mente(arlo_pi<-function)(n){ num=1 for(i in 1:n){ x<-runif(1,-1,1) y<-runfi(1,-1,1) if(x^2+y^2<=1){ num=num+1 } } return(4*num/n) }修改代码让他运行

你提供的代码存在一些语法错误，下面是修改后的代码：

arlo_pi <- function(n) {
  num <- 1
  for (i in 1:n) {
    x <- runif(1, -1, 1)
    y <- runif(1, -1, 1)
    if (x^2 + y^2 <= 1) {
      num <- num + 1
    }
  }
  return(4 * num / n)
}

这个函数的作用是通过模拟随机点的方式估算圆周率的值。函数的参数n表示模拟的随机点总数，函数返回模拟得到的圆周率的估计值。

相关问题

Il s’agit d’un anneau de communication. Écrire un programme MPI où parmi n processus, le processus de rang r reçoit la valeur 1000 + (r − 1) du processus de rang r − 1, 1 ≤ r ≤ n − 1, et où le processus de rang 0 reçoit la valeur 1000 + (n − 1) du processus de rang n − 1

Voici un exemple de programme MPI en C qui implémente l'anneau de communication décrit dans votre question :

#include <mpi.h>
#include <stdio.h>

int main(int argc, char** argv) {
    int rank, size, value;

    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    if (rank == 0) {
        // Le processus 0 envoie la valeur 1000 + (n - 1) au processus 1
        value = 1000 + size - 1;
        MPI_Send(&value, 1, MPI_INT, 1, 0, MPI_COMM_WORLD);
    }

    for (int i = 1; i < size; i++) {
        if (rank == i) {
            // Le processus i reçoit la valeur du processus i - 1
            MPI_Recv(&value, 1, MPI_INT, i - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
            printf("Process %d received value %d from process %d\n", rank, value, i - 1);

            // Le processus i envoie la valeur 1000 + (i - 1) au processus i + 1
            value = 1000 + i - 1;
            if (i < size - 1) {
                MPI_Send(&value, 1, MPI_INT, i + 1, 0, MPI_COMM_WORLD);
            }
        }
    }

    if (rank == 0) {
        // Le processus 0 reçoit la valeur du processus n - 1
        MPI_Recv(&value, 1, MPI_INT, size - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
        printf("Process %d received value %d from process %d\n", rank, value, size - 1);
    }

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

Le programme commence par initialiser MPI et obtenir le rang de chaque processus et la taille du communicateur MPI_COMM_WORLD. Le processus 0 envoie la valeur 1000 + (n - 1) au processus 1 en utilisant MPI_Send. Ensuite, chaque processus i (1 <= i < n) reçoit la valeur du processus i - 1 avec MPI_Recv et envoie la valeur 1000 + (i - 1) au processus i + 1 en utilisant MPI_Send (sauf pour le dernier processus, qui ne peut pas envoyer de valeur). Finalement, le processus 0 reçoit la valeur du dernier processus en utilisant MPI_Recv et affiche les valeurs reçues.

Notez que ce programme suppose que le nombre de processus est supérieur à 1. Si n = 1, il ne se passera rien.

bagging算法代码

以下是一个简单的 Bagging 算法的 Python 代码实现：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.utils import resample

class BaggingClassifier:
    def __init__(self, n_estimators=10, max_samples=1.0, max_features=1.0):
        self.n_estimators = n_estimators  # 子分类器数量
        self.max_samples = max_samples  # 每个子分类器的样本数比例
        self.max_features = max_features  # 每个子分类器的特征数比例
        self.estimators_ = []  # 子分类器集合

    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        n_sub_samples = int(self.max_samples * n_samples)
        n_sub_features = int(self.max_features * n_features)
        for i in range(self.n_estimators):
            X_sub, y_sub = resample(X, y, n_samples=n_sub_samples)
            estimator = DecisionTreeClassifier(max_features=n_sub_features)
            estimator.fit(X_sub, y_sub)
            self.estimators_.append(estimator)

    def predict(self, X):
        y_pred = np.zeros((X.shape[0], len(self.estimators_)))
        for i, estimator in enumerate(self.estimators_):
            y_pred[:, i] = estimator.predict(X)
        return np.mean(y_pred, axis=1).astype(int)

该代码实现了一个 Bagging 分类器，使用决策树作为子分类器。在 `fit` 方法中，首先对数据进行随机采样，然后使用决策树拟合数据。在 `predict` 方法中，对所有子分类器的预测结果取平均值作为最终预测结果。