c++类与对象二实验

时间: 2023-12-14 09:00:28 浏览: 47
c类和对象是面向对象编程中非常重要的概念,它们允许我们将数据和功能结合起来,以便更好地组织和管理代码。在c语言中,类和对象可以通过结构体和指针来实现。 首先,我们可以使用结构体来定义类,结构体可以包含不同类型的数据成员,以及函数成员指针。这样就可以实现类似于面向对象编程中的数据和方法的封装。 然后,我们可以利用指针来创建对象实例,通过动态分配内存来为对象分配空间,并将成员函数指针指向对应的函数实现。这样就可以实现类的实例化和方法的调用。 为了更好地理解类和对象的使用,我们可以进行一些实验,比如创建一个人员类,包括姓名、年龄等数据成员,并实现一些操作,比如修改姓名、计算年龄等方法。然后创建一些对象实例,对数据成员进行赋值,并调用方法来看到效果。 另外,我们还可以实验一些继承和多态的概念,尝试创建一个派生类并覆盖基类的方法,然后创建对象实例来测试多态的效果。 通过这些实验,我们可以更好地理解类和对象在c语言中的实现方式,以及面向对象编程的一些基本概念。这样可以帮助我们更好地理解和应用面向对象编程的思想和方法。
相关问题

C++实验: 类与对象

在C类与对象的实验中,学习到了使用不同类型的构造函数(默认构造函数、委托构造函数、带文件路径参数的构造函数、拷贝构造函数)、析构函数、友元函数以及运算符重载。其中,最有收获的是学习到了运算符重载的方法,可以根据自己设计的对象来进行运算符的重载。这对于之前学过Java的我来说并没有太大的困难,实验过程也很顺利。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [C++程序设计 —— 实验一:类与对象](https://blog.csdn.net/DreamWendy/article/details/120566087)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

c++类与对象定义初始化实验小结

在C++中,类是一种用户自定义的数据类型,可以包含数据成员和成员函数。对象是该类的一个实例,可以使用类中定义的成员函数来操作类的数据成员。 类的定义通常包括成员变量和成员函数,可以使用访问修饰符(public、private、protected)来控制这些成员的访问权限。类的成员函数可以在类的内部定义,也可以在类的外部定义。在类的外部定义成员函数时,需要使用类名和作用域解析运算符来标识该函数属于哪个类。 对象的定义和初始化可以在声明时一起完成,也可以分开完成。对象定义时可以使用默认构造函数来初始化对象,也可以通过构造函数传入初始值来初始化对象。 在实验中,我们学习了如何定义类和对象,并了解了类和对象的初始化方式。同时,我们还学习了如何使用构造函数来初始化对象,以及如何使用析构函数来释放对象占用的资源。这些知识可以帮助我们更好地理解和使用面向对象编程的思想和技术。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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