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摘要：1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.stats import f_oneway data = [ [173, 172, 173, 174, 176, 178, 177, 179, 176, 172, 173, 174], [175, 173, 17 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 import matplotlib.pyplot as plt data = [ [4.13, 3.86, 4.00, 3.88, 4.02, 4.02, 4.00], [4.07, 3.85, 4.02, 3.88, 3.95, 3.86, 4.02], [4.04, 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 def calculate_monthly_payment(P, r, n):#p:贷款总额，r:月利率，n：还款期数 monthly_payment = P * (r * (1 + r) ** n) / ((1 + r) ** n - 1) return monthly 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit, least_squares from scipy.linalg import lstsq import matplotlib.pyplot as plt de 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.interpolate import griddata import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数 def f(x, y): return (x ** 2 - 2 * x) * 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d, CubicSpline import matplotlib.pyplot as plt # 给定数据 T = np.array([700, 720, 74 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt # 定义微分方程组 def system(state, t): x, y = state dxdt 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt # 定义微分方程组 def system(state, eta): f, df, d2f, T, d 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np import pylab as plt from scipy.optimize import curve_fit # 原始数据点 x0 = np.array([-2, -1.7, -1.4, -1.1, -0.8, -0.5, -0. 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np import pylab as plt # 原始数据点 x0 = np.array([-2, -1.7, -1.4, -1.1, -0.8, -0.5, -0.2, 0.1, 0.4, 0.7, 1, 1.3, 1.6, 1.9, 2 阅读全文

摘要：1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np import pylab as plt # 原始数据点 x0 = np.array([-2, -1.7, -1.4, -1.1,-0.8, -0.5, -0.2, 0.1, 0.4, 0.7, 1, 1.3, 1.6, 1.9, 2. 阅读全文