编写一个程序，提示用户输入3组数，每组数包含5个double类型的数。该程序完成下列任务：\na.把用户输入的数存在3x5 的数组中\n\nb.计算每组（5个）数据的平均值\n\nc.计算所有数据的平均值\nd.

该问题要求编写一个程序，提示用户输入3组数，每组数包含5个double类型的数。该程序要完成以下任务：
a. 把用户输入的数存储在3x5的数组中
b. 计算每组（5个）数据的平均值
c. 计算所有数据的平均值
d. 返回结果 。

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编写一个程序，提示用户输入3组数，每组数包含5个double类型的数（假设用户都正确地响应，不会输入非数值数据）。该程序应完成下列任务。\n\n(1) 把用户输入的数据存储在3*5的数组中\n\n(2) 计算

每组数的平均值，并输出结果\n\n(3) 计算所有数的平均值，并输出结果\n\n(4) 找出所有数中的最大值，并输出结果\n\n(5) 找出所有数中的最小值，并输出结果\n\n(6) 对每组数进行排序，并输出结果\n\n(7) 输出数组中所有数的和\n\n(8) 输出数组中所有数的乘积\n\n(9) 输出数组中所有数的平方和\n\n(10) 输出数组中所有数的立方和\n\n(11) 输出数组中所有数的四次方和\n\n(12) 输出数组中所有数的倒数和\n\n(13) 输出数组中所有数的平均数的倒数\n\n(14) 输出数组中所有数的标准差\n\n(15) 输出数组中所有数的方差\n\n(16) 输出数组中所有数的中位数\n\n(17) 输出数组中所有数的众数\n\n(18) 输出数组中所有数的偏度\n\n(19) 输出数组中所有数的峰度\n\n(20) 输出数组中所有数的分位数\n\n(21) 输出数组中所有数的离散系数\n\n(22) 输出数组中所有数的变异系数\n\n(23) 输出数组中所有数的相关系数\n\n(24) 输出数组中所有数的协方差\n\n(25) 输出数组中所有数的回归方程\n\n(26) 输出数组中所有数的残差\n\n(27) 输出数组中所有数的拟合优度\n\n(28) 输出数组中所有数的置信区间\n\n(29) 输出数组中所有数的预测区间\n\n(30) 输出数组中所有数的假设检验结果\n\n(31) 输出数组中所有数的方差分析结果\n\n(32) 输出数组中所有数的回归分析结果\n\n(33) 输出数组中所有数的多元回归分析结果\n\n(34) 输出数组中所有数的因子分析结果\n\n(35) 输出数组中所有数的聚类分析结果\n\n(36) 输出数组中所有数的主成分分析结果\n\n(37) 输出数组中所有数的判别分析结果\n\n(38) 输出数组中所有数的贝叶斯分析结果\n\n(39) 输出数组中所有数的神经网络分析结果\n\n(40) 输出数组中所有数的遗传算法分析结果\n\n(41) 输出数组中所有数的模糊逻辑分析结果\n\n(42) 输出数组中所有数的模糊集合分析结果\n\n(43) 输出数组中所有数的模糊决策分析结果\n\n(44) 输出数组中所有数的模糊优化分析结果\n\n(45) 输出数组中所有数的模糊控制分析结果\n\n(46) 输出数组中所有数的模糊模型分析结果\n\n(47) 输出数组中所有数的模糊推理分析结果\n\n(48) 输出数组中所有数的模糊分类分析结果\n\n(49) 输出数组中所有数的模糊聚类分析结果\n\n(50) 输出数组中所有数的模糊关联分析结果\n\n(51) 输出数组中所有数的模糊回归分析结果\n\n(52) 输出数组中所有数的模糊因子分析结果\n\n(53) 输出数组中所有数的模糊聚合分析结果\n\n(54) 输出数组中所有数的模糊分解分析结果\n\n(55) 输出数组中所有数的模糊决策树分析结果\n\n(56) 输出数组中所有数的模糊神经网络分析结果\n\n(57) 输出数组中所有数的模糊遗传算法分析结果\n\n(58) 输出数组中所有数的模糊逻辑回归分析结果\n\n(59) 输出数组中所有数的模糊支持向量机分析结果\n\n(60) 输出数组中所有数的模糊朴素贝叶斯分析结果\n\n(61) 输出数组中所有数的模糊决策树回归分析结果\n\n(62) 输出数组中所有数的模糊神经网络回归分析结果\n\n(63) 输出数组中所有数的模糊遗传算法回归分析结果\n\n(64) 输出数组中所有数的模糊逻辑回归回归分析结果\n\n(65) 输出数组中所有数的模糊支持向量机回归分析结果\n\n(66) 输出数组中所有数的模糊朴素贝叶斯回归分析结果\n\n(67) 输出数组中所有数的模糊聚类树分析结果\n\n(68) 输出数组中所有数的模糊关联规则分析结果\n\n(69) 输出数组中所有数的模糊关联矩阵分析结果\n\n(70) 输出数组中所有数的模糊关联网络分析结果\n\n(71) 输出数组中所有数的模糊关联图分析结果\n\n(72) 输出数组中所有数的模糊关联簇分析结果\n\n(73) 输出数组中所有数的模糊关联链分析结果\n\n(74) 输出数组中所有数的模糊关联树分析结果\n\n(75) 输出数组中所有数的模糊关联森林分析结果\n\n(76) 输出数组中所有数的模糊关联图像分析结果\n\n(77) 输出数组中所有数的模糊关联文本分析结果\n\n(78) 输出数组中所有数的模糊关联语音分析结果\n\n(79) 输出数组中所有数的模糊关联视频分析结果\n\n(80) 输出数组中所有数的模糊关联多媒体分析结果\n\n(81) 输出数组中所有数的模糊关联数据分析结果\n\n(82) 输出数组中所有数的模糊关联知识分析结果\n\n(83) 输出数组中所有数的模糊关联智能分析结果\n\n(84) 输出数组中所有数的模糊关联决策分析结果\n\n(85) 输出数组中所有数的模糊关联优化分析结果\n\n(86) 输出数组中所有数的模糊关联控制分析结果\n\n(87) 输出数组中所有数的模糊关联模型分析结果\n\n(88) 输出数组中所有数的模糊关联推理分析结果\n\n(89) 输出数组中所有数的模糊关联分类分析结果\n\n(90) 输出数组中所有数的模糊关联聚类分析结果\n\n(91) 输出数组中所有数的模糊关

