def func(a,b): c=a**2+b b=a return c a=5 b=10 c=func(a,b) print(c)print(b)

这段代码定义了一个名为 `func` 的函数，它接受两个参数 `a` 和 `b`，然后执行两个操作：计算 `a` 的平方和 `b` 的和，将结果赋值给变量 `c`，接着又将参数 `a` 的值赋给 `b`。随后，在函数外部，变量 `a` 被赋予了值 `5`，变量 `b` 被赋予了值 `10`。然后调用 `func` 函数，并传入 `a` 和 `b` 作为参数，最后打印出调用函数后变量 `c` 和 `b` 的值。

不过，代码中存在一些格式上的问题，正确的格式应该是这样的：

def func(a, b):
    c = a**2 + b
    b = a
    return c

a = 5
b = 10
c = func(a, b)
print(c)
print(b)

执行上述修正后的代码，结果如下：
- 变量 `c` 的值将是 `func` 函数返回的值，即 `a` 的平方加上原始的 `b` 值，这里就是 `5**2 + 10` 等于 `35`。
- 变量 `b` 在函数内部被重新赋值，但这只影响函数内部的局部变量 `b`，函数外部的 `b` 不受影响。因此，外部的 `b` 仍然是 `10`。

最终打印结果将是：

35
10

相关问题

def retry_on_exception(max_retries: int = 10, delay_interval: int = 20): def decorator(func): @wraps(func) def with_retry(*args, **kwargs): nonlocal max_retries, delay_interval retried_times = 0 while max_retries > retried_times: try: return func(*args, **kwargs) except (Exception) as e: retried_times += 1 print("retry times: {}".format(str(retried_times))) time.sleep(delay_interval) continue return func(*args, **kwargs) return with_retry return decorator

这段代码是一个装饰器函数，用于对被装饰的函数进行异常重试。其中，max_retries参数表示最大重试次数，默认为10次；delay_interval参数表示重试间隔时间，默认为20秒。当被装饰的函数发生异常时，会进行重试，直到达到最大重试次数或者成功执行为止。在每次重试时，会打印当前重试次数，并暂停一段时间后再次执行被装饰的函数。最终返回被装饰的函数的执行结果。

import numpy as np import math from scipy import integrate def f(x): return math.sin(x)*math.sin(x) #复化梯形法 def func(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码1): 补充代码2 return sum1 #复化辛普森法 def func1(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码3): 补充代码4 return sum1 #复化科特斯法 def func2(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码5): 补充代码6 return sum1 answer = func(0,1,100,f) answer1 = func1(0,1,100,f) answer2 = func2(0,1,100,f) print(answer,answer1,answer2) #integrate积分作为精确值 value, error = integrate.quad(f,0, 1) print(value,error) print("error: ", abs(answer-value), abs(answer1-value), abs(answer2-value))

代码中缺少部分内容，需要进行补充。以下是三种数值积分方法的完整代码：

import numpy as np 
import math 
from scipy import integrate 

def f(x): 
    return math.sin(x)*math.sin(x) 

# 复化梯形法 
def func(a, b, n, f):
    x = np.linspace(a, b, n+1) 
    sum1 = 0 
    h = (b-a)/n 
    for i in range(1, n):
        sum1 += f(x[i]) 
    return h*(0.5*f(a) + sum1 + 0.5*f(b))

# 复化辛普森法 
def func1(a, b, n, f):
    x = np.linspace(a, b, n+1) 
    sum1 = 0 
    h = (b-a)/n 
    for i in range(1, n):
        if i%2 == 0:
            sum1 += 2*f(x[i])
        else:
            sum1 += 4*f(x[i])
    return h*(f(a) + sum1 + f(b))/3

# 复化科特斯法 
def func2(a, b, n, f):
    x = np.linspace(a, b, n+1) 
    sum1 = 0 
    h = (b-a)/n 
    for i in range(1, n):
        if i%3 == 0:
            sum1 += 2*f(x[i])
        else:
            sum1 += 3*f(x[i])
    return h*(f(a) + sum1 + f(b))*3/8

answer = func(0,1,100,f) 
answer1 = func1(0,1,100,f) 
answer2 = func2(0,1,100,f) 

print(answer,answer1,answer2) 

# integrate积分作为精确值 
value, error = integrate.quad(f, 0, 1) 
print(value,error) 

print("error: ", abs(answer-value), abs(answer1-value), abs(answer2-value))

其中，补充代码1，补充代码3，补充代码5 分别表示循环的次数，可设置为 `for i in range(1, n):`。补充代码2，补充代码4，补充代码6 分别表示不同积分方法中的积分公式，具体可参考课程中的讲解。