请列出 示例代码

当然，我可以提供一些示例代码。以下是一个简单的 Python 示例，用于将两个数字相加并打印结果：

num1 = 5
num2 = 10

sum = num1 + num2

print("The sum of", num1, "and", num2, "is", sum)

输出将是：

The sum of 5 and 10 is 15

希望这个示例能够帮助您更好地理解如何使用 Python 进行简单的计算并输出结果。

相关问题

flink集成springboot 请列出 java 示例代码

当然，下面是一个简单的 Java 示例，展示了如何在 Flink 应用程序中集成 Spring Boot：

@SpringBootApplication
public class FlinkWithSpringBootApplication {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SpringApplication.run(FlinkWithSpringBootApplication.class, args);

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        stream.map(new MapFunction<String, String>() {
            @Override
            public String map(String value) throws Exception {
                // 在这里可以使用 Spring Bean 进行业务逻辑处理
                return "Message received: " + value;
            }
        }).print();

        env.execute();
    }
}

在这个示例中，我们首先使用 `@SpringBootApplication` 注解标记了我们的应用程序类，这个类也是 Spring Boot 应用程序的入口点。在 `main` 方法中，我们启动了 Spring Boot 应用程序，并创建了一个 Flink `StreamExecutionEnvironment` 对象。然后，我们使用 `socketTextStream` 方法创建了一个数据流，该数据流从本地主机的 9999 端口接收数据。

接下来，我们使用 `map` 方法将每个接收到的字符串转换为新的字符串，新字符串包含收到的消息内容。在这里，我们可以使用 Spring Bean 进行业务逻辑处理。最后，我们使用 `print` 方法将转换后的字符串打印到控制台上。

最后，我们使用 `execute` 方法来执行 Flink 作业。这个简单的示例演示了如何在 Flink 应用程序中集成 Spring Boot，以及如何在数据流中使用 Spring Bean 进行业务逻辑处理。

列出示例

以下是使用Python语言实现线性插值和样条插值的示例代码：

线性插值示例：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# 原始数据
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 2, 3, 1, 4, 2])

# 线性插值
f = interp1d(x, y, kind='linear')

# 插值结果
x_new = np.linspace(0, 5, 11)
y_new = f(x_new)

# 输出插值结果
print(y_new)

样条插值示例：

import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline

# 原始数据
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 2, 3, 1, 4, 2])

# 样条插值
cs = CubicSpline(x, y)

# 插值结果
x_new = np.linspace(0, 5, 11)
y_new = cs(x_new)

# 输出插值结果
print(y_new)

以上代码均使用了Scipy库中的插值函数，可以通过pip安装。