Python:以逗号(英文半角)分隔的格式输入a,b,c的值,例如1,-2,1判断是否有实根,有实根则按如下格式保留两位小数输出:X1=实根1,X2=实根2

时间: 2023-05-30 18:03:23 浏览: 46
可以使用公式判别法来判断是否有实根,具体实现如下: ```python import math # 输入a、b、c的值 a, b, c = map(float, input().split(',')) # 计算判别式 delta = b * b - 4 * a * c # 判断是否有实根 if delta >= 0: # 计算实根 x1 = (-b + math.sqrt(delta)) / (2 * a) x2 = (-b - math.sqrt(delta)) / (2 * a) # 保留两位小数输出 print('X1={:.2f}, X2={:.2f}'.format(x1, x2)) else: print('No real roots.') ``` 使用`map(float, input().split(','))`可以方便地将输入的字符串转换为浮点数列表。计算判别式后,如果判别式大于等于0,则使用公式计算实根,并使用字符串格式化输出保留两位小数的结果。如果判别式小于0,则输出"No real roots."。
相关问题

Python:以逗号(英文半角)分隔的格式输入abc的值,判断是否有实根,有实根则按如下格式保留两位小数输出:X1=实根1,X2=实根2

### 回答1: ```python import math a, b, c = map(float, input("请输入以逗号分隔的a、b、c的值:").split(',')) delta = b**2 - 4*a*c if delta < 0: print("无实根") elif delta == 0: x = -b/(2*a) print(f"X1=X2={x:.2f}") else: x1 = (-b + math.sqrt(delta))/(2*a) x2 = (-b - math.sqrt(delta))/(2*a) print(f"X1={x1:.2f}, X2={x2:.2f}") ``` 示例输出: ``` 请输入以逗号分隔的a、b、c的值:1,0,-16 X1=4.00, X2=-4.00 ``` ### 回答2: 首先,我们需要将以逗号分隔的输入字符串转换为实际的abc值。我们可以使用`split()`函数将输入字符串拆分为一个包含三个字符串的列表。然后,我们可以使用`float()`函数将这些字符串转换为浮点数。 接下来,我们需要判断方程是否有实根。通过判别式(b² - 4ac)的值,我们可以得知方程是否有实根。如果判别式大于等于0,那么方程有实根。否则,方程没有实根。 如果方程有实根,我们可以使用求根公式来计算根的值。根据求根公式,实根的计算公式为:X1 = (-b + √(b² - 4ac)) / (2a) 和 X2 = (-b - √(b² - 4ac)) / (2a)。 最后,我们可以使用`format()`函数保留两位小数,并按照指定的格式输出结果。 下面是相应的Python代码示例: ```python input_str = input("请输入以逗号分隔的abc值:") a, b, c = map(float, input_str.split(",")) discriminant = b**2 - 4*a*c if discriminant >= 0: X1 = (-b + (discriminant)**0.5) / (2*a) X2 = (-b - (discriminant)**0.5) / (2*a) print("X1={:.2f}, X2={:.2f}".format(X1, X2)) else: print("方程没有实根") ``` 请注意,这只是一个简单的示例,如果输入的字符串不符合指定的格式(即以逗号分隔的三个数),或者其中的数无法转换为浮点数,程序可能会出现错误。在实际应用中,您可能需要添加一些异常处理机制来处理这些情况。 ### 回答3: 我们可以通过以下步骤来解决这个问题: 1. 从逗号分隔的输入中提取abc的值,并将它们转换为浮点数。 2. 使用一元二次方程的求根公式判断是否存在实根。 3. 如果存在实根,则计算出实根的值,并保留两位小数输出。 以下是Python的代码实现: ```python import math input_str = input("请输入以逗号分隔的abc的值:") a, b, c = map(float, input_str.split(',')) delta = b**2 - 4*a*c if delta < 0: print("该方程无实根") else: x1 = (-b + math.sqrt(delta)) / (2*a) x2 = (-b - math.sqrt(delta)) / (2*a) print("X1={:.2f}, X2={:.2f}".format(x1, x2)) ``` 请注意我们使用了math库中的sqrt函数来计算平方根,并使用了格式化字符串来保留两位小数输出。

在同一行输入两个正整数,分别表示行驶里程与等待时间,数字间以半角逗号分隔用python代码写出来

下面是用Python代码实现读取输入的里程和等待时间: ``` mileage, wait_time = map(int, input().split(',')) ``` 这行代码中,`input()`函数用于读取用户输入,`split(',')`函数按照逗号分隔输入字符串,并返回一个由分隔后的字符串组成的列表。然后,`map(int, ...)`函数将列表中的每个字符串转换为整数,并返回一个迭代器。最后,`mileage`和`wait_time`变量分别接收迭代器中的前两个整数值,完成了读取输入的操作。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

微信小程序-番茄时钟源码

微信小程序番茄时钟的源码,支持进一步的修改。番茄钟,指的是把工作任务分解成半小时左右,集中精力工作25分钟后休息5分钟,如此视作种一个“番茄”,而“番茄工作法”的流程能使下一个30分钟更有动力。
recommend-type

激光雷达专题研究:迈向高阶智能化关键,前瞻布局把握行业脉搏.pdf

电子元件 电子行业 行业分析 数据分析 数据报告 行业报告
recommend-type

安享智慧理财测试项目Mock服务代码

安享智慧理财测试项目Mock服务代码
recommend-type

课程设计 基于SparkMLlib的ALS算法的电影推荐系统源码+详细文档+全部数据齐全.zip

【资源说明】 课程设计 基于SparkMLlib的ALS算法的电影推荐系统源码+详细文档+全部数据齐全.zip课程设计 基于SparkMLlib的ALS算法的电影推荐系统源码+详细文档+全部数据齐全.zip 【备注】 1、该项目是高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

华中科技大学电信专业 课程资料 作业 代码 实验报告-雷达与信息对抗-内含源码和说明书.zip

华中科技大学电信专业 课程资料 作业 代码 实验报告-雷达与信息对抗-内含源码和说明书.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。