稳定性和时间复杂度

Intro

最近遇到了一个问题，要求一个由多个非线性方程组成的方程的 参数
已经目标方程的形式 求解对应非线性方程的未知参数 例如：

$$ s(t)=a\cdot f1(t)+b\cdot f2(t)+c \cdot f(3t) $$

其中:

$$f1(t)= w \cdot sin(k\cdot t)$$

$$f2(t)= 1- \frac{1}{\sqrt1-w^2}\cdot e^{-\alpha}\cdot sin[(1-\sqrt{1-w^2})+arccos(w)]$$

$f(3)$是一个cdf 概率累计分布函数

random模块

np.random.random

Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0).产生随机矩阵，如random.random([2,3])产生一个2x3维的随机数

科学可视化经典定义为图形化显示科学数据的过程。 但是，这个过程远非直接的或自动的。 有很多不同的方法来表示相同的数据：散点图，线性图，条形图和饼图，等等。 此外，使用相同类型的情节的相同数据可能被视为非常不同，取决于谁在看数字。 科学可视化的更准确的定义将是人与数据之间的图形界面。 在这篇短文中，我们旨在提供一套基本的规则来改善图形设计，并解释一些常见的陷阱。

Rule 1: Know Your Audience

Rule 2: Identify Your Message

Rule 3: Adapt the Figure to the Support Medium

Rule 4: Captions Are Not Optional

Rule 5: Do Not Trust the Defaults

Rule 6: Use Color Effectively

Rule 7: Do Not Mislead the Reader

Rule 8: Avoid “Chartjunk”

Rule 9: Message Trumps Beauty

Rule 10: Get the Right Tool

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占个坑 以后写

占个坑，以后写

Inroduction

本课程的主要内容是理解如何更清楚地向那些对数据感兴趣的利益相关者传达数据。有许多不同的利益相关者可能对使用视觉材料感兴趣。
例如，你想和同行的数据科学家分享公正的数据表达，他们能够做出自己的推论和解释。但是，您也希望能够与可能熟悉域名但正在寻找具体可操作见解的经理和主管分享数据故事。
在这个课程中将学会得到一个新的可视化技术，你将被要求扩展matplotlib代码库来增强其功能。这是您作为数据科学家的重要一步。要超越使用现成的工具，而是能够修改它们以支持理解数据和问题的新方法。

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