这段代码选取相同的数字了
时间: 2024-10-15 22:28:40 浏览: 0
这段代码看起来是在尝试生成三个数,每个数都是前两个数之和,并且限制在这组数字中,其中一个数是另一个数的两倍。但是,你在循环内部选择了`if (a == b)`这样的条件,这意味着如果当前的`a`已经等于之前产生的`b`,那么就不会继续寻找下一个可能的`c`,导致结果中可能出现相同的数字。
为了修复这个问题,你应该移除这个条件判断或者改变选择`c`的方式,使其不会总是依赖于`b`,例如,可以每次将`c`设为`a+b`减去已知的不同数字。修正后的代码可能是这样的:
```cpp
int a = 1;
while (a <= 9) {
int b = a * 2;
if (b > 9 || (a != b && b < 9 && a + b <= 99)) { // 修改这里的条件
int c = 99 - a - b;
if (c >= b && c % b == 0) {
cout << a << " " << b << " " << c << endl;
}
}
a++;
}
```
这里,我们不再检查`a == b`,而是添加了一个条件以防止选取相同的数字。
相关问题
那这个代码是怎么选取主成分的
在这段代码中,选择主成分的步骤如下:
1. 进行数据标准化:使用 `zscore` 函数对数据矩阵 `data_cleaned` 进行列标准化,得到标准化后的数据矩阵 `data_normalized`。
2. 计算标准化后数据的协方差矩阵:使用 `cov` 函数计算标准化后的数据矩阵 `data_normalized` 的协方差矩阵,得到协方差矩阵 `covariance_matrix`。
3. 进行奇异值分解(SVD):使用 `svd` 函数对协方差矩阵 `covariance_matrix` 进行奇异值分解,得到奇异值矩阵 `S` 和左右奇异向量矩阵 `U` 和 `V`。
4. 提取主成分:选择前 n_components 个主成分,将标准化后的数据矩阵 `data_normalized` 与前 n_components 列的左奇异向量矩阵 `U` 和前 n_components 行列的奇异值矩阵 `S` 相乘,得到主成分矩阵 `principal_components`。
在代码中,n_components 的值可以根据需要进行修改。你可以将其替换为你想要选择的主成分个数。例如,如果你想选择前 3 个主成分,可以将 `n_components = 4` 改为 `n_components = 3`。
plot时如何选取多段数据
如果你想要在同一张图中绘制多段数据,可以使用 Matplotlib 中的 `plot()` 函数多次调用来实现。你可以将每个数据段的 x 坐标和 y 坐标分别存储到两个列表中,然后调用 `plot()` 函数多次绘制这些数据段。
下面是一个例子,展示了如何在同一张图中绘制多段数据:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 第一段数据
x1 = [1, 2, 3, 4]
y1 = [10, 15, 13, 17]
# 第二段数据
x2 = [1, 2, 3, 4]
y2 = [7, 12, 11, 9]
# 第三段数据
x3 = [1, 2, 3, 4]
y3 = [3, 5, 8, 4]
# 绘制图形
plt.plot(x1, y1)
plt.plot(x2, y2)
plt.plot(x3, y3)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先定义了三个数据段的 x 坐标和 y 坐标,然后分别调用 `plot()` 函数绘制这些数据段。最后调用 `show()` 函数显示图形。运行这段代码,你将看到在同一张图中绘制了三段数据。