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循环累加

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1、进入都pycharm编辑器中,打开一个Python文件或者可以新建一个文件,先初始化两个变量,输入下面的代码:

result=0

i=0

2、使用循环累加的方式,在这里我们使用的是while函数进行循环累加的操作,循环的条件是i小于或者是等于100,也就是说,求的是100以内的数在和,代码如下:

while i=100:

result+=i

i+=1

这里的变量i,每循环一次,它就自增一次,直到它大于100,循环才会结束。最后可以使用Python中的print()函数输出累加的结果。

方法二:递归累加

1、同样的使用pycharm编辑器,进入到编辑界面之后,打开或者是创建一个Python文件,在文件中调用使用函数进行调用,对变量进行累加,输入下面的这段代码:

def sum_num(num):

这里是定义了一个函数为sum_num,包含了一个参数,用来传递具体的值,并且执行下面的代码调用,进行累加,代码如下:

t=sum_num(n-1)

return n+t

2、在函数的调用过程中,我们可以设置一个变量,用来存放最后得到的累加的结果,并且最后使用print()函数对运行结果进行打印,代码如下:

result = s_num(100)

print(result)

关于怎么在Python中实现累加求和?Python累加求和的方法的文章就分享到这里了,文章中介绍了两种累加求和的方法,大家可以根据操作步骤,动手实践一下。

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使用Python求和的方式,我们在前面的学习中使用的是sum()函数,这是Python中求和的方式之一,python还有循环累加和递归循环两种循环累加求和的方法,下面这篇文章通过pycharm进行演示,介绍这两种方法,以循环累加的方法为例,一起来看看吧。

方法一:循环累加

1、进入都pycharm编辑器中,打开一个Python文件或者可以新建一个文件,先初始化两个变量,输入下面的代码:

result=0

i=0

2、使用循环累加的方式,在这里我们使用的是while函数进行循环累加的操作,循环的条件是i小于或者是等于100,也就是说,求的是100以内的数在和,代码如下:

while i=100:

result+=i

i+=1

这里的变量i,每循环一次,它就自增一次,直到它大于100,循环才会结束。最后可以使用Python中的print()函数输出累加的结果。

方法二:递归累加

1、同样的使用pycharm编辑器,进入到编辑界面之后,打开或者是创建一个Python文件,在文件中调用使用函数进行调用,对变量进行累加,输入下面的这段代码:

def sum_num(num):

这里是定义了一个函数为sum_num,包含了一个参数,用来传递具体的值,并且执行下面的代码调用,进行累加,代码如下:

t=sum_num(n-1)

return n+t

2、在函数的调用过程中,我们可以设置一个变量,用来存放最后得到的累加的结果,并且最后使用print()函数对运行结果进行打印,代码如下:

result = s_num(100)

print(result)

关于怎么在Python中实现累加求和?Python累加求和的方法的文章就分享到这里了,文章中介绍了两种累加求和的方法,大家可以根据操作步骤,动手实践一下

使用Python构造经验累积分布函数(ECDF)

对于一个样本序列 ,经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为

其中 是一个指示函数,如果 ,指示函数取值为1,否则取值为0,因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。

根据格利文科定理(Glivenko–Cantelli Theorem),如果一个样本满足独立同分布(IID),那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。

首先定义一个类,命名为ECDF:

我们采用均匀分布(Uniform)进行验证,导入 uniform 包,然后进行两轮抽样,第一轮抽取10次,第二轮抽取1000次,比较输出的结果。

输出结果为:

而我们知道,在真实的0到1均匀分布中, 时, ,从模拟结果可以看出,样本量越大,最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值,因此格利文科定理得以证明。


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