pi控制算法公式？

一、pi控制算法公式？

获利指数（Pl ）=投产后各年现金流入量的现值合计/原始投资的现值合计

或：=1+净现值率

获利指数（PI），是指投产后按基准收益率或设定折现率折算的各年现金流入量的现值合计与原始投资的现值合计之比

只有获利指数大于1或等于1的投资项目才具有财务可行性。

二、python 排序算法？

1、冒泡排序

它反复访问要排序的元素列，并依次比较两个相邻的元素。

2、选择排序

首次从待排序的数据元素中选择最小(或最大)的元素，存储在序列的开始位置。

3、插入排序

对于未排序的数据，通过构建有序的序列，在已排序的序列中从后向前扫描，找到相应的位置并插入。插入式排序在实现上。

4、快速排序

将要排序的数据通过一次排序分成两个独立的部分。

5、希尔排序(插入排序改进版)

将要排序的一组数量按某个增量d分为几个组，

6、归并排序，首先递归分解组，然后合并组。

基本思路是比较两个数组的面的数字，谁小就先取谁，取后相应的指针向后移动一个。然后再比较，直到一个数组是空的，最后复制另一个数组的剩余部分。

三、python算法作用？

可以做分类。通常是做文本分类。 在此基础上做邮件的垃圾邮件过滤。还有自动识别效果也不错。

这是一个常见的算法。而且用处挺多的。 在语言分析里常用。比如：我有一组文件，想自动分成不同的类别。 再比如我有一个文章，想根据内容，自动分锻落。再比如有很多新闻，可以自动按行业进行分类。

这个算法有自学习，也就是机器学习的扩展。所以可以让算法自动升级精度。开始50-70%，后来可以达到90%的分类精度

四、学习python灰狼算法-灰狼算法代码python实现

什么是灰狼算法？

灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种群智能优化算法，灵感来自灰狼群体的社会行为。它是一种新型的启发式优化算法，用于解决各种优化问题，如函数优化、神经网络训练、模式识别等。

灰狼算法的原理

灰狼算法模拟了灰狼社会中狼群的社会行为和等级结构。算法中包括模拟"alfa"、"beta"和"delta"三种等级的灰狼，并通过模拟狩猎行为来进行优化搜索。

灰狼算法的python实现

在Python中，可以通过编写灰狼算法的代码来实现灰狼算法的优化过程。下面是一个简单的灰狼算法优化的Python代码示例：

        
            

                from math import exp
                import random
                def grey_wolf_optimizer(obj_function, search_space, max_iterations, pop_size):
                    # 初始化灰狼群
                    alpha_pos, beta_pos, delta_pos = [0.0]*len(search_space), [0.0]*len(search_space), [0.0]*len(search_space)
                    alpha_score, beta_score, delta_score = float("inf"), float("inf"), float("inf")
                    positions = [[random.uniform(search_space[i][0], search_space[i][1]) for i in range(len(search_space))] for j in range(pop_size)]
                    for iteration in range(max_iterations):
                        # 更新每只灰狼的位置
                        for i in range(pop_size):
                            fitness = obj_function(positions[i])
                            if fitness < alpha_score:
                                alpha_score = fitness
                                alpha_pos = positions[i]
                            if fitness > alpha_score and fitness < beta_score:
                                beta_score = fitness
                                beta_pos = positions[i]
                            if fitness > alpha_score and fitness > beta_score and fitness < delta_score:
                                delta_score = fitness
                                delta_pos = positions[i]
                        a, A = 2 - 2 * (iteration / max_iterations), 2 * iteration / max_iterations
                        for i in range(pop_size):
                            for j in range(len(search_space)):
                                c1, c2 = random.random(), random.random()
                                Dalpha, Dbeta, Ddelta = abs(2 * a * random.random() - a), abs(2 * random.random() - 1), abs(2 * A * random.random() - A)
                                X1, X2, X3 = alpha_pos[j] - Dalpha * abs(c1 * alpha_pos[j] - positions[i][j]), beta_pos[j] - Dbeta * abs(c2 * beta_pos[j] - positions[i][j]), delta_pos[j] - Ddelta * abs(c1 * delta_pos[j] - positions[i][j])
                                positions[i][j] = (X1 + X2 + X3) / 3
                    return alpha_pos, alpha_score
            
