Guida Pratica al Calcolo del Determinante: Esercizi Svolti (2×2, 3×3, 4×4) e Sviluppo di Laplace
Più che un semplice numero, il determinante è una specie di “responso”. È il valore che dice a un ingegnere se una struttura reggerà (stabilità), […]
Più che un semplice numero, il determinante è una specie di “responso”. È il valore che dice a un ingegnere se una struttura reggerà (stabilità), […]
L’analisi dei dati sembra spesso un labirinto di numeri e tabelle. Se ti è capitato di lavorare con dataset complessi, sai bene che i metodi […]
Questa raccolta di esercizi è pensata per chi vuole consolidare l’uso di NumPy in contesti reali: analisi ambientale, simulazioni, normalizzazioni, ottimizzazione e modellazione statistica. Ogni […]
Se lavori con i dati in Python, probabilmente hai già conosciuto il “collo di bottiglia” dei cicli for. Quando le liste diventano lunghe migliaia, o […]
Questo codice implementa il metodo di Newton-Raphson, un algoritmo iterativo utilizzato per trovare le radici (zeri) di una funzione. 👉Metodo di Newton-Raphson: Guida Completa alla […]
Le matrici sono strutture dati fondamentali in molti campi, dall’informatica alla matematica, dalla fisica all’intelligenza artificiale. In Python, esistono due modi principali per creare e […]
Introduzione Il modello di Leontief rappresenta uno strumento fondamentale per comprendere come i diversi settori di un’economia sono interconnessi tra loro. Sviluppato dal premio Nobel […]
ESERCIZIO 1 Sia dato il seguente array: playway_values = np.array ([[ 305. , 324.5, 283.5, 310. , 64081. , 41. ], [ 325.5, 340.5, 320. , […]
La distribuzione uniforme Calcolare la stima puntuale della distribuzione uniforme def dunif(x, minimum=0,maximum=1): from scipy.stats import uniform result=uniform.pdf(x=x,loc=minimum,scale=maximum-minimum) return result # esempio: # la probabilità che nel lancio di un dado esca 3 print(dunif(3, minimum=0,maximum=6)) Output: 0.16666666666666666 Calcolare la funzione di ripartizione […]
Statistica descrittiva Calcolare la media degli elementi di un array def mean(array): import numpy as np array=np.array(array) result= np.mean(array) return result #esempio: a = [1,3,5,8,9,12] mean(a) Output: 6.333333333333333 Calcolare la deviazione […]
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