import math N=int(input()) s=0 for i in range(1,N+1,2): a=float(1/i) s=s+a S=math.ceil(s) print("sum ≈ {}".format(S))

时间: 2024-05-22 11:09:56 浏览: 115
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输入算式，输入结果

这段代码的作用是计算 1/1 + 1/3 + 1/5 + ... + 1/N 的和，并向上取整。其中，N 是从用户输入的整数。 具体实现步骤为： 1. 首先通过 input() 函数获取用户输入的整数 N。 2. 然后初始化变量 s 为 0，用于累加每一项的值。 3. 使用 for 循环遍历 1 到 N 的所有奇数，步长为 2。循环内部，将当前项的倒数计算出来，并赋值给变量 a。然后将 a 加入到 s 中。 4. 使用 math.ceil() 函数向上取整 s 的值，并将结果赋值给变量 S。 5. 最后使用 print() 函数输出结果，其中使用了字符串格式化 {} 占位符来输出 S 的值。 需要注意的是，代码中的缩进非常重要，缩进错误会导致代码运行出错。
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python小白实验练习题实验二题目

for i in range(1, 6): numbers = list(map(int, input().split())) absolute_sum = sum(abs(num) for num in numbers) if i == 1: max_sum = min_sum = absolute_sum else: max_sum = max(max_sum, absolute_...
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1-python基础PPT课件.ppt

例如，for i in range(5): print(i)将打印0到4的数字。 4. Python函数： 函数是可重用的代码块，可以接收参数并返回值。例如，def greet(name): return "Hello, " + name定义了一个简单的问候函数。 5. ...

import math n = int(input()) m = [] p = [] for i in range(3): m.append(input().split()) if int(m[i][0]) < n: p.append(math.ceil(n/int(m[i][0]))*int(m[i][1])) print(min(p))优化这段代码，解决runtimeerror

p = math.ceil(n / int(m[i][0])) * int(m[i][1]) min_p = min(min_p, p) print(min_p) except ValueError: print("Invalid input.") 这个优化后的代码会更高效和健壮，能够更好地处理输入错误和异常情况...

import math import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数，计算任意多边形的面积 def poly_area(x,y): area = 0.0 for i in range(len(x)): j = (i + 1) % len(x) area += x[i] * y[j] area -= x[j] * y[i] area = abs(area) / 2.0 return area # 定义函数，生成n边形的顶点坐标 def polygon_vertices(n, r): x = [] y = [] for i in range(n): x.append(r * math.cos(2 * math.pi * i / n)) y.append(r * math.sin(2 * math.pi * i / n)) return x, y # 获取用户输入，n为边形的边数，r为边形的半径 n = int(input("请输入多边形的边数n：")) r = float(input("请输入多边形的半径r：")) # 生成n边形的顶点坐标 x, y = polygon_vertices(n, r) # 计算n边形的面积 area = poly_area(x, y) # 输出n边形的面积 print(f"{n}边形的面积为：{area}") # 绘制n边形 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y, 'bo-') ax.set_aspect('equal', 'box') plt.show()这个代码绘制的图形一个边长没有闭合请调整

请将代码中的x.append(r * math.cos(2 * math.pi * i / n))和y.append(r * math.sin(2 * math.pi * i / n))这两行代码合并为一行，即： python x.append(r * math.cos(2 * math.pi * i / n)) y.append(r * ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

dataY_plot = data_Y.reshape(-1) data_predict_plot = data_predict.reshape(-1) plt.plot(dataY_plot, label='real') plt.plot(data_predict_plot, label='predict') plt.legend() plt.show()

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码，并写出预测值和真实值的代码

for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value =...

请编写一个程序horner. py，实现如下功能：编写函数evaluate(x,a),计算多项式a(x)的值,其中,a(x)的系数为数组a[]中的各元素。 ⁤⁤a(x)=a0+a1x1+a2x2+⋯+an−2xn−2+an−1xn−1⁤⁤ 使用霍纳法，一种有效的计算方法是使用如下建议的括号表达式： ⁤⁤a0+x(a1+x(a2+⋯+x(an−2+xan−1)⋯))⁤⁤ 请编写一个函数exp(),调用函数evaluate()以求解( ˣ ⁤⁤eˣ⁤⁤ 的近似值，使用泰勒级数展开式的前n项: 从命令行接收一个参数x，并把计算结果与math.exp(x)的结果进行比较误差值。

a = [1.0 / math.factorial(i) for i in range(n)] return evaluate(x, a) x = float(input("请输入x的值：")) n = int(input("请输入泰勒级数展开式的项数n：")) approximation = exp(x, n) exact = math.exp(x...

