c语言玫瑰花源代码可复制

时间: 2023-09-15 13:03:25 浏览: 2946
C语言玫瑰花源代码是可以复制的。在C语言中,我们可以使用字符串输出函数printf和循环结构来打印出一朵玫瑰花的形状。 下面是一个简单的C语言代码示例: ```c #include <stdio.h> int main() { int i, j, n; printf("请输入花瓣的行数:"); scanf("%d", &n); for (i = -n; i <= n; i++) { for (j = -n; j <= n; j++) { if (i * i + j * j <= n * n) { printf("* "); } else { printf(" "); } } printf("\n"); } return 0; } ``` 在上述代码中,首先通过scanf函数获取用户输入的花瓣行数,然后使用嵌套的for循环来遍历每个花瓣的位置。利用数学方程`i * i + j * j <= n * n`来判断当前位置是否在花瓣的范围之内,如果是,则打印一个*,否则打印两个空格。最后通过printf("\n")来换行。 在运行该程序后,通过调整输入的花瓣行数,可以打印出不同大小的玫瑰花形状。 以上就是一个简单的C语言玫瑰花源代码示例,你可以将此代码复制到你的C语言编译环境中运行并观察玫瑰花形状的输出。
相关问题

c语言玫瑰花源代码devc

下面是一个用C语言编写的玫瑰花源代码示例: ```c #include <stdio.h> // 函数声明 void printRose(); int main() { // 调用函数打印玫瑰花 printRose(); return 0; } void printRose() { int i, j; // 使用嵌套的for循环打印玫瑰花 for (i = 0; i < 5; i++) { for (j = 0; j <= i; j++) { printf("*"); } for (j = 0; j < 8 - i * 2; j++) { printf(" "); } for (j = 0; j <= i; j++) { printf("*"); } printf("\n"); } for (i = 4; i >= 0; i--) { for (j = 0; j <= i; j++) { printf("*"); } for (j = 0; j < 8 - i * 2; j++) { printf(" "); } for (j = 0; j <= i; j++) { printf("*"); } printf("\n"); } } ``` 以上代码使用了嵌套的for循环来打印一个玫瑰花的图案。玫瑰花由多个星号(*)组成,通过控制循环次数和打印空格的数量来形成图案。代码逻辑是先打印上半部分的玫瑰花,然后再倒序打印下半部分的玫瑰花,从而形成一个完整的玫瑰花图案。

c语言玫瑰花代码直接复制

这是一个c语言的玫瑰花表白代码,可以直接复制使用: #include <graphics.h> #include <conio.h> #include <math.h> int rosesize = 500; int h = -250; struct DOT { double x; double y; double z; double r; double g; }; void drawrose(int x, int y, int size) { int i; double th; struct DOT rose[360]; for (i = 0; i < 360; i++) { th = i * 3.1415926 / 180; rose[i].x = size * sin(th) * sin(th) * sin(th); rose[i].y = size * cos(th) * sin(th) * sin(th); rose[i].z = size * cos(th); rose[i].r = 255 * sin(th) * sin(th); rose[i].g = 255 * cos(th) * cos(th); } for (i = 0; i < 360; i++) { putpixel(x + rose[i].x, y + rose[i].y, RGB(rose[i].r, rose[i].g, 128)); } } int main() { initgraph(640, 480); drawrose(320, 240, rosesize); getch(); closegraph(); return 0; }

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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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