代码仿写1: 求1+3+5+7+9+11.....+n 要求:从键盘中键入一个数n,求1+3+5+7+9+11.....+n的值输入2结果是啥
时间: 2023-11-21 11:05:28 浏览: 32
以下是求1+3+5+7+9+11.....+n的Python代码实现:
```python
n = int(input("请输入一个正整数n:"))
sum = 0
for i in range(1, n+1, 2):
sum += i
print("1+3+5+7+9+11.....+n的值为:", sum)
```
输入2的结果为0,因为2不是奇数,不在求和范围内。
相关问题
可以帮我仿写https://www.hudongba.com/beijing/这个网页主页的web前端吗,要求添加原来主页的图片,全代码
当然可以!以下是一个基本的仿写示例,包含了网站主页的一部分内容。请注意,为了版权保护的目的,我无法提供原网站的图片,你需要自行准备并添加到代码中。
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>仿写网站</title>
<link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body>
<header>
<nav class="navbar">
<div class="logo">
<img src="logo.png" alt="Logo">
</div>
<ul class="nav-links">
<li><a href="#">首页</a></li>
<li><a href="#">产品</a></li>
<li><a href="#">新闻</a></li>
<li><a href="#">关于我们</a></li>
<li><a href="#">联系我们</a></li>
</ul>
</nav>
<div class="hero">
<h1>欢迎来到仿写网站</h1>
<p>这是一个用 HTML 和 CSS 仿写的网站</p>
<a href="#" class="cta-button">了解更多</a>
</div>
</header>
<section class="main-content">
<div class="features">
<div class="feature">
<img src="feature1.png" alt="Feature 1">
<h2>特色功能1</h2>
<p>这是特色功能1的描述</p>
</div>
<div class="feature">
<img src="feature2.png" alt="Feature 2">
<h2>特色功能2</h2>
<p>这是特色功能2的描述</p>
</div>
<div class="feature">
<img src="feature3.png" alt="Feature 3">
<h2>特色功能3</h2>
<p>这是特色功能3的描述</p>
</div>
</div>
<div class="testimonial">
<img src="testimonial.png" alt="Testimonial">
<blockquote>
<p>这是一个客户的推荐</p>
<cite>客户姓名</cite>
</blockquote>
</div>
</section>
<footer>
<p>© 2022 仿写网站. All rights reserved.</p>
</footer>
</body>
</html>
```
请注意,上述代码只包含了部分内容,并没有完整地仿写整个网站。你需要根据原网站的样式和内容来添加和修改代码,以使其更准确地匹配原网站的外观。
此外,你还需要准备原网站的图片,并将其命名为相应的文件名(如 `logo.png`、`feature1.png` 等),然后将这些图片文件放置在与 HTML 文件相同的目录下。
同时,你也可以根据需要编写一个 CSS 文件,将其链接到上述 HTML 文件中,以实现更精确地控制页面样式。
希望这个示例能够帮助你入门仿写网站的前端。如果你有任何进一步的问题,请随时提问。
仿写一个功能与cv2.GaussianBlur相同的代码
可以使用NumPy和SciPy库实现高斯模糊的功能,代码如下:
```python
import numpy as np
from scipy.ndimage import convolve
def gaussian_kernel(size, sigma):
"""
Create a 2D Gaussian kernel
"""
x, y = np.mgrid[-size//2 + 1:size//2 + 1, -size//2 + 1:size//2 + 1]
g = np.exp(-((x**2 + y**2)/(2.0*sigma**2)))
return g/g.sum()
def gaussian_blur(image, kernel_size=3, sigma=1):
"""
Apply 2D Gaussian filter to the image
"""
kernel = gaussian_kernel(kernel_size, sigma)
blurred = np.zeros_like(image, dtype=np.float32)
for i in range(3):
blurred[:,:,i] = convolve(image[:,:,i], kernel)
return blurred.astype(np.uint8)
```
其中,`gaussian_kernel`函数生成一个2维的高斯卷积核,`gaussian_blur`函数则将该卷积核应用到输入的图像上,得到模糊后的图像。可以通过调整`kernel_size`和`sigma`参数来控制模糊的程度。
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