硕士论文 可以用python实现吗?

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硕士论文 可以用python实现吗?

问:硕士论文 可以用python实现吗?

  • 答:自动的概念比较宽泛。是指自动查全IEEE站的论文并自动下载,还是提供一个URL然后自动下载页面内的论文PDF并且提取元数据,还是给关键字自动下载搜索结果列表的论文?你需要自己先明确自己的需求,这些“自动”实现的难度是不一样的。听你的意思是,你所在的网络环境应该是能够下载IEEE的PDF格式论文吧,要注意的是如果批量下载大量论文的话,可能会被屏蔽C段地址造成别人也无法访问哦。
    Python是可以的,可以自己从urllib的基础开始,也可以用模拟浏览器,也有scrapy这样的框架。总之,技术上是可行的。
    如果只是写论文整理文献,可以学习使用Zotero,可以很方便的自动下载页面内的论文并生成元数据,引用和批注都很方便,除了IEEE的网站也支持其他非常多的网站类型。
  • 答:我帮你按照计划,实现原创内容!
  • 答:如果论文题目中没有特殊说明的话,可以使用任何语言来实现

问:用Python实现英文文章难度评级?

  • 答:By Jiaxian Shi
    英文文章的难度从直觉上来讲可以从以下两方面来定义:
    句子的难易程度可以从句子的长度和复杂性(从句数量,嵌套)方面来考虑。词汇的难易程度可以从词汇的长度和使用频率(专业词汇,罕见词汇)方面来考虑。通过查阅维基百科等相关资料,发现目前普遍得到运用的可读性标准为Flesch–Kincaid可读性测试指标。Flesch–Kincaid可读性测试指标由两个指标构成:Flesch Reading Ease(FRE)和Flesch–Kincaid Grade Level(FKGL)。与我们的直觉一致,两者都使用了类似的方法:句子长度和词汇长度(由音节数确定,不单纯考虑字母数)。由于两个指标对句子长度和词汇长度所采取的权重不同(包括正负号),所以两个指标的意义相反:FRE数值越高,文章就越简单,可读性也越高。而FKGL数值越高,文章就越复杂,文章的可读性也就越低。
    使用Python强大的自然语言处理(NLP)包NLTK,来实现下述3个功能:
    其中,断句使用NLTK提供的非监督学习的预训练模型tokenizers/punkt/english.pickle,分词则使用NLTK推荐的word_tokenize函数(使用TreebankWordTokenizer和PunktSentenceTokenizer模块),分音节则使用NLTK供的SyllableTokenizer模块。需要注意的是,分词会将标点符号分为一个单词,需要手动去除。同时,分音节时会讲英语中的连字符“-”分为一个音节,也需要手动去除。另外,文章需要进行预处理,去除回车符和空格,并将非标准标点符号转换为英文标准标点符号。
    统计出句数,词数和音节数后,即可根据上文提供的公式计算出FRE和FKGL了。本程序使用4段不同类型的英文文章分别计算FRG和FKGL,并使用matplotlib模块绘制出柱状图已做比较。
    文章:
    比较结果如下图所示:
    可以发现,文章的难度为:儿童文学<侦探小说<杂志文章<学术论文,这与我们的实际感受是一致的。

问:python能编论文代码吗?

  • 答:python可以编论文代码。具体步骤如下:
    1、在电脑的开始菜单中找到Python3.9文件,单击在里面找到IDLE文件,单击打开。
    2、在打开的窗口中,选择菜单栏中的file中的newfile。
    3、在弹出的新窗口中用英文输入法写代码:print。
    4、选择file中的save保存文件,保存好后,选择run中的runmodule,代码就可以运行了。

问:python能在毕设中做什么?

  • 答:可以的,毕业设计可以用Python语言,重点是论文的项目和文字内容排版。论文的内容不能过于重复。

问:每次开机都显示A:Drive error.?

