import numpy as np import math from scipy import integrate#复化辛普森法 def func1(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码3): 补充代码4 return sum1

补充代码3应该是 `n`，因为需要对区间 `[a,b]` 进行 `n` 段划分。

补充代码4应该是 `sum1 += f(x[i])`，因为需要把每个子区间的积分值加起来。

所以完整代码如下：

import numpy as np 
import math 
from scipy import integrate

#复化辛普森法 
def func1(a,b,n,f): 
    x = np.linspace(a,b,n+1) 
    sum1 = 0 
    h =(b-a)/n 
    for i in range(n): 
        sum1 += f(x[i]) + 4*f((x[i]+x[i+1])/2) + f(x[i+1])
    return sum1*h/6

其中 `f` 是被积函数。

相关问题

import numpy as np import math from scipy import integrate def f(x): return math.sin(x)*math.sin(x) #复化梯形法 def func(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码1): 补充代码2 return sum1

补充代码1应该是range(n)，即循环n次。

补充代码2应该是sum1 += (f(x[i])+f(x[i+1]))*h/2，即每次计算两个端点的函数值并累加到总和中。最后返回总和sum1即可。

完整代码如下：

import numpy as np
import math
from scipy import integrate

def f(x):
    return math.sin(x)*math.sin(x)

#复化梯形法
def func(a,b,n,f):
    x = np.linspace(a,b,n+1)
    sum1 = 0
    h =(b-a)/n
    for i in range(n):
        sum1 += (f(x[i])+f(x[i+1]))*h/2
    return sum1

from gurobipy import * import numpy as np import scipy.io as sio #dynamic class class Expando(object): pass

这段代码是用Python编程语言写的，主要利用了Gurobi优化库（gurobipy）和几个常用的科学计算库：NumPy（处理数组操作）和SciPy（提供高级数学功能）。`Expando` 类是一个动态类，它是一个空的容器，可以让你自定义添加属性和方法，类似于JavaScript中的`Object.create(null)`。

具体来说：

1. `from gurobipy import *`: 导入Gurobi模块，这是一个强大的线性/整数优化软件，用于解决复杂的数学优化问题。
2. `import numpy as np`: 导入NumPy库，并将其别名设为`np`，方便后续使用数组（array）和矩阵运算。
3. `import scipy.io as sio`: 导入Scipy的io工具包，主要用于读写MATLAB数据文件（.mat），便于处理存储在该格式中的数据。

这个`Expando` 类在这里的作用并不明显，但如果在优化过程中需要动态地添加一些临时的解决方案变量或者其他自定义属性，可能会用到它。例如：

# 创建Expando实例并动态添加属性
expando = Expando()
expando.my_variable = 10

然后你可以像访问普通对象一样操作`my_variable`。