请编写函数fuc(),函数的功能是: 根据以下公式求出p的值,结果由函数值返回。m , n 是两个正整数,且 m>n. P= m!/(n!*(m-n)!) **输入格式要求:"%d %d" 提示信息:"请输入m,n的值( m>n ):\n" **输出格式要求:"n项之和为:%lf\n"

时间: 2024-03-22 13:37:54 浏览: 34
好的,以下是您需要的代码: ```c #include <stdio.h> double fuc(int m, int n) { int i; double p = 1; for (i = 1; i <= n; i++) { p *= (double)(m - n + i) / i; } return p; } int main() { int m, n; printf("请输入m,n的值( m>n ):\n"); scanf("%d %d", &m, &n); printf("n项之和为:%lf\n", fuc(m, n)); return 0; } ``` 函数 `fuc()` 的实现使用了数学公式:$p=\frac{m!}{n!(m-n)!}$,通过循环计算得到结果。主函数中读取输入,调用函数并输出结果。
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请编写函数fuc(),函数的功能是: 根据以下公式求出p的值,结果由函数值返回。m , n 是两个正整数,且 m>n. p= m!/(n!*(m-n)!)\n**输入格式要求:\"%d %d\" 提示信息

这是一道编程题,要求编写函数fuc(),其功能是根据以下公式求解p的值,公式中变量m和n均为正整数且m>n: p= m!/(n!*(m-n)!) 函数需要接收两个正整数m和n作为输入参数,并返回计算得到的p的值。在调用函数时需要传入m和n的值,格式为"%d %d"。 提示信息为"请输入格式要求:%d %d"。

C语言用递归的方法将输入的字符逆序输出(main函数fuc函数)

可以使用递归的方式,将输入的字符逆序输出。以下是一个示例代码: ``` #include <stdio.h> void reverse() { char c; scanf("%c", &c); if(c != '\n') { reverse(); printf("%c", c); } } int main() { printf("请输入一串字符:"); reverse(); printf("\n"); return 0; } ``` 在这个程序中,`reverse()`函数使用递归来读取输入的字符,并将它们保存在栈中,直到输入遇到一个换行符。然后,它开始从栈中弹出字符并逆序输出它们。在`main`函数中,我们调用`reverse()`函数并在输出末尾添加一个换行符。

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import streamlit as st import numpy as np import pandas as pd import pickle import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.svm import SVC from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import streamlit_echarts as st_echarts from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,f1_score def pivot_bar(data): option = { "xAxis":{ "type":"category", "data":data.index.tolist() }, "legend":{}, "yAxis":{ "type":"value" }, "series":[ ] }; for i in data.columns: option["series"].append({"data":data[i].tolist(),"name":i,"type":"bar"}) return option st.markdown("mode pracitce") st.sidebar.markdown("mode pracitce") df=pd.read_csv(r"D:\课程数据\old.csv") st.table(df.head()) with st.form("form"): index_val = st.multiselect("choose index",df.columns,["Response"]) agg_fuc = st.selectbox("choose a way",[np.mean,len,np.sum]) submitted1 = st.form_submit_button("Submit") if submitted1: z=df.pivot_table(index=index_val,aggfunc = agg_fuc) st.table(z) st_echarts(pivot_bar(z)) df_copy = df.copy() df_copy.drop(axis=1,columns="Name",inplace=True) df_copy["Response"]=df_copy["Response"].map({"no":0,"yes":1}) df_copy=pd.get_dummies(df_copy,columns=["Gender","Area","Email","Mobile"]) st.table(df_copy.head()) y=df_copy["Response"].values x=df_copy.drop(axis=1,columns="Response").values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2) with st.form("my_form"): estimators0 = st.slider("estimators",0,100,10) max_depth0 = st.slider("max_depth",1,10,2) submitted = st.form_submit_button("Submit") if "model" not in st.session_state: st.session_state.model = RandomForestClassifier(n_estimators=estimators0,max_depth=max_depth0, random_state=1234) st.session_state.model.fit(X_train, y_train) y_pred = st.session_state.model.predict(X_test) st.table(confusion_matrix(y_test, y_pred)) st.write(f1_score(y_test, y_pred)) if st.button("save model"): pkl_filename = "D:\\pickle_model.pkl" with open(pkl_filename, 'wb') as file: pickle.dump(st.session_state.model, file) 会出什么错误

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