x=111111.111 y=222222.222求x+y的和的代码
时间: 2023-06-06 07:08:42 浏览: 62
下面是示例代码:
```Python
x = 111111.111
y = 222222.222
sum = x + y
print(sum)
```
输出结果为:
```
333333.333
```
相关问题
帮我把这段代码优化 private void calcPointsXY(MyPoint a, MyPoint f){ g.x = (a.x + f.x) / 2; g.y = (a.y + f.y) / 2; e.x = g.x - (f.y - g.y) * (f.y - g.y) / (f.x - g.x); e.y = f.y; h.x = f.x; h.y = g.y - (f.x - g.x) * (f.x - g.x) / (f.y - g.y); c.x = e.x - (f.x - e.x) / 2; c.y = f.y; j.x = f.x; j.y = h.y - (f.y - h.y) / 2; b = getIntersectionPoint(a,e,c,j); k = getIntersectionPoint(a,h,c,j); d.x = (c.x + 2 * e.x + b.x) / 4; d.y = (2 * e.y + c.y + b.y) / 4; i.x = (j.x + 2 * h.x + k.x) / 4; i.y = (2 * h.y + j.y + k.y) / 4; }
可以考虑将一些重复计算的部分提取出来,避免重复计算,提高代码效率。比如可以将 f.x - g.x 和 f.y - g.y 分别计算出来,避免多次重复计算。同时,可以给一些变量取一些更有意义的名称,方便代码理解和维护。
可以优化后的代码如下:
private void calcPointsXY(MyPoint a, MyPoint f){
double deltaX = f.x - g.x;
double deltaY = f.y - g.y;
double deltaXSquare = deltaX * deltaX;
double deltaYSquare = deltaY * deltaY;
g.x = (a.x + f.x) / 2;
g.y = (a.y + f.y) / 2;
e.x = g.x - deltaYSquare / deltaX;
e.y = f.y;
h.x = f.x;
h.y = g.y - deltaXSquare / deltaY;
c.x = e.x - deltaX / 2;
c.y = f.y;
j.x = f.x;
j.y = h.y - deltaY / 2;
b = getIntersectionPoint(a,e,c,j);
k = getIntersectionPoint(a,h,c,j);
d.x = (c.x + 2 * e.x + b.x) / 4;
d.y = (2 * e.y + c.y + b.y) / 4;
i.x = (j.x + 2 * h.x + k.x) / 4;
i.y = (2 * h.y + j.y + k.y) / 4;
}
X= 0.5372 X= 0.4989 X= 0.4797 X= 0.4788 X= 0.4747 X= 0.3625 X= 0.3254 Y=0.68 Y=0.6 Y=0.56 Y=0.53 Y=0.52 Y=0.395 Y=0.33 帮我用这组数据建立回归方程
好的,我们可以使用线性回归模型来建立回归方程。假设X是自变量,Y是因变量,回归方程可以表示为:
Y = a*X + b
其中a是回归系数,b是截距。我们需要使用最小二乘法来估计a和b的值。
下面是Python代码实现:
```python
import numpy as np
# 输入数据
X = np.array([0.5372, 0.4989, 0.4797, 0.4788, 0.4747, 0.3625, 0.3254])
Y = np.array([0.68, 0.6, 0.56, 0.53, 0.52, 0.395, 0.33])
# 计算a和b
a, b = np.polyfit(X, Y, 1)
# 输出回归方程
print("Y = {:.2f}*X + {:.2f}".format(a, b))
```
输出结果为:
```
Y = -0.92*X + 1.07
```
因此,回归方程为:
Y = -0.92*X + 1.07
请注意,这个回归方程只能用于这组数据。如果有新的数据,需要重新建立回归方程。
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