编写函数bi_coef(n,k),求n次试验，k次成功的二项系数，使用递归方式教材95页第6题 利用bi_coef(n,k)函数打印 ‘杨辉三角”。

为了编写`bi_coef(n, k)`函数来计算二项式系数（也称作“杨辉三角”的元素），我们遵循递归公式，即`C(n, k) = C(n-1, k-1) + C(n-1, k)`，当`0 <= k <= n`且`k, n >= 0`。下面是一个使用递归实现的Python函数：

def bi_coef(n, k):
    # 基本情况：当k等于0或n等于k时，返回1
    if k == 0 or k == n:
        return 1
    else:
        # 递归计算二项式系数
        return bi_coef(n-1, k-1) + bi_coef(n-1, k)

# 定义一个辅助函数来构建杨辉三角
def print_pascal_triangle(n):
    triangle = []
    for i in range(n):
        row = [bi_coef(i, j) for j in range(i+1)]
        triangle.append(row)
        print(" " * (i+1) + ' '.join(str(num) for num in row))

# 调用函数生成并打印杨辉三角
print_pascal_triangle(10)  # 可调整n的值来显示更大的三角形

当你运行`print_pascal_triangle(10)`时，它将打印出前10行的杨辉三角形。

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利用c语言二维数组编写一个自定义函数求n阶输入n函数返回n阶

好的，以下是用 C 语言编写的代码示例：

#include <stdio.h>

void get_cof(float coef[][10], int n) {
    int i, j;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        for (j = 0; j < n; j++) {
            if (j == 0 || j == i) {
                coef[i][j] = 1;
            } else if (j > i) {
                coef[i][j] = 0;
            } else {
                coef[i][j] = coef[i-1][j-1] + coef[i-1][j];
            }
        }
    }
}

void print_cof(float coef[][10], int n) {
    int i, j;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        for (j = 0; j <= i; j++) {
            printf("%.0f ", coef[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}

int main() {
    int n = 6;
    float coef[10][10];

    get_cof(coef, n);
    print_cof(coef, n);

    return 0;
}

输出结果：

1 
1 1 
1 2 1 
1 3 3 1 
1 4 6 4 1 
1 5 10 10 5 1 

以上代码定义了两个函数：`get_cof`和`print_cof`，分别实现了求解系数矩阵和输出系数矩阵的功能。`get_cof`函数利用二维数组`coef`来存储系数矩阵，`n`表示矩阵的阶数。函数中使用了递推公式计算系数矩阵的每一个元素，最终得到完整的系数矩阵。`print_cof`函数则遍历整个系数矩阵，输出其中的每一个元素。

在主函数中，定义了一个整型变量`n`，表示矩阵的阶数。同时定义了一个二维数组`coef`，用于存储系数矩阵。调用`get_cof`函数来生成系数矩阵，再调用`print_cof`函数将系数矩阵输出。

R语言dbinom函数怎么使用来对二项式系数赋予权重

在 R 语言中，可以使用 `dbinom()` 函数来对二项式系数进行加权，从而实现对其的赋权。具体来说，我们可以将 `dbinom()` 函数的返回值作为二项式系数的权重，然后对某个向量进行加权操作。

以下是一个示例代码：

# 定义二项式系数
n <- 5
k <- 2
binom_coef <- choose(n, k)

# 使用 dbinom() 函数计算权重
weights <- dbinom(0:(n-1), n-1, 0.5)

# 将权重应用到向量中
vec <- 1:5
weighted_vec <- vec * weights

# 输出结果
cat(paste("Binomial coefficient:", binom_coef, "\n"))
cat(paste("Weights:", weights, "\n"))
cat(paste("Original vector:", vec, "\n"))
cat(paste("Weighted vector:", weighted_vec, "\n"))

在上述代码中，我们首先定义了二项式系数 `binom_coef`，然后使用 `dbinom()` 函数计算二项式系数中每个项的权重 `weights`。接着，我们定义了一个向量 `vec`，将 `weights` 应用到 `vec` 中，得到加权后的向量 `weighted_vec`。最后，我们输出了二项式系数、权重、原始向量和加权后的向量。