关于困扰我的LaTeX的一点注意事项.当一个人写道
a^b^c, a_b_c
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
要么
a'^b
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
在数学模式下,LaTeX会出现一条错误消息,抱怨多个超级/下标.在替换包含super /下标的字符串或使用撇号时,这尤其令人讨厌'
.
有没有办法覆盖错误并让LaTeX简单输出
a^{bc} a_{bc} {a'}^b
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
等等?
我正在尝试绘制一些数据,使用 for 循环绘制分布。现在我想根据循环计数器将这些分布标记为数学符号中的下标。这就是我目前所处的位置。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
mean = [10,12,16,22,25]
variance = [3,6,8,10,12]
x = np.linspace(0,40,1000)
for i in range(4):
sigma = np.sqrt(variance[i])
y = mlab.normpdf(x,mean[i],sigma)
plt.plot(x,y,label=$v_i$) # where i is the variable i want to use to label. I should also be able to use elements from an array, say array[i] for the same.
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("P(X)")
plt.legend()
plt.axvline(x=15, ymin=0, ymax=1,ls='--',c='black')
plt.show()
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这不起作用,我无法将变量保留在数学符号的 $ $ 符号之间,因为它被解释为文本。有没有办法将变量放在 $ $ 符号中?
我在jupyter notebook
.
我想为我的工作结果生成一个 pdf。但是,在生成 pdf 时,?
数学表达式?=3
的 丢失了,因此 pdf 中的输出为=3
。
这是 jupyter 笔记本代码
In[1]: ?=3
Out[1]: 3
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这是使用 jupyter notebook 生成的 pdf
In[1]: =3
Out[1]: 3
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对于完全打印出nteract
表达式的生成的pdf,情况并非如此?=3
。但是,使用 .pdf 生成的 pdf 的整体外观nteract
不如使用 .pdf 生成的 pdf 好jupyter notebook
。
这是生成的打印pdf nteract
(看起来与代码本身完全相同):
In[1]: ?=3
Out[1]: 3
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有人可以知道如何用 打印这样的字符jupyter notebook
吗?
提前谢谢了
我想将Seshat(一种手写数学表达式解析器)用于我正在处理的项目,但我在理解如何为程序提供正确的输入、InkML 或 SCG Ink 文件时遇到了一些麻烦。
我已经仔细查看了此处存在的在线示例,我看到他们从应用了此 JS 库的 HTML Canvas 字段中获取了一个 Javascript 笔划信息数组,但我不知道该数组之后会发生什么被发布到他们的服务器。
我已经阅读了SCG Ink 规范,我认为将数组解析为格式可能相对容易,但我希望有一些明显的我遗漏的东西会使这变得微不足道。任何帮助将不胜感激。
给定一种典型的编程语言.
我有两个数字浮点数a和b彼此接近(即它们的差值比绝对值的绝对值小得多).
| AB | << | a + b |/2
在数学上,我们有
exp(ab)= exp(a)/ exp(b).
但是当你编程时,你可以选择首先计算(ab)然后取幂,或取幂a,然后取b,然后除以它们.
如果a和b彼此非常接近,那么(ab)的精度可能会很差.
例
(1 + pi*10 ^ -20) - (1 + 1.1*pi*10 ^ -20)= - pi*10 ^ -21
但如果您使用的浮点只有19个小数点的精度.你会得到零作为答案,这是一个糟糕的精度.您可以通过重新排序操作获得更好的精度,如下所示
(1-1)+(pi*10 ^ -20 -1.1*pi*10 ^ -20)= -pi*10 ^ -21
这将给你-pi*10 ^ -21具有19个小数点的精度.
因此,我的问题是,给定一个有限的浮点精度,计算exp(ab)的方法给出了更好的精度?
差异的指数:
EXP(AB)
或指数的商
EXP(A)/ EXP(b)中
?
floating-point precision exponentiation mathematical-expressions
在R神经网络页面中,我正在使用神经网络功能来尝试预测股价。
训练数据包含高,低,打开,关闭列。
myformula <- close ~ High+Low+Open
neuralnet(myformula,data=train_,hidden=c(5,3),linear.output=T)
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我的问题是,考虑到以下数据示例,您能否告诉我该公式是什么样子。
我有一个带有“高”,“低”,“打开”,“关闭”列的表,它具有两行值,每一行代表当天的烛台。因此,数据中的两行是前两天的烛台。我的目标是预测给定前两根烛台的下一个烛台,即“打开”,“高”,“低”,“收盘”。
我的神经网络将一次显示以前的dtata 1烛台。我想知道下一个烛台是什么,那么我的R公式会是什么样。
谢谢,让我知道
我正在研究一种"复制粘贴计算器",它可以检测复制到系统剪贴板的任何数学表达式,对它们进行评估并将答案复制到准备粘贴的剪贴板上.但是,虽然代码使用了eval()函数,但考虑到用户通常知道他们正在复制什么,我并不十分担心.话虽如此,我想找到一种更好的方法,而不会给计算带来障碍(例如,删除计算乘法或指数的能力).
