python迭代法函数 python迭代算法

python解决jacob迭代法求解线性方程组

题主好. 经典的 Jacobi 迭代算法如下:

设 A = D - E, 则 x = D^{-1}*b + D^{-1}*E*x = C + T*x

可以参考如下代码(复制代码后请注意缩进):

import numpy as np

def linalg_solve_jacobi(A, b, x0, max_it, tol=1.0e-7):

# 判断 A, b 的维数是否正确

if A.shape[0]!=A.shape[1] or A.shape[0]!= b.shape[0]:

raise Exception('A must be square or A and b must be compatible!')

D = np.diag(A)

# 判断对角元素是否含零

if np.amin(np.absolute(D)) 1e-14:

raise Exception('Diagonal elements of A must not be zeros!')

# 设置初始迭代步数为0

n = 0

#

# Jacobi 算法:

# 设 A = D - E, 则 x = D^{-1}*b + D^{-1}*E*x = C + T*x

#

invD = np.diag(1.0/D)             # invD is inv(D)

C = np.dot(invD,b)                # C is inv(D)*b

T = np.dot(invD, np.diag(D)-A)    # T is inv(D)*E

while n max_it:

x = C + np.dot(T, x0)

if np.linalg.norm(x-x0)tol:

break

x0[:] = x

n+=1

# 如果超过最大迭代步数, 迭代失败

if nmax_it:

raise Exception('Failed to converge within {} steps!'.format(max_it))

# 成功, 返回

return x, n

if __name__ == "__main__":

A = np.array([[10, -1, 2, 0],[-1, 11, -1, 3],\

[2, -1, 10, -1], [0, 3, -1, 8]], dtype=np.float64)

b = np.array([6, 25, -11, 15], dtype=np.float64)

x0 = np.array([0,0,0,0], dtype=np.float64)

max_it = 100

tol = 1.0e-7

x,n=linalg_solve_jacobi(A, b, x0, max_it, tol)

print(x,n)

python 函数 生成器 迭代 括号问题

1. print(L.values()) or type() L是个字典，values keys 那几个是字典的几个方法

2. print or type(g) g是生成器

3. 错误信息已经写的很清楚了 你问题说反了，fib(8)是生成器

其实是类型不同

Python的基础知识之迭代器

迭代：按照一定的顺序访问集合中的每一个元素，或者叫遍历（其他语言叫做遍历）；

可迭代对象（Iterable）：能被迭代的对象，或者说直接作用于for循环的对象，可以通过for..in来遍历的对象，比如数组（list）、元祖（tuple）字符串等；

迭代器（Iterator）：能作用于next() 函数，并不断返回下一个值的对象称为迭代器，是惰性计算的序列（很重要）

1、判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断

2、判断一个对象是否是迭代器Iterator对象

3、可迭代对象Iterable转化为迭代器对象Iterator

4、使用迭代器迭代

1、迭代器的特性

A.惰性计算数据，节省内存

B.能记录状态，并通过next()函数执行下一个状态

C.具有可迭代性

2、集合数据类型如list、dict、str、tuple等是可迭代对象Iterable但不是迭代器Iterator，不过可以通过iter()函数转化为一个Iterator对象

原因：Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。Iterator对象表示一个无限大的数据，集合是有限集合，假如被next()到最后就是没有返回直接carsh

3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一种特殊的迭代器；

如果想了解更多Python知识，请查看

Python的基础知识之生成器

Python的基础知识之装饰器

学无止境，学习Python的伙伴可以多多交流。

Python中的迭代器是什么

迭代器 

迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

1.可迭代对象 

以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

2.判断是否可以迭代 

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

运行结果：

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

相关推荐：《Python视频教程》

3.迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

运行结果：

4.iter()函数 

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

运行结果：

总结

·凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

·凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型

·集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

·目的是在使用集合的时候，减少占用的内容。

相关推荐：

三分钟看懂什么是Python生成器

用python写程序，用用迭代法求x=a**(1/2)（a的平方根）？

def sqrt_newton(num):

x=sqrt(num)

y=num/2.0

count=1

while abs(y-x)0.00001:

print count,y

count+=1

y=((y*1.0)+(1.0*num)/y)/2.0000

return y

希望 是你想要的结果。

Python用迭代（yield）和递归解决八皇后问题

国际象棋的皇后行走具有最高的灵活性，可以横、竖、斜共八个方向无限步行走。你需要将国际象棋8个皇后放在棋盘上，条件是任何一个皇后都不能威胁其他皇后，即任何两个皇后都不能吃掉对方。

分析：在棋盘的第一行尝试为第一个皇后选择一个位置，再在第二行尝试为第二个皇后选择一个位置，依次类推。在发现无法为一个皇后选择合适的位置后，回溯到前一个皇后，并尝试为它选择另一个位置。当八个皇后都放在棋盘上时即得到一种解。

用元组（其他序列也可以）表示可能的解（或一部分），例如（1，3，5）表示当前共摆放了三个皇后，第一个皇后在1行1列，第二个皇后在2行3列，第三个皇后在3行5列。

当前状态state，下一个皇后在下一行的next_x位置，根据皇后的行走规则，如果已有的皇后可以吃掉下一个皇后，则表示有冲突，否则没有。

函数conflict定义：接受用状态元组表示的既有皇后的位置，并确定下一个皇后的位置是否会导致冲突。

参数 next_x 表示下一个皇后的水平位置（x 坐标，即列），而 next_y 为下一个皇后的垂直位置（y 坐标，即行）。这个函数对既有的每个皇后执行简单的检查：如果下一个皇后与当前皇后的 x 坐标相同或在同一条对角线上，将发生冲突，因此返回True ；如果没有发生冲突，就返回False 。

abs(state[i] - next_x) in (0, next_y - i) 表示两个皇后的水平距离为0或等于垂直距离时为真、否则为假。

关于python迭代法函数和python迭代算法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。