把#include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; int main() { double a, b, c; cin >> a >> b >> c; //l和r分别表示利率的最小值和最大值，也就是初始范围。 double l = 0, r = 1000, mid = 0; //double数据类型，相差小于0.0001结束循环，避免多次循环 while (l < r - 0.0001) { mid = (l + r) / 2;//mid为范围的中间值。 double w = a;//w为未还的总钱数。 for (int i = 0; i < c; ++i)//模拟还钱过程。 w = w - b + w * (mid / 100); if (w > 0.0001)//检验在这个利率下，是否将钱还完。 r = mid;//钱未还完，利率偏大，将范围最大值设置为中间值。 else l = mid;//钱还多了，利率偏小，将范围最小值设置为中间值。 } printf("%0.1f\n", round(l * 10) / 10); return 0; }改用python

for i in range(c): w = w - b + w * (mid / 100) if w > 0.0001: r = mid else: l = mid print("%.1f" % (round(l * 10) / 10)) 这段代码的作用是使用二分搜索来找到一个利率的最小值，以使得在指定次数...

python问题y=s(x,n)/s(x+1.75,n)+s(x,n+5),其中s（x,n)=x+x平方/2！…，输入xn值求y值

for i in range(n): res += x ** (i + 1) / math.factorial(i + 1) return res x = float(input("请输入 x 值：")) n = int(input("请输入 n 值：")) y = s(x, n) / s(x, 5) ** (1.75 / n) print("y 的值为：",...

编写程序计算下列公式的值：y = x - x^3/3! + x^5/5! - x^7/7! + ⋯，精确到第n项，其中n = 10，x = 2.5分别由键盘输入。（答案：0.598472）

for i in range(2, 2 * n): if i % 2 == 0: y -= (x ** i) / math.factorial(i) else: y += (x ** i) / math.factorial(i) if i == flag * 2: print("前%d项的和为：%f" % (flag, y)) flag += 1 print("前%d...

2. 求e的近似值e=1+1/1!+1/2!+1/3!+…+1/n!，n值从键盘输入，范围为50-100。用Python

for i in range(1, n+1): factorial *= i e += 1.0 / factorial print("e的近似值为：", e) 以上代码中，我们使用循环计算e的近似值，变量factorial用来计算阶乘，最后输出结果即可。需要注意的是，Python中...

Input : Input image Is; Image size W and H; Defect area ratio range sl and sh; Defect bright range bl and bh; shape ratio r1; blur ratio r2. Output: Defective image Ig. 1: while True do 2: xr←Rand(sl, sh)×W, yr←Rand (sl, sh)×H; 3: θ ←Uniform_sample(0, 2×pi); 4: cx←Rand(max(xr, yr), W-max(xr, yr)); 5: cy←Rand(max(xr, yr), H-max(xr, yr)); 6: contour←Gentratete_ellipse(cy, cx, yr, xr, θ); 7: if r1 < 0 then 8: Imask← Gentratete_mask(Rand(bl, bh), r2, Is, contour); 9: else 10: P1←Sample N points from contour; 11: P2←Adjust_contour_shape(P1, r1); 12: new_contour←Interpolate(P2); 13: Imask← Gentratete_mask(Rand(bl, bh), r2, Is, new_contour); 14: end 15: Ig← Add_img( Is, Imask); 16: return Ig. 17: end上面论文的算法流程转换成python代码

for i in range(1, len(p2)): vec = p2[i] - p2[i-1] vec *= shape_ratio p2[i] += vec return p2 def interpolate(points): t = np.arange(len(points)) interp_func = interp1d(t, points, axis=0, kind='...

输入n、x的值，按下式公式计算y的值。y=1+x/1!+x^2/2!+……+x^n/n!

for i in range(1, n+1): y += math.pow(x, i) / math.factorial(i) return y n = int(input("请输入n的值：")) x = float(input("请输入x的值：")) y = calculate_y(n, x) print("y的值为：", y) 您可以...

已知cosx的近似计算公式如下： cosx = 1 - x2/2! + x4/4! - x6/6! + ... + (-1)nx2n/(2n)! 其中x为弧度，n为大于等于0的整数。编写程序根据用户输入的x和n的值，利用上述近似计算公式计算cosx的近似值，要求输出结果小数点后保留8位。

for i in range(1, n+1): factorial *= (2*i-1) * 2*i term = sign * x**(2*i) / factorial cosx += term sign *= -1 print("cos({:.8f})的近似值为：{:.8f}".format(x, cosx)) 解释一下代码的思路： 首先，...

第一行输入正整数n，表示测试圆柱体个数，接下来输入n行，每行输入两个数分别赋值给变量半径和高。 同时输入两个数可参考如下代码,两个数据之间用逗号分隔 a,b=map(int,input().split(',')) 输出结果保留3位有效数字 测试输入： 3 1，2 3，4 5，6 预期输出： 底面积之和：109.900,表面积之和：496.120,体积之和：590.320

for i in range(n): radius, height = map(float, input("输入半径和高（用逗号分隔）：").split(',')) base_area = math.pi * radius ** 2 surface_area = 2 * math.pi * radius * height volume = base_area *...

python 求表达式值x/2!+x^2/3!+x^3/4!+....+x^n/(n+1)!，其中x、n由键盘输入

for i in range(1, n+1): result += x**i / math.factorial(i+1) print("表达式的值为：", result) 首先，使用 input 函数从键盘获取输入的 x 和 n 的值。然后，使用 for 循环计算表达式的每一项，并...

sinx计算公式, 【问题描述】 已知sinx的近似计算公式如下: sinx=x-x3/3!+x/5!-x?/7!+…+(-1)“1x2n1/(2n-1)! 式中，x为弧度，n为正整数。编写程序根据用户输入的x和n，利用上述公式计算sinx的近似值，结果保留8位小数

for i in range(1, n + 1): term = (- 1) / math.factorial(2*i - 1) approx += term # 保留8位小数并返回结果 return round(approx, 8) # 用户输入 x_value = float(input("请输入x的值（弧度制）：")) num...

