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关于python函数计算公式的信息

用python计算S=1+3x/1*2-5*x^2/2*3?

x = 2 # 假设 x = 2

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S = 1 + 3 * x / (1 * 2) - 5 * x ** 2 / (2 * 3) # 计算 S

print(S) # 输出 S 的值

代码输出结果为 -5.666666666666667,即 S 的值为 -5.666666666666667。

在这个代码中,首先假设 x 的值为 2,然后使用基本的数学运算符和 Python 的内置函数,计算表达式 1 + 3x/1*2-5*x^2/2*3 的值,并将结果存储在变量 S 中。最后,使用 print() 函数输出 S 的值。

python求平均值的函数

首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式.

输入:待输入计算平均数的数。

处理:平均数算法

输出:平均数

明白了程序的IPO模式之后,我们打开本地的python的IDE

工具,并新建一个python文件,命名为test6.py.

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打开test6.py,进行编码,第一步,提示用户输入要计算多少个数的平均数。

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第二步,初始化sum总和的值。注意,这是编码的好习惯,在定义一个变量的时候,给一个初始值。

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第三步,循环输入要计算平均数的数,并计算总和sum的值。

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最后,计算出平均数,并输出,利用“总和/数量”的公式计算出平均数。

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编码完成后,记得保存,然后进行调试运行。按F5键或者点击菜单栏中的“run”-》“run model”来运行程序。

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python中pos函数用法

Pos()功能在一个字符串中查找所包含的另一个字符串的起始位置。语法Pos ( string1, string2 {, start } )

参数string1:string类型,指定要从中查找子串string2的字符串string2:string类型,指定要在string1中查找的字符串start:long类型,可选项,指定从string1的第几个字符开始查找。缺省值为1返回值Long。函数执行成功时返回在start位置后string2在string1中第一次出现的起始位置。如果在string1中按指定要求未找到string2、或start的值超过了string1的长度,那么Pos()函数返回0。如果任何参数的值为NULL,Pos()函数返回NULL。用法Pos()函数在字符串查找时区分大小写,因此,"aa"不匹配"AA"。

拓展资料:

公式的运用

一、数字处理

1、取绝对值函数

公式:=ABS(数字)

2、取整函数

公式:=INT(数字)

3、四舍五入函数

公式:=ROUND(数字,小数位数)

二、判断公式

1、如果计算的结果值错误那么显示为空

公式:=IFERROR(数字/数字,)

说明:如果计算的结果错误则显示为空,否则正常显示。

2、IF语句的多条件判定及返回值

公式:IF(AND(单元格(逻辑运算符)数值,指定单元格=返回值1),返回值2,)

说明:所有条件同时成立时用AND,任一个成立用OR函数。

三、常用的统计公式

1、统计在两个表格中相同的内容

公式:B2=COUNTIF(数据源:位置,指定的,目标位置)

说明:如果返回值大于0说明在另一个表中存在,0则不存在。

如果,在此示例中所用到的公式为:B2=COUNTIF(Sheet15!A:A,A2)

2、统计不重复的总数据

公式:C2=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8,A2:A8))

说明:用COUNTIF函数统计出源数据中每人的出现次数,并用1除的方式把变成分数,最后再相加。

四、数据求和公式

1、隔列求和的应用

公式:H3=SUMIF($A$2:$G$2,H$2,A3:G3)或=SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3),2)=0)*B3:G3)

说明:如果在标题行中没有规则就可以用第2个公式

2、单条件应用之求和

公式:F2=SUMIF(A:A,C:C)

说明:这是SUMIF函数的最基础的用法

五、查找与引用公式

1、单条件查找

说明:VLOOKUP是excel中最常用的查找方式

六、字符串处理公式

1、多单元格字符串的合并

说明:Phonetic函数只能合并字符型数据,不能合并数值。

2、截取结果3位之外的部分

说明:LEN计算总长度,LEFT从左边截总长度-3个。

Python气象数据处理与绘图(2):常用数据计算方法

对于气象绘图来讲,第一步是对数据的处理,通过各类公式,或者统计方法将原始数据处理为目标数据。

按照气象统计课程的内容,我给出了一些常用到的统计方法的对应函数:

在计算气候态,区域平均时均要使用到求均值函数,对应NCL中的dim_average函数,在python中通常使用np.mean()函数

numpy.mean(a, axis, dtype)

假设a为[time,lat,lon]的数据,那么

需要特别注意的是,气象数据中常有缺测,在NCL中,使用求均值函数会自动略过,而在python中,当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan,比如求[1,2,3,4,np.nan]的平均值,结果为np.nan

因此,当数据存在缺测数据时,通常使用np.nanmean()函数,用法同上,此时[1,2,3,4,np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5

同样的,求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。

另外,

也可以直接将a中缺失值全部填充为0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()

其实也就是一行的事,根据需要指定维度即可。

皮尔逊相关系数:

相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了,numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数:

这个函数缺点和有点都很明显,优点是可以直接返回相关系数R及其P值,这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算,也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时,我们需要循环来实现。

其中a[time,lat,lon],b[time]

(NCL中为regcoef()函数)

同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数:

slop: 回归斜率

intercept:回归截距

r_value: 相关系数

p_value: P值

std_err: 估计标准误差

直接可以输出P值,同样省去了做置信度检验的过程,遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。


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