show()圖-2 著色效果有了生成的座標,利用abaqus自帶的api函式我們開始在abaqus的Voronoi圖繪製,部分程式碼如下所示,匯入需要的所有包,根據以前提供的python開發思路編寫指令碼提交執行即可
2]) # 同時做下10%和上20%的處理masked_array(data=[8, 4, 8, 2, 2, 3, 5, 7, 6, 8],mask=False,fill_value=999999)>>> winsoriz
poisson’‘’#第2步,#求對應分佈的機率:機率質量函式 (PMF)#它返回一個列表,列表中每個元素表示隨機變數中對應值的機率#分別表示發生1次,2次,3次,4次事故的機率pList = stats
其功能有:快速高效的多維陣列物件ndarray用於對陣列執行元素級計算以及直接對陣列執行數字運算的函式用於讀寫硬碟上基於陣列的資料集的工具線性代數運算,傅立葉變換,以及隨機數生成用於將C,C++,Fortran程式碼整合到python的工具
編譯過程中遇到的最坑爹的就是,一直出現 error:lib not found,因為scipy的庫pyinstaller一直找不到,這個bug困擾了我大概半天,網上查來查去,試了各種辦法都沒有解決,最後想了一想,引用了一下庫的路徑竟然就解決
今天記錄一下求均值、中位數、眾數的方式nums = [0,4,5,8,8]#求均值和中位數均可以使用numpy庫的方法:import numpy as np#均值np
p-value -p值2. scipy.stats.kstest方法:scipy
arange(7))執行上面示例程式碼,得到以下結果 -array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])定義值的資料型別看看下面一段示例程式碼 -import numpy as nparr=np
該模組包含以下幾個方面 -使用各種演算法(例如BFGS,Nelder-Mead單純形,牛頓共軛梯度,COBYLA或SLSQP)的無約束和約束最小化多元標量函式(minimize())全域性(蠻力)最佳化程式(例如,anneal(),basi
現在我們另闢蹊徑,用scipy中的optimize模組提供的root函式,並結合python程式設計,來解決這個問題