1.打印出以下图形(15’) * * * * * * * * * * s * u * s * * * * * * * * *

时间: 2023-11-25 12:06:06 浏览: 22
以下是C语言的代码实现: ``` #include <stdio.h> int main() { printf("* * * * * * * *\n"); printf("* * s * u * s *\n"); printf("* * * * * * * *\n"); return 0; } ``` 这段代码使用了C语言的printf函数来输出图形。其中,\n表示换行符,使得每一行输出在不同的行上。
相关问题

打印出以下图形 * * * * * * * * * * s * u * s * * * * * * * * *

```c #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { char str[3][7] = {"* * * ", "* * s ", "* * * "}; char s[] = "u * "; int len = strlen(s); int pos = 3; memcpy(str[1] + pos, s, len); memcpy(str[1] + pos + len, "s * ", 4); for (int i = 0; i < 3; i++) { printf("%s\n", str[i]); } return 0; } ```

使用vi 编辑器用*打印高为5颗星,底边长为5颗星的空心等腰三角形

在vi编辑器中,虽然它主要用于文本操作,但我们可以通过一些技巧创建简单的图形。为了打印出你所描述的高为5颗星、底边长为5颗星的空心等腰三角形,可以借助ASCII艺术,这是一种利用字符表示简单形状的方式。下面是一个基本的例子: ```shell :10s/^/\u2591\u2589/g | norm ggddpuP ``` 解释一下这个命令: 1. `:10` 设置行开始位置从第10行开始。 2. `s/^/.../g` 替换每一行的开头(^表示行首)。`\u2591` 和 `\u2589` 分别代表竖线和点,组合起来形成星形。 3. `/g` 表示全局替换这一行所有匹配的位置。 4. `norm ggddpuP` 这是一系列移动和复制的操作:`gg` 移动到文件顶部;`dd` 删除当前行;`p` 粘贴删除的内容,相当于将第一行移动到底部一行;最后`u` 撤销上一步粘贴,恢复了原始内容,此时就留下了星形。 运行上述命令后,你会看到一个新的空心等腰三角形出现在可视区域。 如果你想让这个图形更大,只需调整命令中的数字10,比如改为`:20`,就会有更宽的底边。注意,如果你在vi中直接输入此命令,可能会需要先保存并退出编辑器再查看效果。
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sales = list(np.diff(data["#Passengers"])) data2 = { "Month":data1.index[1:], #1月1日是空值,从1月2号开始取 "#Passengers":sales } df = pd.DataFrame(data2) df['Month'] = pd.to_datetime(df['Month']) #df[''date]数据类型为“object”,通过pd.to_datetime将该列数据转换为时间类型,即datetime。 data_diff = df.set_index(['Month'], drop=True) #将日期设置为索引 data_diff.head() print(data_diff) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data_diff,lags=20,ax=ax1) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data_diff,lags=20,ax=ax2) plt.show() # 为了控制计算量,我们限制AR最大阶不超过6,MA最大阶不超过4。 sm.tsa.arma_order_select_ic(data_diff,max_ar=100,max_ma=4,ic='aic')['aic_min_order'] # AIC ''' #对模型进行定阶 pmax = int(len(df) / 10) #一般阶数不超过 length /10 qmax = int(len(df) / 10) bic_matrix = [] for p in range(pmax +1): temp= [] for q in range(qmax+1): try: temp.append(ARIMA(data, (p, 1, q)).fit().bic) except: temp.append(None) bic_matrix.append(temp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) #将其转换成Dataframe 数据结构 p,q = bic_matrix.stack().idxmin() #先使用stack 展平, 然后使用 idxmin 找出最小值的位置 print(u'BIC 最小的p值 和 q 值:%s,%s' %(p,q)) # BIC 最小的p值 和 q 值:0,1 #所以可以建立ARIMA 模型,ARIMA(0,1,1) ''' model = ARIMA(data, (0,1,1)).fit() #model.summary2() predictions_ARIMA_diff = pd.Series(model.fittedvalues, copy=True) print("========") print(predictions_ARIMA_diff.head()) exit() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(predictions_ARIMA_diff,label="forecast_diff") plt.plot(data_diff,label="diff") plt.xlabel('日期',fontsize=12,verticalalignment='top') plt.ylabel('销量差分',fontsize=14,horizontalalignment='center') plt.legend() plt.show()

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