1.输出以下图形+(for+for)参考P60+例3.5 ***** **** *** ** *
时间: 2023-11-25 16:49:28 浏览: 27
以下是Python代码实现:
```python
for i in range(5, 0, -1):
for j in range(i):
print('*', end='')
print()
```
输出结果为:
```
*****
****
***
**
*
```
相关问题
任务描述 本关任务:实验教材 2.3.2节 1.程序改错与跟踪调试 认真阅读教材 p60-61
实验教材2.3.2节是关于程序改错与跟踪调试的内容,更具体地说是针对p60-61的内容进行阅读。
该节中介绍了在编程过程中遇到错误时如何进行调试和错误修复的方法。教材首先讲解了常见的几种错误类型,包括语法错误、逻辑错误和运行错误。对于这些错误,需要通过跟踪调试、排查代码和运行日志来定位并修复。
在进行跟踪调试时,教材建议使用断点、监视变量和单步执行等方法来逐行观察程序运行过程,以确定错误出现的位置。通过观察变量的值和程序执行路径,可以帮助我们更好地理解程序的执行方式,并找出错误所在。同时,教材还提到了一些常见的调试技巧,如添加输出语句、使用调试工具等。
教材在具体案例中展示了一个程序错误并进行了修复。通过代码排查和跟踪调试,找到导致错误的原因,并通过修改代码修复了错误。在此过程中,教材强调了调试过程中的思考和分析能力的重要性,只有对程序运行过程进行全面的分析,才能更准确地定位并修复错误。
总结来说,实验教材2.3.2节的内容主要围绕程序改错与跟踪调试展开。学习者需要掌握常见错误类型以及跟踪调试的方法和技巧。通过阅读教材p60-61所提供的案例,可以更好地理解调试过程,并增强调试思维和分析能力。掌握这些知识对于编程技能的提升和开发质量的改进都具有重要意义。
p = 10 mean = np.zeros(p) sigma = np.zeros((p, p)) for i in range(p): for j in range(p): sigma[i, j] = np.exp(-abs(i-j)) mydata = mvn(mean, sigma, size=1000) #生成数据 beta = mvn(0.2np.ones(p),0.01sigma,size=6) #生成后60%数据的β for p2 in range(2,4): mydata[:, p2] = np.where(mydata[:, p2] > 0, 1, 0) #将第二个20%的数据转化为二进制 for p3 in range(5,p): mydata[:, p3] = np.where(mydata[:, p3] > 0.5, 2, np.where(mydata[:, p3] <= -0.5, 0, 1)) U = uniform.rvs(size=1000) U = 1 - U U = np.log(U) J = np.diag(U) # 生成1000个随机数满足(0,1)的均匀分布 for p40 in range(0,4): A11=0.2mydata[:, :p40].sum(axis=1) for p60 in range(4,p): A12=0.2mydata[:, :p60].sum(axis=1) A1=A11+A12 #情景1 B = 10*((0.01)**10) * np.exp(A1) E = np.eye(1000) T = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): T[m, 0] = J[m, m]/ B T = np.sqrt(T).T 删失时间 Ci = np.random.exponential(scale=7, size=1000).reshape(-1, 1) time = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: time[m, 0] = Ci[m, 0] else: time[m, 0] = T E = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: E[m, 0] = 0 else: E[m, 0] = 1 X=mydata Y=time E=E 为什么得出来的T是nan
在给定的代码段中,变量`B`的计算涉及到除以`A1`,而`A1`是一个长度为1000的数组。如果在`A1`中存在0元素,那么除以0将会导致结果为无穷大(inf),进而导致计算出的`T`变量中存在NaN值。
为了解决这个问题,你可以在计算`B`之前,先检查`A1`中是否存在0元素,并将其替换为一个较小的非零值。例如,你可以使用以下代码来替代计算`B`的那一行:
```python
A1 = A11 + A12 # 情景1
A1 = np.where(A1 == 0, 1e-10, A1) # 将A1中的0替换为较小的非零值
B = 10 * ((0.01) ** 10) * np.exp(A1)
```
这样做可以避免除以0导致的NaN值问题。请注意,我在代码中使用了一个较小的非零值(1e-10),你可以根据具体情况调整这个值。
阅读全文