每次开机都这样,按F2继续。开机后驱动器无法使用,光碟一放进,就自动弹出。困惑已久,请求高手帮忙。

  • 答:你所说的英文是指: 驱动器错误按F2键恢复
    1、你软盘驱动器可能松动,但是在CMOS中设置了,开启软驱的选项.
    方法是:开机按Del键,进入BIOS设置,选择第一个"基本设置",把floopy一项设置没"Disabel"无效就可以了。
    2、刚开始开机时按DEL进入BIOS,按回车键进入第一项,看看里面的“Drive A”项是不是“None”,
    不是的话按“Pgup”或“PgDn”进行修改,修改后按“ESC”退出,选“Save & Exit Setup”项按回车退出BIOS,重启,
    再不行的话就换了电池再按上面的步骤重新设置即可
  • 答:把光驱电源拔掉。。换条数据线看下。。。 还有吧BIOS恢复出厂设置试试。
  • 答:如果电脑有软驱的话,在bios里给他禁用了

问:Python怎么做最优化?

  • 答:最优化
    为什么要做最优化呢?因为在生活中,人们总是希望幸福值或其它达到一个极值,比如做生意时希望成本最小,收入最大,所以在很多商业情境中,都会遇到求极值的情况。
    函数求根
    这里「函数的根」也称「方程的根」,或「函数的零点」。
    先把我们需要的包加载进来。import numpy as npimport scipy as spimport scipy.optimize as optimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline
    函数求根和最优化的关系?什么时候函数是最小值或最大值?
    两个问题一起回答:最优化就是求函数的最小值或最大值,同时也是极值,在求一个函数最小值或最大值时,它所在的位置肯定是导数为 0 的位置,所以要求一个函数的极值,必然要先求导,使其为 0,所以函数求根就是为了得到最大值最小值。
    scipy.optimize 有什么方法可以求根?
    可以用 scipy.optimize 中的 bisect 或 brentq 求根。f = lambda x: np.cos(x) - x # 定义一个匿名函数x = np.linspace(-5, 5, 1000) # 先生成 1000 个 xy = f(x) # 对应生成 1000 个 f(x)plt.plot(x, y); # 看一下这个函数长什么样子plt.axhline(0, color='k'); # 画一根横线,位置在 y=0
    opt.bisect(f, -5, 5) # 求取函数的根0.7390851332155535plt.plot(x, y)plt.axhline(0, color='k')plt.scatter([_], [0], c='r', s=100); # 这里的 [_] 表示上一个 Cell 中的结果,这里是 x 轴上的位置,0 是 y 上的位置
    求根有两种方法,除了上面介绍的 bisect,还有 brentq,后者比前者快很多。%timeit opt.bisect(f, -5, 5)%timeit opt.brentq(f, -5, 5)10000 loops, best of 3: 157 s per loopThe slowest run took 11.65 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.10000 loops, best of 3: 35.9 s per loop
    函数求最小化
    求最小值就是一个最优化问题。求最大值时只需对函数做一个转换,比如加一个负号,或者取倒数,就可转成求最小值问题。所以两者是同一问题。
    初始值对最优化的影响是什么?
    举例来说,先定义个函数。f = lambda x: 1-np.sin(x)/xx = np.linspace(-20., 20., 1000)y = f(x)
    当初始值为 3 值,使用 minimize 函数找到最小值。minimize 函数是在新版的 scipy 里,取代了以前的很多最优化函数,是个通用的接口,背后是很多方法在支撑。x0 = 3xmin = opt.minimize(f, x0).x # x0 是起始点,起始点最好离真正的最小值点不要太远plt.plot(x, y)plt.scatter(x0, f(x0), marker='o', s=300); # 起始点画出来,用圆圈表示plt.scatter(xmin, f(xmin), marker='v', s=300); # 最小值点画出来,用三角表示plt.xlim(-20, 20);
    初始值为 3 时,成功找到最小值。
    现在来看看初始值为 10 时,找到的最小值点。x0 = 10xmin = opt.minimize(f, x0).xplt.plot(x, y)plt.scatter(x0, f(x0), marker='o', s=300)plt.scatter(xmin, f(xmin), marker='v', s=300)plt.xlim(-20, 20);
    由上图可见,当初始值为 10 时,函数找到的是局部最小值点,可见 minimize 的默认算法对起始点的依赖性。
    那么怎么才能不管初始值在哪个位置,都能找到全局最小值点呢?
    如何找到全局最优点?
    可以使用 basinhopping 函数找到全局最优点,相关背后算法,可以看帮助文件,有提供论文的索引和出处。