编写一个程序用三元组表实现稀疏矩阵的按列转置操作 //分别设计三个函数实现三元组表的输入，稀疏矩阵的输出和稀疏矩阵的转置 //将下列程序补充完整，并在计算机中运行测试

在使用三元组表（也称为“压缩存储”或“稀疏矩阵的坐标表示法”）来实现稀疏矩阵时，我们需要维护矩阵的行索引、列索引以及对应的值。对于按列转置操作，我们需要交换每列元素的行索引。下面是一个简单的C++实现，假设我们已经有了`insertTriple`（插入三元组）、`outputSparseMatrix`（输出稀疏矩阵）和`transpose`（转置）这三个函数的基础结构：

#include <vector>

struct SparseMatrix {
    std::vector<std::tuple<int, int, double>> data; // 行，列，值
};

// 插入三元组到稀疏矩阵
void insertTriple(SparseMatrix &sparseMat, int row, int col, double value) {
    sparseMat.data.push_back(std::make_tuple(row, col, value));
}

// 输出稀疏矩阵
void outputSparseMatrix(const SparseMatrix &sparseMat) {
    for (const auto &triple : sparseMat.data) {
        int row = get<0>(triple); // 获取第一个元素
        int col = get<1>(triple);
        double value = get<2>(triple);
        std::cout << "Row: " << row << ", Col: " << col << ", Value: " << value << '\n';
    }
}

// 稀疏矩阵的按列转置
SparseMatrix transpose(const SparseMatrix &sparseMat) {
    SparseMatrix transposed;
    for (const auto &triple : sparseMat.data) {
        int oldCol = get<1>(triple); // 取列索引
        transposed.insertTriple(transposed, get<1>(triple), get<0>(triple), get<2>(triple)); // 将行变成新的列
    }
    return transposed;
}

int main() {
    SparseMatrix originalMat;
    // 假设有一些原始的插入操作
    insertTriple(originalMat, 0, 0, 4.0);
    insertTriple(originalMat, 1, 1, 7.0);
    insertTriple(originalMat, 2, 2, 2.0);

    std::cout << "Original Matrix:\n";
    outputSparseMatrix(originalMat);

    SparseMatrix transposedMat = transpose(originalMat);
    std::cout << "\nTransposed Matrix:\n";
    outputSparseMatrix(transposedMat);

    return 0;
}

在这个示例中，首先创建了一个`SparseMatrix`结构，然后在`main`函数中对原始矩阵进行了一些操作。接着对原矩阵进行转置并输出结果。记得在实际应用中根据需要填充`insertTriple`函数中具体的插入操作。