这是我的代码的重要部分:
#! python3
import pyperclip, time
parsedict = {"×": "*",
"÷": "/",
"^": "**"} # Get rid of anything that cannot be evaluated
def stringparse(string): # Remove whitespace and replace unevaluateable objects
a = string
a = a.replace(" ", "")
for i in a:
if i in parsedict.keys():
a = a.replace(i, parsedict[i])
print(a)
return a
def calculate(string):
parsed = stringparse(string)
ans = eval(parsed) # EVIL!!!
print(ans)
pyperclip.copy(str(ans))
def validcheck(string): # Check if the copied item is a math expression …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在寻找一种算法或方法来评估表示为字符串的数学表达式。该表达式包含数学成分,还包含自定义函数。我希望在C#/。Net中实现所说的算法。
我知道罗斯林可以让我评估那种表达
"var value = 3+5*11-Math.Sqrt(9);"
我也很熟悉如何使用“节点重写”来避免变量声明或完全限定的函数名,或者为了评估而省略尾随分号
"value = 3+5*11-Sqrt(9)"
但是,我想在此基础上实现的是提供自定义脚本功能,例如
"value = Ratio(A,B)"
,其中Ratio是一个自定义函数,用于将向量A中的每个元素除以向量B中的每个元素,并返回相同长度的向量。
要么
"value = Sma(A, 10)"
,其中Sma是自定义函数,用于计算回溯窗口为10的向量/时间序列A的简单移动平均值。
理想情况下,我想获得提供更多复杂性的能力,例如
"value = Ratio(A,B) * Pi + 0.5 * Spread(C,D) + Sma(E, lookback)"
,由此解析引擎将尊重运算符的优先级,并构建一个解析树以便获取评估表达式所需的值。
我无法解决罗斯林如何解决此类问题的问题。
还有什么其他方法可以使我入门,或者我缺少Roslyn提供的有助于解决此问题的功能?
假设我想在R Markdown文件(html输出)中显示几个方程的系数表.
我希望桌子看起来像这样:
但我不能为我的生活弄清楚如何告诉R Markdown解析表中的列名.
我最接近的是一个hacky解决方案,使用cat从我的data.frame打印自定义表...不理想.有一个更好的方法吗?
这是我在上面创建图像的方法,将我的文件保存为RStudio中的.Rmd.
---
title: "Math in R Markdown tables"
output:
html_notebook: default
html_document: default
---
My fancy table
```{r, echo=FALSE, include=TRUE, results="asis"}
# Make data.frame
mathy.df <- data.frame(site = c("A", "B"),
b0 = c(3, 4),
BA = c(1, 2))
# Do terrible things to print it properly
cat("Site|$\\beta_0$|$\\beta_A$")
cat("\n")
cat("----|---------|---------\n")
for (i in 1:nrow(mathy.df)){
cat(as.character(mathy.df[i,"site"]), "|",
mathy.df[i,"b0"], "|",
mathy.df[i,"BA"],
"\n", sep = "")
}
```
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有这种形式的数学函数,$f(x)=\sum_{j=0}^N x^j * \sin(j*x)$
希望在中高效地进行计算Python
。N约为100。对于巨大矩阵的所有条目x,该函数f评估了数千次,因此我想提高性能(分析器表明f的计算大部分时间都花在了计算上)。为了避免在函数f的定义中出现循环,我写了:
def f(x)
J=np.arange(0,N+1)
return sum(x**J*np.sin(j*x))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
问题是,如果要对矩阵的所有条目求值该函数,则需要先使用numpy.vectorize
,但据我所知,这不一定比for循环快。
有没有一种有效的方法来执行这种类型的计算?
python ×2
r ×2
.net ×1
c# ×1
eval ×1
html-table ×1
inkml ×1
javascript ×1
julia ×1
latex ×1
legend ×1
matplotlib ×1
numpy ×1
parsing ×1
pdf ×1
precision ×1
python-3.x ×1
r-markdown ×1
roslyn ×1
statistics ×1
tex ×1
unicode ×1