    我们设初始值为 10 看是否能找到全局最小值点。x0 = 10from scipy.optimize import basinhoppingxmin = basinhopping(f,x0,stepsize = 5).xplt.plot(x, y);plt.scatter(x0, f(x0), marker='o', s=300);plt.scatter(xmin, f(xmin), marker='v', s=300);plt.xlim(-20, 20);
    当起始点在比较远的位置,依然成功找到了全局最小值点。
    如何求多元函数最小值?
    以二元函数为例,使用 minimize 求对应的最小值。def g(X): x,y = X return (x-1)**4 + 5 * (y-1)**2 - 2*x*yX_opt = opt.minimize(g, (8, 3)).x # (8,3) 是起始点print X_opt[ 1.88292611 1.37658521]fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4)) # 定义画布和图形x_ = y_ = np.linspace(-1, 4, 100)X, Y = np.meshgrid(x_, y_)c = ax.contour(X, Y, g((X, Y)), 50) # 等高线图ax.plot(X_opt[0], X_opt[1], 'r*', markersize=15) # 最小点的位置是个元组ax.set_xlabel(r"$x_1$", fontsize=18)ax.set_ylabel(r"$x_2$", fontsize=18)plt.colorbar(c, ax=ax) # colorbar 表示颜色越深,高度越高fig.tight_layout()
    画3D 图。from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cmfig = plt.figure()ax = fig.gca(projection='3d')x_ = y_ = np.linspace(-1, 4, 100)X, Y = np.meshgrid(x_, y_)surf = ax.plot_surface(X, Y, g((X,Y)), rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)cset = ax.contour(X, Y, g((X,Y)), zdir='z',offset=-5, cmap=cm.coolwarm)fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5);
    曲线拟合
    曲线拟合和最优化有什么关系?
    曲线拟合的问题是,给定一组数据,它可能是沿着一条线散布的,这时要找到一条最优的曲线来拟合这些数据,也就是要找到最好的线来代表这些点,这里的最优是指这些点和线之间的距离是最小的,这就是为什么要用最优化问题来解决曲线拟合问题。
    举例说明,给一些点,找到一条线,来拟合这些点。
    先给定一些点:N = 50 # 点的个数m_true = 2 # 斜率b_true = -1 # 截距dy = 2.0 # 误差np.random.seed(0)xdata = 10 * np.random.random(N) # 50 个 x,服从均匀分布ydata = np.random.normal(b_true + m_true * xdata, dy) # dy 是标准差plt.errorbar(xdata, ydata, dy, fmt='.k', ecolor='lightgray');
    上面的点整体上呈现一个线性关系,要找到一条斜线来代表这些点,这就是经典的一元线性回归。目标就是找到最好的线,使点和线的距离最短。要优化的函数是点和线之间的距离,使其最小。点是确定的,而线是可变的,线是由参数值,斜率和截距决定的,这里就是要通过优化距离找到最优的斜率和截距。
    点和线的距离定义如下:def chi2(theta, x, y): return np.sum(((y - theta[0] - theta[1] * x)) ** 2)
    上式就是误差平方和。
    误差平方和是什么?有什么作用?
    误差平方和公式为:
    误差平方和大,表示真实的点和预测的线之间距离太远,说明拟合得不好,最好的线,应该是使误差平方和最小,即最优的拟合线,这里是条直线。
    误差平方和就是要最小化的目标函数。
    找到最优的函数,即斜率和截距。theta_guess = [0, 1] # 初始值theta_best = opt.minimize(chi2, theta_guess, args=(xdata, ydata)).xprint(theta_best)[-1.01442005 1.93854656]
    上面两个输出即是预测的直线斜率和截距,我们是根据点来反推直线的斜率和截距,那么真实的斜率和截距是多少呢?-1 和 2,很接近了,差的一点是因为有噪音的引入。xfit = np.linspace(0, 10)yfit = theta_best[0] + theta_best[1] * xfitplt.errorbar(xdata, ydata, dy, fmt='.k', ecolor='lightgray');plt.plot(xfit, yfit, '-k');
    最小二乘(Least Square)是什么?