        
    

总结

通过上面的Python示例，我们实现了简单的灰狼算法优化过程。希望对你学习灰狼算法和Python编程有所帮助！

感谢您阅读这篇文章，希望可以帮助你更好地理解灰狼算法的原理和Python实现。

五、python魔方还原算法？

一、底面十字函数：

solve_x_pro 寻找两个底面的棱块，放在顶面

solve_x_pro1 寻找第三个底面的棱块，放在顶面

solve_x_pro2 寻找第四个底面的棱块，放在顶面

solve_x 将顶面的四个棱块翻转下来，使得底面行程十字型

前面三个函数均采用暴力递归的方式，从魔方的12种旋转方法中一一枚举，直到满足条件，后面的 solve_x 根据公式进行魔方旋转即可。

二、底面归位函数

solve_down 判断底面角块在哪里，并调用 turn_down 函数进行相应的旋转操作

turn_down 存储旋转需要用到的公式，并根据条件进行相应的旋转魔方

三、中层归位函数

turn_second 完成中间层时的旋转函数，记录着底面旋转方法，由 solve_2 和solve_3 函数调用来旋转完成底面

solve_3 由顶层的棱块向中间层旋转时使用

solve_2 中间层的棱块，与正确的颜色棱块恰好相反时调用

四、顶面归位函数

solve_ding_x 旋转顶层出现黄色十字的函数

solve_ding 完成顶面全部是黄色的函数，此时侧面尚归位

solve_ding_jiao 完成顶部四个角块归位的函数

五、顶层棱块归位函数

solve_all 完成魔方上层最后三个棱块或四个棱块归位的函数

六、python里边的pi是啥？

Pi是一个数学常量，它代表圆的周长与直径之比，通常表示为π。在Python中，可以通过math模块来使用pi常量。原因是：Pi是数学中的一个重要常量，适用于多种数学计算，如几何、三角函数和微积分等。Python中的math模块提供了很多常用的数学函数和常量，包括pi常量。内容延伸：除了math模块中的pi常量，Python还可以使用numpy库中的pi常量。此外，还可以使用其他工具如sympy来进行符号计算，从而涉及到更多的数学常量和函数。

七、math.pi怎么引用 python？

通过import math头文件包来被python使用

八、用计算器计算？

方法/步骤分步阅读

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第一步是要弄清楚基本键的作用。在计算器常用键中，点击C键，是清除所有寄存器中的数值。

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点击M+这个键盘，是把目前显示的值放在存储器里。

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点击M-键，是从存储器内容中减去当前显示值；

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第二步求百分比；如120的23%是27.6。方法是点击【1】、点击【2】、点击【0】、，点击【X】点击【2】点击【3】点击【%】，点击【=】计算器就会弹出结果27.6

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第三步求比例：如18比150的百分率是27. 方法是1点击【C】键清空上面结果；2分别点击【1】、点击【8】输入18，再点击【÷】、再点击【1】、点击【5】、点击【0】、点击【%】点击【=】；结果就会显示27.

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第四步混合运算：如5.45X2+4.7X3=25.方法与步骤是：1点击【C】键清空上面结果；2分别点击【5】、点击【.】点击【4】点击【5】输入5.45，再点击【X】、再点击【2】；点击【=】结果就会显示10.9.在算出5.45X2等于10.9后，按【M+】键、点击一下清除键【C】键；

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依次点击数字，符号的方法，继续算4.7X3算出1.41之后按【M+】、按【C】键；

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最后按【MR】,显示结果为25

九、python查看math库的pi值？

在python的IDE中，导入math模块，import math 输入math.pi 即可输出pi的值，可以查看。

十、如何根据算法写python？

Python有很多第三方的算法包，可以满足日常的算法调用，直接pip安装，然后import引用即可。