标签: exponential

我需要一些帮助来计算:

10**7342345.54334 % m

我在python中计算它,但结果太大了

pow(10,7342345.54334,m) 

无法使用,因为所有参数必须是整数.如果我将此十进制值转换为整数,则答案会更改.

我一直在尝试使用 ggplot 和 geom_smooth 为我的数据拟合指数曲线。我正在尝试复制类似问题的答案（geom_smooth 和指数拟合），但不断收到以下错误消息：

> exp.model <-lm(y ~ exp(x), df)
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
  NA/NaN/Inf in 'x'

我不明白错误，因为数据集中没有 NA/NaN/Inf 值：

>df
      x         y
1  1981  3.262897
2  1990  2.570096
3  2000  7.098903
4  2001  5.428424
5  2002  6.056302
6  2003  5.593942
7  2004 10.869635
8  2005 12.425793
9  2006  5.601889
10 2007  6.498187
11 2008  6.967503
12 2009  5.358961
13 2010  3.519295
14 2011  7.137202
15 2012 19.121631 …

我正在尝试实现指数回归函数。sp 代表 sympy。我使用 numpy 和 sympy。首先，在 func_exp 中我尝试使用 np.exp 但它生成了一个错误（属性错误），所以我决定使用 sympy 代替。嗯，这是代码

import numpy as np\nfrom numpy.linalg import matrix_rank\nimport scipy \nimport scipy.integrate\n\nimport random \n\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport matplotlib as mpl\nfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D\n\nfrom sympy import integrate\nimport sympy as sp\n\nx, y = sp.symbols(\'x, y\')\n\nsp.init_printing(use_unicode=True,use_latex=\'mathjax\')\ndef exponential_regression (x_data, y_data):\n   def func_exp(x, a, b):\n       return a*sp.exp(b*x)\n   popt, pcov = scipy.optimize.curve_fit(func_exp, x_data, y_data)\n   a = popt[0] # componente a, Par\xc3\xa1metro \xc3\x93PTimo (popt).\n   b = popt[1] # componente b, Par\xc3\xa1metro \xc3\x93PTimo (popt).\n   plt.figure()\n   puntos = …

我希望能够将整数值传递给函数 - e^x 并返回结果。基于 e^x 的递归关系。有人可以帮我弄这个吗？

提前致谢。

我试图将指数衰减线(带有误差线)绘制到价格信息的ggplot中的散点图上.我目前有这个:

f2 <- ggplot(data, aes(x=date, y=cost) ) +
    geom_point(aes(y = cost), colour="red", size=2) +
    geom_smooth(se=T, method="lm", formula=y~x) +
#   geom_smooth(se=T) +
    theme_bw() +
    xlab("Time") + 
    scale_y_log10("Price over time") +
    opts(title="The Falling Price over time")
print(f2)

关键是在geom_smooth命令中,formula=y~x 尽管这看起来像一个线性模型,ggplot似乎会自动检测我的scale_y_log10并记录它.

现在,我的问题是日期是日期数据类型.我想我需要将它转换为秒,因为t = 0才能应用表格的指数衰减模型y = Ae^-(bx).

我相信这是因为当我尝试y = exp(x)之类的东西时,我得到一条消息,我认为(？)告诉我,我不能接受日期的指数.它写道:

Error in lm.wfit(x, y, w, offset = offset, singular.ok = singular.ok, : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

但是,log(y) = x正常工作.(y是数字数据类型,x是日期.)

有没有一种方便的方法可以在geom_smooth(公式=公式)函数调用中的ggplot图中拟合指数增长/衰减时间序列模型？

我一直在为泰勒级数编写程序，并使用long double作为数字格式来允许计算大数。对于正指数，我的程序工作得很好，但是对于负指数，它会失败。问题是，当我为某些x计算exp（-x）时，我得到的正数非常大。这可能是什么原因？感谢您的帮助。您可以在这里看到我的代码：

#include <stdio.h>
#include <math.h>
//We need to write a factorial function beforehand, since we
//have factorial in the denominators.
//Remembering that factorials are defined for integers; it is
//possible to define factorials of non-integer numbers using
//Gamma Function but we will omit that.
//We first declare the factorial function as follows:
long double factorial (double);
//Long long integer format only allows numbers in the order of 10^18 so 
//we shall use the sign bit in order to increase …

我输出像下面的浮点数.

0.00035074062222222
0.00042088874666667
0.00042088874666667
0.00056118499555556

但我希望上面的数字应该如下所示,

3.51E-05
4.21E-05
4.89E-05
5.61E-05

我是指形式指数格式.我在网上冲浪.我找不到任何解决方案.

它可能在PHP吗？如果是的话怎么做？

作为问题,我不明白为什么我们需要一些算法,如指数通过平方或模幂运算来计算数字的幂.

例如,我有一个重复的乘法算法,如下所示:

def expt_mul(a, n):
    r = 1
    for i in xrange(n):
        r *= a
    return r

a乘以n倍,因此复杂度为O(n),为什么效率不高？

我正在尝试从我的数据中拟合指数函数。我对将数学函数拟合到我的数据还不是很有经验。下面是我现在的代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

my_x = (4,10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30,32,34,36,38,40)
my_y = (0.022172333,0.020881,0.017729,0.021641333,0.02479,0.030755667,0.037235,0.048389,0.068451,0.06898974,0.161409,0.242802333,0.316012667,0.440762333,0.569118333,0.7016839,0.832527333)

def myfunc(x,a,b,c):
    return a*np.exp(b*x)+c


p=[my_x,0.0045,0.1262,0] #pre-determined a=0.0045, b=0.1262, c=0 according to excel
popt, pcov = curve_fit(myfunc,my_x,my_y, p0=p)


plt.plot (my_x,myfunc(my_x, *popt))

我得到的错误消息如下。

return function(xdata, *params) - ydata

TypeError: myfunc() takes 4 positional arguments but 5 were given

我认为我不太明白这个错误信息在说什么。谁能帮助我了解导致此错误的原因以及如何改进我的代码？

我从www.nasdaq.com下载了TESLA股票；下载CSV文件后，我意识到我需要使用Microsoft Excel 2016转换CSV。然后单击“文本到列”。标头现在很清楚，它们是：日期，收盘价，成交量，开盘价，最高价，最低价。请在此处查看csv文件。LinK：https：//drive.google.com/open ？ id = 1cirQi47U4uumvA14g6vOmgsXbV-YvS4l

Preview (The CSV data is from 02/02/2017 until 02/02/2018):

 1. date        | close  |  volume  | open   | high   | low   |
 2. 02/02/2018  | 343.75 |  3696157 | 348.44 | 351.95 | 340.51|
 3. 01/02/2018  | 349.25 |  4187440 | 351.00 | 359.66 | 348.63|

我面临的挑战是创建每个月的数据指针，并使其尽可能接近每月的第一天。我过滤了excel文件，这就是我得到的数据。

 - date | close
 - 01/02/2018 | 349.25
 - 02/01/2018 | 320.53
 - 01/12/2017 | 306.53
 - 01/11/2017 | 321.08
 - 02/10/2017 | 341.53 …