    上面用的是 minimize 方法,这个问题的目标函数是误差平方和,这就又有一个特定的解法,即最小二乘。
    最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小,这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近(在古汉语中“平方”称为“二乘”),“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小。
    关于最小二乘估计的计算,涉及更多的数学知识,这里不想详述,其一般的过程是用目标函数对各参数求偏导数,并令其等于 0,得到一个线性方程组。具体推导过程可参考斯坦福机器学习讲义 第 7 页。def deviations(theta, x, y): return (y - theta[0] - theta[1] * x)theta_best, ier = opt.leastsq(deviations, theta_guess, args=(xdata, ydata))print(theta_best)[-1.01442016 1.93854659]
    最小二乘 leastsq 的结果跟 minimize 结果一样。注意 leastsq 的第一个参数不再是误差平方和 chi2,而是误差本身 deviations,即没有平方,也没有和。yfit = theta_best[0] + theta_best[1] * xfitplt.errorbar(xdata, ydata, dy, fmt='.k', ecolor='lightgray');plt.plot(xfit, yfit, '-k');
    非线性最小二乘
    上面是给一些点,拟合一条直线,拟合一条曲线也是一样的。def f(x, beta0, beta1, beta2): # 首先定义一个非线性函数,有 3 个参数 return beta0 + beta1 * np.exp(-beta2 * x**2)beta = (0.25, 0.75, 0.5) # 先猜 3 个 betaxdata = np.linspace(0, 5, 50)y = f(xdata, *beta)ydata = y + 0.05 * np.random.randn(len(xdata)) # 给 y 加噪音def g(beta): return ydata - f(xdata, *beta) # 真实 y 和 预测值的差,求最优曲线时要用到beta_start = (1, 1, 1)beta_opt, beta_cov = opt.leastsq(g, beta_start)print beta_opt # 求到的 3 个最优的 beta 值[ 0.25525709 0.74270226 0.54966466]
    拿估计的 beta_opt 值跟真实的 beta = (0.25, 0.75, 0.5) 值比较,差不多。fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(xdata, ydata) # 画点ax.plot(xdata, y, 'r', lw=2) # 真实值的线ax.plot(xdata, f(xdata, *beta_opt), 'b', lw=2) # 拟合的线ax.set_xlim(0, 5)ax.set_xlabel(r"$x$", fontsize=18)ax.set_ylabel(r"$f(x, \beta)$", fontsize=18)fig.tight_layout()
    除了使用最小二乘,还可以使用曲线拟合的方法,得到的结果是一样的。beta_opt, beta_cov = opt.curve_fit(f, xdata, ydata)print beta_opt[ 0.25525709 0.74270226 0.54966466]
    有约束的最小化
    有约束的最小化是指,要求函数最小化之外,还要满足约束条件,举例说明。
    边界约束def f(X): x, y = X return (x-1)**2 + (y-1)**2 # 这是一个碗状的函数x_opt = opt.minimize(f, (0, 0), method='BFGS').x # 无约束最优化
    假设有约束条件,x 和 y 要在一定的范围内,如 x 在 2 到 3 之间,y 在 0 和 2 之间。bnd_x1, bnd_x2 = (2, 3), (0, 2) # 对自变量的约束x_cons_opt = opt.minimize(f, np.array([0, 0]), method='L-BFGS-B', bounds=[bnd_x1, bnd_x2]).x # bounds 矩形约束fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))x_ = y_ = np.linspace(-1, 3, 100)X, Y = np.meshgrid(x_, y_)c = ax.contour(X, Y, f((X,Y)), 50)ax.plot(x_opt[0], x_opt[1], 'b*', markersize=15) # 没有约束下的最小值,蓝色五角星ax.plot(x_cons_opt[0], x_cons_opt[1], 'r*', markersize=15) # 有约束下的最小值,红色星星bound_rect = plt.Rectangle((bnd_x1[0], bnd_x2[0]), bnd_x1[1] - bnd_x1[0], bnd_x2[1] - bnd_x2[0], facecolor="grey")ax.add_patch(bound_rect)ax.set_xlabel(r"$x_1$", fontsize=18)ax.set_ylabel(r"$x_2$", fontsize=18)plt.colorbar(c, ax=ax)fig.tight_layout()
