写出用复合辛普森公式求某一函数从0到1的积分，首先用误差公式决定需要将区间 等分的子区间数

好的，我可以帮你写出使用复合辛普森公式计算某一函数从0到1的积分，并且通过误差公式决定需要将区间等分的子区间数的Python代码。以下是代码示例：

import math

def f(x):
    # 定义被积函数
    return math.sin(x)

def simpson(a, b, n):
    # 复合辛普森公式
    h = (b - a) / n
    x = [a + i * h for i in range(n + 1)]
    sum1 = sum2 = 0
    for i in range(1, n, 2):
        sum1 += f(x[i])
    for i in range(2, n, 2):
        sum2 += f(x[i])
    integral = (f(a) + 4 * sum1 + 2 * sum2 + f(b)) * h / 3
    return integral

def adaptive_simpson(a, b, eps):
    # 自适应辛普森公式
    n = 4
    integral1 = simpson(a, b, n)
    integral2 = simpson(a, b, n * 2)
    while abs(integral2 - integral1) > eps:
        n *= 2
        integral1 = integral2
        integral2 = simpson(a, b, n * 2)
    return integral2, n

# 计算 sin(x) 在 [0, 1] 区间上的积分，并确定需要将区间等分的子区间数
eps = 0.000005
a, b = 0, 1
integral, n = adaptive_simpson(a, b, eps)
error = (b - a) ** 5 / (180 * n ** 4) * max([abs(f(i)) for i in [a, b]])
print("积分值：", integral)
print("误差估计：", error)
print("子区间数：", n)

在这段代码中，我们定义了一个被积函数 `f(x)`，它的值为 `math.sin(x)`。然后，我们使用自适应辛普森公式来逼近积分值，并通过误差公式计算出误差估计值。最后，我们输出计算得到的积分值、误差估计值和需要将区间等分的子区间数。

希望这段代码能够帮助到你！