6. 设float x,由键盘输入:12.45, 能正确读入数据的输入语句是_________。 A. scanf("%5f",&x) B. scanf("%5d",&x); C. scanf("%f",x); D. scanf("%s",&x);为什么这题选A,而不选C
时间: 2023-11-27 09:46:07 浏览: 108
正确的读入12.45的输入语句是A. scanf("%5f",&x)。这是因为%f是用于读取浮点数的格式控制符,%5f表示读取5位浮点数,&x表示将读取的值存储在变量x中。而选项C中的语句scanf("%f",x)是错误的,因为%f需要一个指向浮点数变量的指针,而不是浮点数本身。因此,正确的语句应该是scanf("%f",&x)。
相关问题
在代码中,变量名不一致,导致无法运行。另外,需要将观测点坐标和观测数据对应起来,才能进行模型反演。修改后的代码如下: % 输入观测点测得的污染物浓度数据和观测点坐标 obs_x = [2.98,34.1,2.12,3.57,26.08,4.84,40.91,40.88,36.12,7.49,34.63,45.56,34.21]; obs_y = [52.77,41.49,77.84,51.92,64.03,36.3,34.59,66.03,6.68,10.65,23.34,12.45,25.67]; obs_data = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800,9.2300]; % 初始化污染源位置和初始浓度 x0 = 30; % 污染源x坐标初始值 y0 = 30; % 污染源y坐标初始值 c0 = 9; % 污染源初始浓度 % 迭代调整参数,逐步逼近真实值 for i=1:10 % 计算模型预测值 pred_data = c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2)); % 计算残差 res = obs_data - pred_data; % 根据残差调整参数 delta_x = sum(res .* (obs_x-x0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_y = sum(res .* (obs_y-y0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_c = sum(res .* pred_data) / sum(pred_data.^2); % 更新参数 x0 = x0 + delta_x; y0 = y0 + delta_y; c0 = c0 + delta_c; end % 计算误差指标 rmse = sqrt(sum((obs_data - c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2))).^2)/length(obs_data)); % 输出反演结果和精确度分析 fprintf('污染源位置:(%f, %f)\n', x0, y0); fprintf('污染源初始浓度:%f\n', c0); fprintf('均方根误差:%f\n', rmse);帮我改进一下代码使他不输出NaN
代码中出现NaN通常是由于除零操作或者对负数进行了无法计算的运算,例如对负数进行了开方运算。
在这段代码中,如果计算模型预测值 `pred_data` 中有一些观测点到污染源距离较远,那么指数函数中的指数可能会非常大,导致计算结果超过了计算机的浮点数表示范围,从而出现NaN。
为了避免这种情况,我们可以限制指数函数中的指数不超过一个较小的值,例如10。修改后的代码如下:
```
% 输入观测点测得的污染物浓度数据和观测点坐标
obs_x = [2.98,34.1,2.12,3.57,26.08,4.84,40.91,40.88,36.12,7.49,34.63,45.56,34.21];
obs_y = [52.77,41.49,77.84,51.92,64.03,36.3,34.59,66.03,6.68,10.65,23.34,12.45,25.67];
obs_data = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800,9.2300];
% 初始化污染源位置和初始浓度
x0 = 30; % 污染源x坐标初始值
y0 = 30; % 污染源y坐标初始值
c0 = 9; % 污染源初始浓度
% 迭代调整参数,逐步逼近真实值
for i=1:10
% 计算模型预测值,限制指数函数中的指数不超过10
dist = (obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2;
dist(dist>10) = 10;
pred_data = c0 * exp(-dist/(2*0.5^2));
% 计算残差
res = obs_data - pred_data;
% 根据残差调整参数
delta_x = sum(res .* (obs_x-x0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2);
delta_y = sum(res .* (obs_y-y0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2);
delta_c = sum(res .* pred_data) / sum(pred_data.^2);
% 更新参数
x0 = x0 + delta_x;
y0 = y0 + delta_y;
c0 = c0 + delta_c;
end
% 计算误差指标
rmse = sqrt(sum((obs_data - c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2))).^2)/length(obs_data));
% 输出反演结果和精确度分析
fprintf('污染源位置:(%f, %f)\n', x0, y0);
fprintf('污染源初始浓度:%f\n', c0);
fprintf('均方根误差:%f\n', rmse);
```
在计算模型预测值时,我们首先计算出每个观测点到污染源的距离,然后限制这些距离不超过10,最后将这些距离代入指数函数中进行计算。这样可以避免指数函数中的指数过大而导致计算结果为NaN。
msg:"org.springframework.web.client.ResourceAccessException:I/O error on POST request for \"http://12.45.13.10:1880/qctc/hlht/getData\" timeout, nested exception is java.net.SocketTimeoutExcertion " 请求响应内容为上,是什么意思?
这个异常消息表示在发送 POST 请求到 "http://12.45.13.10:1880/qctc/hlht/getData" 的过程中发生了 I/O 错误,超时了。嵌套的异常是 java.net.SocketTimeoutException,它表示在与服务器建立连接或等待服务器响应时发生了超时。这通常是因为服务器没有在规定的时间内响应请求,导致客户端抛出该异常。
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