    不等式约束
    介绍下相关理论,先来看下存在等式约束的极值问题求法,比如下面的优化问题。
    目标函数是 f(w),下面是等式约束,通常解法是引入拉格朗日算子,这里使用 ββ 来表示算子,得到拉格朗日公式为
    l 是等式约束的个数。
    然后分别对 w 和ββ 求偏导,使得偏导数等于 0,然后解出 w 和βiβi,至于为什么引入拉格朗日算子可以求出极值,原因是 f(w) 的 dw 变化方向受其他不等式的约束,dw的变化方向与f(w)的梯度垂直时才能获得极值,而且在极值处,f(w) 的梯度与其他等式梯度的线性组合平行,因此他们之间存在线性关系。(参考《最优化与KKT条件》)
    对于不等式约束的极值问题
    常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题,通过解对偶问题而得到原始问题的解。该方法应用在许多统计学习方法中。有兴趣的可以参阅相关资料,这里不再赘述。def f(X): return (X[0] - 1)**2 + (X[1] - 1)**2def g(X): return X[1] - 1.75 - (X[0] - 0.75)**4x_opt = opt.minimize(f, (0, 0), method='BFGS').xconstraints = [dict(type='ineq', fun=g)] # 约束采用字典定义,约束方式为不等式约束,边界用 g 表示x_cons_opt = opt.minimize(f, (0, 0), method='SLSQP', constraints=constraints).xfig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))x_ = y_ = np.linspace(-1, 3, 100)X, Y = np.meshgrid(x_, y_)c = ax.contour(X, Y, f((X, Y)), 50)ax.plot(x_opt[0], x_opt[1], 'b*', markersize=15) # 蓝色星星,没有约束下的最小值ax.plot(x_, 1.75 + (x_-0.75)**4, '', markersize=15)ax.fill_between(x_, 1.75 + (x_-0.75)**4, 3, color="grey")ax.plot(x_cons_opt[0], x_cons_opt[1], 'r*', markersize=15) # 在区域约束下的最小值ax.set_ylim(-1, 3)ax.set_xlabel(r"$x_0$", fontsize=18)ax.set_ylabel(r"$x_1$", fontsize=18)plt.colorbar(c, ax=ax)fig.tight_layout()
    scipy.optimize.minimize 中包括了多种最优化算法,每种算法使用范围不同,详细参考官方文档。

问:python论文参考文献有哪些?

  • 答:关于python外文参考文献举例如下:

    1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.

    翻译:用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。

    2、a python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.翻译:用于从复杂网络中提取,比较和评估社区的python库。

    3、Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.

    翻译:使用SfePy在Python中进行多尺度有限元计算。

    4、Python-based Visual Recognition Classroom.

    翻译:基于Python的视觉识别教室。

    5、High‐performance Python for crystallographic computing.

    翻译:用于晶体学计算的高性能Python。

    6、Python programming on win32.

    翻译:Win32上的Python编程。

    7、A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.

    翻译:一个用于分析宇宙学辐射传递计算的Python包。

    Python genes get frantic after a meal.

    翻译:饭后Python基因变得疯狂。

    A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.

    翻译:用于控制Magstim经颅磁刺激器的Python工具箱。

    参考资料来源:百度百科-参考文献

    参考资料来源:中国知网-a python library

  • 答:张若愚 Python 科学计算【M】.北京:清华大学出版社.2012