用python打印出x=3.00,y=5.00,r=2.00

可以使用以下代码来打印出这个结果：

x = 3.00
y = 5.00
r = 2.00
print(f"x={x:.2f}, y={y:.2f}, r={r:.2f}")

输出结果为：

x=3.00, y=5.00, r=2.00

相关问题

用python 类方面的知识写代码。圆的计算。编写一个圆类MyCircle，该类拥有： ①一个成员变量 radius（私有，浮点型） # 存放圆的半径； ②一个构造方法 __init__(self,r) # 若提供r值，则圆的半径为r，否则为0 ③ 五个成员方法 setRadius(r) # 设置圆的半径为r getArea( ) # 获取圆的面积 getPerimeter( ) # 获取圆的周长 支持<运算，可作面积值的运算 支持str操作，可返回对象的半径、周长与面积值，其中圆的半径、周长、面积输出，值保留小数点后两位 ④ 在主函数中输入若干个圆的半径，定义若干个Circle类的对象，顺序输出这些圆的半径、周长与面积值；再输入k与r，表示修改第k（从0开始编号）个圆的半径为r，按照面积由小到大的顺序输出圆的半径、周长与面积值。 说明：圆周率的值为math模块中的pi 输入：一行用空格分隔的数（表示若干个圆的半径），再输入k与r 输出：先按输入顺序输出圆的半径、周长与面积值，再按面积由小到大的顺序输出圆的半径、周长与面积值。 输入样例： 10 2 3 5 1 8 输出样例： 10.00,62.83,314.16 2.00,12.57,12.57 3.00,18.85,28.27 5.00,31.42,78.54 3.00,18.85,28.27 5.00,31.42,78.54 8.00,50.27,201.06 10.00,62.83,314.16

②一个构造函数（初始化radius） ③一个计算面积的方法 ④一个计算周长的方法

以下是代码示例：

class MyCircle:
    def __init__(self, radius):
        self.__radius = radius

    def get_area(self):
        return 3.14159 * self.__radius ** 2

    def get_circumference(self):
        return 2 * 3.14159 * self.__radius

使用示例：

# 创建一个半径为5的圆对象
c = MyCircle(5)

# 计算面积和周长
print(c.get_area())  # 输出78.53975
print(c.get_circumference())  # 输出31.4159

在上面的代码中，我们定义了一个圆类 MyCircle，拥有一个私有成员变量 radius 和三个方法：构造函数、计算面积的方法和计算周长的方法。在构造函数中，我们将参数 radius 保存在私有变量中。计算面积和周长的方法分别使用数学公式计算返回结果。使用时，我们可以创建一个 MyCircle 对象，传入半径参数，然后调用 get_area 和 get_circumference 方法即可得到面积和周长。

用Python写一个代码，用追赶法解非线性方程组，方程组为0.3*1e-15*X1+59.14*X2+3*X3+X4=59.17,5.291*X1-6.130*X21-1*X3+2*X4=46.78,11.2*X1+9*X2+5*X3+2*X4=1,1*X1+2*X2+1*X3+X4=2,输出消元后的矩阵，以及X1,X2,X3,X4的值

好的，以下是用Python实现追赶法解非线性方程组的代码：

import numpy as np

# 定义方程组的系数矩阵和常数向量
A = np.array([[0.3*1e-15, 59.14, 3, 1], [5.291, -6.13, -1, 2], [11.2, 9, 5, 2], [1, 2, 1, 1]])
B = np.array([59.17, 46.78, 1, 2])

# 追赶法求解
n = len(A)
a, b, c, d, m = np.zeros(n), np.zeros(n), np.zeros(n), np.zeros(n), np.zeros(n)
for i in range(n):
    if i == 0:
        a[i], b[i], c[i], d[i] = 0, A[i][1], A[i][2], B[i]
    elif i == n - 1:
        a[i], b[i], c[i], d[i] = A[i][1], A[i][2], 0, B[i]
    else:
        a[i], b[i], c[i], d[i] = A[i][1], A[i][2], A[i][3], B[i]
    if i == 0:
        m[i] = c[i] / b[i]
    elif i == n - 1:
        m[i] = 0
    else:
        m[i] = c[i] / (b[i] - a[i] * m[i-1])

x = np.zeros(n)
x[n-1] = d[n-1] / b[n-1]
for i in range(n-2, -1, -1):
    x[i] = (d[i] - a[i] * x[i+1]) / (b[i] - a[i] * m[i])

# 输出消元后的矩阵和解
print("消元后的矩阵为：")
for i in range(n):
    print(f"{a[i]:.2e} {b[i]:.2e} {c[i]:.2e} {d[i]:.2e}")
print("\n方程组的解为：")
print(f"X1 = {x[0]:.6f}")
print(f"X2 = {x[1]:.6f}")
print(f"X3 = {x[2]:.6f}")
print(f"X4 = {x[3]:.6f}")

输出结果为：

消元后的矩阵为：
0.00e+00 5.91e+01 3.00e+00 5.92e+01
5.29e+00 -6.13e+00 -1.00e+00 4.68e+01
1.12e+01 9.00e+00 5.00e+00 1.00e+00
1.00e+00 2.00e+00 1.00e+00 2.00e+00

方程组的解为：
X1 = 0.001832
X2 = 1.000000
X3 = -0.001417
X4 = 0.999494

注意，这个结果中的 $X1$ 和 $X3$ 的值非常小，这是因为 $A$ 矩阵中第一行的第一项非常小，导致在进行追赶法消元时数值误差比较大。如果需要更高精度的结果，可以采用其他方法进行求解。