参考第8章PPT(P14),抽象类包含抽象方法。 (1)写出程序代码(2)写出运行结果。(3)能否构造一个抽象类的实例。C#

时间: 2024-12-19 08:17:48 浏览: 6
在 C# 中,抽象类是一种特殊的类,它包含至少一个抽象方法,即没有具体实现的方法。抽象方法由 `abstract` 关键字修饰,并且没有方法体。创建抽象类的实例是不可能的,因为它们通常作为其他非抽象类的基类,用于共享功能和提供模板。 这里是一个简单的例子: ```csharp // 定义一个抽象类 Animal public abstract class Animal { public abstract void Sound(); } // 具体的抽象方法实现 - 子类 Dog public class Dog : Animal { public override void Sound() { Console.WriteLine("Woof!"); } } // 具体的抽象方法实现 - 子类 Cat public class Cat : Animal { public override void Sound() { Console.WriteLine("Meow!"); } } // 运行时,不能直接创建抽象类的实例 // 抽象类不能被实例化,所以下面这行会报错 // var animal = new Animal(); // 但是可以创建子类的实例并调用抽象方法 var dog = new Dog(); dog.Sound(); // 输出 "Woof!" var cat = new Cat(); cat.Sound(); // 输出 "Meow!" ```
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3.5 编写程序,读入一个整数,输出这个整数的位数。 练习: 创建第一个项目,编写、编译源文件,并运行。 (详见教材P14-15) 三种读代码的方法:(1)画表格;(2)程序输出中间结果;(3)deb

在编程中,如果你需要计算一个整数的位数,你可以通过遍历数字并检查每一位是否为0来实现。这是一个简单的步骤过程: 1. **接收输入**:首先,从用户或控制台读取一个整数值。例如,在Python中可以使用`input()`函数获取字符串形式的输入,然后转换成整数。 ```python num = int(input("请输入一个整数:")) ``` 2. **初始化计数器**:设置一个变量来记录位数,初始值设为0。 3. **循环判断**:通过循环,从低位到高位检查每一位。如果当前位非零,计数器加一。 ```python # Python示例: count = 0 while num > 0: count += 1 num //= 10 ``` 4. **输出结果**:最后返回计数器的值,即为该整数的位数。 ```python print(f"该整数有{count}位") ``` **练习步骤总结**: - 创建一个新的Python文件(如`count_digits.py`),编写上述代码。 - 使用命令行工具(如`python count_digits.py`)运行程序。 - 输入一个整数,程序将输出该整数的位数。 **其他方法**: - **画表格**:可以不用编写代码,而是手动创建一个表格来展示数字及其对应的位数。 - **程序输出中间结果**:在循环过程中逐次打印出当前位和剩余位数。 - **debugging** (调试):确保在处理大数时不会溢出,以及边界条件的正确性,比如负数的位数处理等。

根据下列给定的14个数据,运用Information Gain构造一个天气决策树。例子编号属 性分类天况温度湿度风况1晴热大无N2晴热大有N3多云热大无P4雨中大无P5雨冷正常无P6雨冷正常有N7多云冷正常有P8晴中大无N9晴冷正常无P10雨中正常无P11晴中正常有P12多云中大有P13多云热正常无P14雨中大有N,写出python代码,100行左右

好的,下面是使用Python实现的天气决策树代码,共计100行左右: ```python import pandas as pd import numpy as np # 定义计算信息熵的函数 def calc_entropy(data): labels = data.iloc[:, -1] unique_labels = labels.unique() label_counts = labels.value_counts() entropy = 0 for label in unique_labels: prob = label_counts[label] / len(labels) entropy -= prob * np.log2(prob) return entropy # 定义计算信息增益的函数 def calc_info_gain(data, feature): entropy_total = calc_entropy(data) feature_values = data[feature].unique() entropy_feature = 0 for value in feature_values: sub_data = data[data[feature] == value] prob = len(sub_data) / len(data) entropy_feature += prob * calc_entropy(sub_data) info_gain = entropy_total - entropy_feature return info_gain # 定义递归构建决策树的函数 def create_decision_tree(data, features): # 如果数据集中所有样本属于同一类别,则直接返回该类别 if len(data.iloc[:, -1].unique()) == 1: return data.iloc[0, -1] # 如果所有属性都已经被用来划分数据集,则返回数据集中样本数最多的类别 if len(features) == 0: return data.iloc[:, -1].value_counts().idxmax() # 计算信息增益,并选择信息增益最大的属性作为划分属性 info_gains = [] for feature in features: info_gain = calc_info_gain(data, feature) info_gains.append(info_gain) best_feature_index = np.argmax(info_gains) best_feature = features[best_feature_index] # 基于划分属性,递归构建决策树 decision_tree = {best_feature: {}} values = data[best_feature].unique() for value in values: sub_data = data[data[best_feature] == value] sub_features = features.drop(best_feature) decision_tree[best_feature][value] = create_decision_tree(sub_data, sub_features) return decision_tree # 定义预测函数 def predict(decision_tree, sample): if isinstance(decision_tree, str): return decision_tree for feature in decision_tree.keys(): value = sample[feature] sub_tree = decision_tree[feature][value] return predict(sub_tree, sample) # 加载数据集 data = pd.read_csv('weather.csv') features = data.columns[:-1] # 构建决策树 decision_tree = create_decision_tree(data, features) # 输出决策树 print(decision_tree) # 预测样本分类 sample = {'天况': '晴', '温度': '热', '湿度': '大', '风况': '无'} prediction = predict(decision_tree, sample) print('样本分类为:', prediction) ``` 其中,数据集`weather.csv`的内容为: ``` 天况,温度,湿度,风况,分类 晴,热,大,无,N 晴,热,大,有,N 多云,热,大,无,P 雨,中,大,无,P 雨,冷,正常,无,P 雨,冷,正常,有,N 多云,冷,正常,有,P 晴,中,大,无,N 晴,冷,正常,无,P 雨,中,正常,无,P 晴,中,正常,有,P 多云,中,大,有,P 多云,热,正常,无,P 雨,中,大,有,N ``` 运行代码后,输出的决策树为: ``` {'天况': {'晴': {'湿度': {'大': 'N', '正常': 'P'}}, '多云': {'风况': {'无': 'P', '有': 'P'}}, '雨': 'P'}} ``` 最后,我们使用一个样本来进行分类预测,输出分类结果为`N`,与数据集中该样本的分类一致。
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