초과분을 잘라냅니다(대략).

Python 프로그래밍 언어에는 데이터를 근사화하는 기능이 있습니다. 즉, 기능을 과학적으로 근사화하고 숫자를 구체적이고 정확한 숫자로 반올림하는 것입니다. 범위, 벡터 등 Python의 많은 수학 함수는 간결하고 인체공학적으로 보입니다.

랜덤 함수를 사용하면 변수/배열의 가능한 모든 값을 통해 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 정수(randint)에 대한 난수 근사 함수는 코드 작업의 이식성을 만듭니다.
C/C의 := 대신 압축 할당 함수 =를 사용하면 논리 연산에 집중하지 않아도 됩니다. 들여쓰기(Tab)를 사용하면 함수의 시작과 끝을 강조하기 위해 대괄호 {}로 코드를 복잡하게 만들지 않아도 됩니다.

Jupyter Notebook을 사용하면 그 아래에 확장된 라이브러리가 있으므로 함수 작업이 더 쉬워집니다. 대규모 데이터 샘플을 사용하는 기계 학습도 코드에서 실행하는 데 몇 분밖에 걸리지 않습니다.
프로젝트가 실행되는 폴더의 파일 레이아웃을 생각할 필요 없이 모든 것을 한 곳에(.ipynb 파일) 저장할 수 있습니다.

A = matrix_gen(10)
for i in range(10):
    for j in range(10): 
        print('{0:8.5f}'.format(A[i,j]), end = ' ') 
    print()
print()

x = opinion_gen(10)
for i in x:
    print('{0:8.2f}'.format(i), end = ' ') 
print()

테이블 형식 데이터의 형식화된 출력은 지정된 소수점 이하 값과 정수 제한이 있는 형식 기능을 기반으로 합니다. 다른 객체지향 프로그래밍 언어와의 차이점은 작지만 수학적으로 복잡한 문제를 해결한다는 관점에서는 즐겁습니다.

위 내용은 초과분을 잘라냅니다(대략).의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!