD打印文件。这一步会弹出界面：ConfigFileName是你要导出文件名称。Target是你要导出的路径。PageNames是你要导出的图

   

   

   

1.什么是MatplotlibMatplotlib是一款用于数据可视化的Python第三方库；它能够根据NumPy数组来绘制2D图像。2.绘图基础Matplotlib库太大，画图通常只需要其中的核心模块：matplotlib.pyplot即可，并给一个别名，即：importmatplotlib.pyplotasplt。2.1绘制图像importmatplotlib.

支持向量机SVM支持向量机介绍SVM全称是SupportedVectorMachine（支持向量机）即寻找到一个超平面使样本分成两类，并且间隔最大。是一种监督学习算法，主要用于分类，也可用于回归与逻辑回归和决策树等其他分类器相比，SVM提供了非常高的准确度优点:适合小样本高纬度数据