【日语n2真题】n2 2016.12解析+听力原文+答案
时间: 2023-05-15 11:04:07 浏览: 229
该听力原文为日语N2考试中的听力部分,2016年12月份的真题。听力材料分为五个场景,包含了购物、订餐、问路、旅游等日常生活场景,并配有对话和问题。此次听力考试也包含了多种考试题型,如选择题、填空题等,考察了听力理解和日语应用能力。通过该听力材料,考生可以提升自己对日语听力的认识和应用能力。相比较于听力,答案稍显简单,主要是选择题和填空题,需要考生根据听力材料中所得信息进行简单的判断和填空。整个听力考试的难度适中,通过学习和掌握,相信考生可以轻松应对,取得不错的成绩。
相关问题
写一段求求12+22+32+...+n2说完和的Python代码
### 回答1:
好的,这是求和的公式:1² + 2² + ... + n² = n(n+1)(2n+1)/6,以下是Python代码实现:
```
n = int(input("请输入n的值:"))
sum = n * (n+1) * (2*n+1) / 6
print("1² + 2² + ... + n² 的和为:", sum)
```
你可以将n替换为任何正整数,程序将计算出对应的和。
### 回答2:
要写一个求和序列12,22,32,...,n^2的Python代码,可以使用循环结构来实现。具体代码如下:
```python
n = int(input("请输入一个正整数n:")) # 输入要求和的序列的最大项n
sum = 0 # 初始化和为0
for i in range(1, n+1): # 使用range函数遍历从1到n的整数
sum += i**2 # 将每一项的平方加到和上
print("序列12, 22, 32, ...,", n**2, "的和为:", sum) # 输出结果
```
首先,代码会要求用户输入一个正整数n,即要求和的序列的最大项。然后,代码会初始化和为0。接下来,通过使用循环结构,从1到n遍历整数,每一次循环将当前项的平方值加到和上。最后,输出结果,显示序列12,22,32,...,n^2的和。
### 回答3:
求12,22,32,...,n2的和,可以通过循环的方式来实现。假设n为给定的整数,以下是Python代码:
```python
def sum_of_squares(n):
total = 0 # 初始化总和为0
for i in range(1, n+1):
total += i**2 # 将每个数的平方累加到总和中
return total
n = int(input("请输入一个整数n:"))
result = sum_of_squares(n)
print("12,22,32,...,", n, "2的和为:", result)
```
首先,我们定义了一个名为`sum_of_squares`的函数,该函数接收一个整数n作为参数。在函数中,我们初始化一个变量`total`为0,用于存储12,22,32,...,n2的和。然后,我们使用`for`循环遍历从1到n的所有整数。在循环中,我们将每个数的平方累加到总和中,即`total += i**2`。最后,我们返回总和。
在主程序中,我们通过`input`函数获取用户输入的整数n,并将其传递给`sum_of_squares`函数。然后,我们将计算结果打印出来,并显示“12,22,32,...,n2的和为:”。
y = 813402593.2415 + 1.0527x1 + 7.8389x2 + -6.4792x3 + -5638.5189x4 + 0.34774x5 + 3.5502x6,对此方程绘制多元回归曲线,用matlab实现
首先,我们需要导入数据并拟合多元线性回归模型。假设我们的数据文件名为“data.csv”,包含6列自变量和1列因变量:
```matlab
% 导入数据
data = readmatrix('data.csv');
% 分离自变量和因变量
x = data(:,1:6);
y = data(:,7);
% 拟合多元线性回归模型
mdl = fitlm(x,y);
```
接下来,我们可以使用`meshgrid`函数生成平面上的网格点,并计算每个点的预测值。然后,使用`surf`函数绘制回归曲面:
```matlab
% 生成网格点
[x1,x2] = meshgrid(min(x(:,1)):100:max(x(:,1)), min(x(:,2)):100:max(x(:,2)));
[n1,n2] = size(x1);
x3 = ones(n1, n2) * mean(x(:,3));
x4 = ones(n1, n2) * mean(x(:,4));
x5 = ones(n1, n2) * mean(x(:,5));
x6 = ones(n1, n2) * mean(x(:,6));
X = [x1(:), x2(:), x3(:), x4(:), x5(:), x6(:)];
% 计算预测值
Y = predict(mdl, X);
% 绘制回归曲面
surf(x1,x2,reshape(Y,n1,n2));
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('y');
```
这样,就可以得到多元回归曲面的可视化结果了。完整的代码如下:
```matlab
% 导入数据
data = readmatrix('data.csv');
% 分离自变量和因变量
x = data(:,1:6);
y = data(:,7);
% 拟合多元线性回归模型
mdl = fitlm(x,y);
% 生成网格点
[x1,x2] = meshgrid(min(x(:,1)):100:max(x(:,1)), min(x(:,2)):100:max(x(:,2)));
[n1,n2] = size(x1);
x3 = ones(n1, n2) * mean(x(:,3));
x4 = ones(n1, n2) * mean(x(:,4));
x5 = ones(n1, n2) * mean(x(:,5));
x6 = ones(n1, n2) * mean(x(:,6));
X = [x1(:), x2(:), x3(:), x4(:), x5(:), x6(:)];
% 计算预测值
Y = predict(mdl, X);
% 绘制回归曲面
surf(x1,x2,reshape(Y,n1,n2));
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('y');
```
需要注意的是,该方法只适用于自变量为2~3个的情况。如果自变量更多,可以考虑使用主成分回归或LASSO回归等方法来降低自变量的维度。