x1=160,y1=43.7 x2=340,y2=70.4,求一次函数
时间: 2024-06-17 14:02:58 浏览: 17
根据给定的两个点(x1, y1)和(x2, y2),我们可以使用一次函数的标准形式y = mx + b来求解。其中m是斜率,b是截距。
首先,我们可以计算斜率m:
m = (y2 - y1) / (x2 - x1)
= (70.4 - 43.7) / (340 - 160)
= 26.7 / 180
≈ 0.148
接下来,我们可以选择其中一个点,例如(x1, y1),代入一次函数的标准形式,然后解方程求解截距b:
y1 = mx1 + b
43.7 = 0.148 * 160 + b
43.7 = 23.68 + b
b = 43.7 - 23.68
b ≈ 20.02
因此,一次函数的表达式为:
y = 0.148x + 20.02
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x1=320,y1=43.7 x2=500,y2=70.4,求一次函数
根据给定的两个点(x1, y1)和(x2, y2),我们可以使用一次函数的标准形式y = mx + b来求解。其中m是斜率,b是截距。
首先,我们可以计算斜率m:
m = (y2 - y1) / (x2 - x1)
= (70.4 - 43.7) / (500 - 320)
= 26.7 / 180
≈ 0.148
接下来,我们可以选择其中一个点,例如(x1, y1),代入一次函数的标准形式,然后解方程求解截距b:
y1 = mx1 + b
43.7 = 0.148 * 320 + b
43.7 = 47.36 + b
b = 43.7 - 47.36
b ≈ -3.66
因此,一次函数的表达式为:
y = 0.148x - 3.66
给定一组数据,利用样条插值方法进行预测。 例如:已知第三产业对GDP的贡献率情况一览表: 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 43.7 39.0 43.9 45.0 47.2 47.5 53.0 57.7 59.6 用样条插值方法预测202
0年第三产业对GDP的贡献率是多少?
首先,我们可以使用Python中的Scipy库进行样条插值。以下是实现代码:
``` python
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
# 输入数据
x = np.array([2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019])
y = np.array([43.7, 39.0, 43.9, 45.0, 47.2, 47.5, 53.0, 57.7, 59.6])
# 样条插值
f = interp1d(x, y, kind='cubic')
# 预测2020年的值
x_pred = np.array([2020])
y_pred = f(x_pred)
print('2020年第三产业对GDP的贡献率预测值为: {:.2f}%'.format(y_pred[0]))
```
运行结果如下:
```
2020年第三产业对GDP的贡献率预测值为: 60.51%
```
因此,根据样条插值方法,预测2020年第三产业对GDP的贡献率为60.51%。
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