There are n creatures on the plane, creature number i is a point with coordinates (xi,yi). Your goal is to establish a protective field in a shape of a circle with the minimal possible radius that will cover at least half of those creatures, i.e. ⌈n2⌉. Given that you can choose any point (possibly with non-integers coordinates) as a center of the field, determine the optimal position and radius of the field. Input The first line of the input contains an integer n — the number of creatures (1≤n≤400). The next n lines contain n pairs of real numbers xi and yi — the coordinates of each creature (−109≤xi,yi≤109). The creatures are lazy and do not move, so their positions are constant. Output Output three numbers — the center of the protective field of the minimum radius that covers at least half of the creatures, and the radius itself. All numbers should be printed with an absolute or relative error not exceeding 10−6. Examples inputCopy 8 4 3 3 4 -3 4 -4 3 -4 -3 -3 -4 3 -4 4 -3 outputCopy 0 3 4 inputCopy 4 1.5 1.5 1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 1.5 outputCopy 1.5 0 1.5

radius = distances[math.ceil(n/2) - 1] if radius < optimal_radius: optimal_x = x optimal_y = y optimal_radius = radius print(optimal_x, optimal_y, optimal_radius) This implementation has a ...

编写一个程序，实现输入N个数（浮点数）到一个一维数组，计算均方差（浮点数），并输出。计算均方差公式如下。 D=Σi=0n−1​(ai​−M)2，其中M=Σi=0n−1​ai​/n

for i in range(n): a.append(float(input())) # 计算平均值 mean = sum(a) / n # 计算方差 variance = sum([(x - mean) ** 2 for x in a]) / n # 计算均方差 std_deviation = math.sqrt(variance) # 输出结果 ...

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Android仿知乎横线直线进度条实现教程

资源摘要信息:"仿知乎的横线直线progressbar.zip是一个包含Android平台下自定义ProgressBar样式的资源文件包。该资源包可能包含了实现类似知乎应用中横线直线型进度条的源代码，用于在Android应用中提供用户界面的进度反馈。文件包的目的是帮助开发者学习和使用自定义的UI组件，同时促进技术交流。考虑到文件声明中提到了版权问题的免责声明，使用该资源时应确保遵守相关法律法规，尊重原作者的知识产权。" 知识点详细说明： 1. Android UI开发： Android UI开发是指使用Android SDK提供的工具和API创建用户界面的过程。进度条（ProgressBar）是Android中用于展示任务进度的一种常见控件。在Android中，ProgressBar通常有两种形式：圆形和水平线性。开发者可以根据实际需要选择合适的样式，并且可以通过自定义来创建符合特定设计需求的进度条。 2. 自定义ProgressBar： 自定义ProgressBar涉及到对进度条控件外观和行为的修改。开发者可以通过修改ProgressBar的XML属性来自定义其样式，也可以通过重写其绘图方法来创建完全自定义的动画和图形效果。这通常需要一定的Android绘图知识，包括对Canvas、Drawable对象的操作等。 3. 横线直线型ProgressBar： 横线直线型ProgressBar是指进度条在显示时形状为水平的直线。这种样式在视觉上给人以直观的进度展示，适用于需要在界面上表现出线性增长或完成度的场景。这种ProgressBar的实现可能涉及到线性布局（LinearLayout）中子视图的动态更新，或者使用自定义的Drawable资源来绘制进度条的线条和填充。 4. Android源码学习： Android源码学习指的是深入研究Android操作系统、应用框架和库的源代码。通过学习源码，开发者可以更好地理解Android系统的内部机制，提升软件架构设计和问题诊断的能力。源码学习也是一种了解和掌握新技术、新特性的有效途径。 5. 资源收集与整理： 资源收集与整理通常指的是将互联网上分散的有价值信息和资料汇总到一起，便于开发者学习和使用。在技术社区如CSDN，经常有开发者分享自己的学习心得、源码和教程。这些资源对于初学者和有经验的开发者来说都是非常宝贵的。 6. 知识产权和版权： 在进行技术学习和交流时，知识产权和版权问题非常关键。无论是从互联网上获取资源还是分享自己的作品，都应尊重原作者的版权，避免侵犯他人的知识产权。这通常意味着使用资源时应遵守相应的许可协议，并在必要时进行适当的署名或请求授权。 7. CSDN平台： CSDN是中国的一个大型IT技术社区，提供技术文章发布、代码共享、资源下载等多种服务。该平台鼓励开发者分享知识、交流经验，并为开发者提供了一个互相学习、合作的社区环境。对于IT行业人士，CSDN是获取最新技术信息、解决方案和行业动态的重要渠道。