[题目描述] 动物园中一头犀牛和一头大象共重x千克,大象的体重比犀牛的y倍还多z千克,计算并输出犀牛和大象的体重各多少千克。 输入 一行,用空格分隔的三个整数x,y,z 输出 一行,用空格分隔的两个整数,分别表示犀牛和大象的体重
时间: 2024-09-12 08:14:08 浏览: 14
题目描述的数学关系可以表示为两个方程:
设犀牛的体重为 R 千克,大象的体重为 E 千克,则根据题目描述可以得到以下两个方程:
1. R + E = x (犀牛和大象的体重总和为x千克)
2. E = y * R + z (大象的体重是犀牛的y倍再多z千克)
我们可以先解第二个方程求出 R 的表达式:
E = yR + z
=> yR = E - z
=> R = (E - z) / y
将 R 的表达式代入第一个方程:
(E - z) / y + E = x
=> E - z + yE = xy
=> E(1 + y) = xy + z
=> E = (xy + z) / (1 + y)
得到大象的体重 E 后,我们可以将 E 的值代入 R 的表达式求得犀牛的体重 R:
R = (E - z) / y
这样就可以分别计算出犀牛和大象的体重。
以下为实现计算的代码逻辑:
```
输入:x, y, z
E = (xy + z) / (1 + y)
R = (E - z) / y
输出:R, E
```
为了完成这个计算,我们先需要从输入中获取三个整数 x, y, z。然后,我们可以使用上面的公式计算出大象的体重 E 和犀牛的体重 R,并将结果输出。
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```
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```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设有一个数据集(实际情况下应从文件或数据库获取)
data = {
'尺寸 (单位)': [50, 60, 70, 80, 90], # 动物尺寸
'食物量 (单位)': [200, 240, 280, 320, 360] # 饲养食物量
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(df['尺寸 (单位)'].values.reshape(-1, 1), df['食物量 (单位)'])
# 预测并绘制散点图和拟合线
predictions = model.predict(df['尺寸 (单位)'].values.reshape(-1, 1))
plt.scatter(df['尺寸 (单位)'], df['食物量 (单位)'], label='原始数据')
plt.plot(df['尺寸 (单位)'], predictions, color='red', label='拟合线')
plt.xlabel('动物尺寸')
plt.ylabel('饲养食物量')
plt.legend()
plt.title('动物尺寸与饲养食物量的关系')
plt.show()
```
这只是一个基础的演示,实际操作可能会更复杂,需要对数据预处理、异常值检测和模型验证等步骤有所了解。如果你有实际的数据,可以直接替换上述代码中的`data`部分。