해머슴의 글쓰기 넓은터

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tkinter import *from tkinter import messagebox# 가우시안 근사로 델타 함수 구현def delta_approx(x, epsilon):    return (1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * epsilon)) * np.exp(-x**2 / (2 * epsilon**2))# 델타 함수 근사값 계산 및 출력 함수def plot_delta():    try:        epsilon = float(epsilon_entry.get())  # 사용자 입력값을 가져옴        if epsilon 0:            messagebox.showerror("Error..

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tkinter import Tk, Label, Entry, Buttonfrom matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg# 시그모이드 함수 정의def sigmoid(x):    return 1 / (1 + np.exp(-x))# 그래프 그리기 함수def plot_sigmoid():    try:        x_min = float(entry_xmin.get())        x_max = float(entry_xmax.get())        x_points = int(entry_xpoints.get())                x = np...

import tkinter as tkfrom tkinter import ttkimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAggimport numpy as np# 그래프 업데이트 함수def update_plot():    try:        # 사용자 입력값 읽기        a = float(a_entry.get())        b = float(b_entry.get())        c = float(c_entry.get())                # 로그 함수 정의        x = np.linspace(0.1, 10, 400)  # x는 0보다 큰 값만        y ..

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import Ridgefrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scoreimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialog, messageboxfrom matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg# 엑셀 파일을 ..

import tkinter as tkfrom tkinter import messageboximport requests# OpenWeatherMap API keyAPI_KEY = '2dd7ff7ea5b32023f96b6490b89ed94b'  # OpenWeatherMap에서 받은 API 키를 입력하세요.def get_weather():    city = city_entry.get()    if not city:        messagebox.showwarning("입력 오류", "도시 이름을 입력하세요.")        return        # OpenWeatherMap API URL    url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={cit..

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tkinter import *from tkinter import ttk# 단위 계단 함수 정의def unit_step(x):    return np.where(x >= 0, 1, 0)# 그래프를 그리는 함수def plot_graph():    # 입력 범위를 가져옴    x_min = float(entry_x_min.get())    x_max = float(entry_x_max.get())        # 입력 범위에 따른 x 값을 생성    x = np.linspace(x_min, x_max, 500)    y = unit_step(x)        # 그래프 그리기    plt.figure(figsize..

def delta(x):    """Simple approximation of the Dirac delta function."""    epsilon = 1e-10  # A small threshold value to simulate 'zero'    if abs(x) epsilon:        return 1.0    else:        return 0.0# Example usage:x_values = [-1, -0.1, 0, 0.1, 1]for x in x_values:    print(f"delta({x}) = {delta(x)}")

import tkinter as tkfrom tkinter import ttkimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg# 다항식 그래프 그리기 함수def draw_graph():    try:        coeffs = [float(entry.get()) for entry in entries]        x = np.linspace(-10, 10, 400)        y = np.polyval(coeffs, x)        # 기존 그래프 지우기        ax.clear()        ax.plot(x, y)        ax.set_..

# -*- coding: utf-8 -*-# 부등식 함수 그래프를 그리기 위한 Python 프로그램import tkinter as tkfrom tkinter import messageboximport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 부등식 그래프 그리기 함수def plot_inequality():    try:        # 사용자 입력값 받기        inequality = entry.get()        # x값 설정 (범위: -10부터 10까지)        x = np.linspace(-10, 10, 400)        # 부등식 평가        y = eval(inequality)        # 그래프 그리기        plt.figu..