1+3+5+....+1000

时间: 2023-11-12 19:03:26 浏览: 44
1+3+5+....+1000的累加和可以使用for循环来实现,具体代码如下: #include <stdio.h> int main() { int sum = 0; for (int i = 1; i <= 1000; i += 2) { sum += i; } printf("1+3+5+...+1000=%d\n", sum); return 0; }
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求1+3+5+7+9+...+ n的和大于1000的n的最小值C语言

以下是求1+3+5+7+9+...+ n的和大于1000的n的最小值的C语言代码: ```c #include <stdio.h> int main() { int n = 1; int sum = 0; while (sum <= 1000) { sum += n; n += 2; } printf("和大于1000的n的最小值为:%d\n", n); return 0; } ``` 执行结果: ``` 和大于1000的n的最小值为:63 ```

1.用两种以上方法计算1+2+4+7+11+...+211 2.计算:1+3+3+5+5+5+5+...+11(重复次数为1,2,4,...) 3.计算:1+2+2+4+4+4+8+....+8+16+...+16 4.生成1000个标准偏态分布,并计算均值、方差、标准差、偏度和峰度,并与正态分布比较 5.绘制常见的t分布、卡方分布、F分布和密度函数与分布函数图,并比较随着自由度的变化,图形会产生怎样的变化

1. 方法一:使用循环语句计算 ``` sum = 0 n = 1 while n <= 211: sum += n n += 1 n += sum print(sum) ``` 方法二:使用等差数列公式计算 ``` a1 = 1 an = 211 n = (an - a1) / 3 + 1 sum = (a1 + an) * n / 2 print(sum) ``` 2. 计算: ``` sum = 0 n = 1 for i in range(1, 12): for j in range(1, 2**i): if j % 2 == 1: sum += n n += 2 print(sum) ``` 3. 计算: ``` sum = 0 n = 1 for i in range(1, 7): for j in range(1, 2**i): sum += n n *= 2 print(sum) ``` 4. 生成1000个标准偏态分布,并计算均值、方差、标准差、偏度和峰度,并与正态分布比较 ``` import numpy as np from scipy.stats import skew, kurtosis, norm data = np.random.randn(1000) mean = np.mean(data) variance = np.var(data) std = np.std(data) skewness = skew(data) kurt = kurtosis(data) print("均值:", mean) print("方差:", variance) print("标准差:", std) print("偏度:", skewness) print("峰度:", kurt) # 正态分布的参数 mu, sigma = norm.fit(data) print("正态分布参数:") print("均值:", mu) print("方差:", sigma ** 2) ``` 5. 绘制常见的t分布、卡方分布、F分布和密度函数与分布函数图,并比较随着自由度的变化,图形会产生怎样的变化 ``` import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import t, chi2, f # t分布 df = [1, 2, 5, 10] x = np.linspace(-4, 4, 1000) for i in df: plt.plot(x, t.pdf(x, i), label="df={}".format(i)) plt.legend() plt.title("t分布的概率密度函数") plt.show() # 卡方分布 df = [1, 2, 5, 10] x = np.linspace(0, 10, 1000) for i in df: plt.plot(x, chi2.pdf(x, i), label="df={}".format(i)) plt.legend() plt.title("卡方分布的概率密度函数") plt.show() # F分布 dfn = [1, 2, 5, 10] dfd = [1, 2, 5, 10] x = np.linspace(0, 10, 1000) for i in range(4): plt.plot(x, f.pdf(x, dfn[i], dfd[i]), label="dfn={}, dfd={}".format(dfn[i], dfd[i])) plt.legend() plt.title("F分布的概率密度函数") plt.show() # 密度函数与分布函数图 x = np.linspace(-4, 4, 1000) y = norm.pdf(x) plt.plot(x, y, label="概率密度函数") plt.fill_between(x, 0, y, alpha=0.2) plt.legend() plt.title("正态分布的密度函数与分布函数") plt.show() ```

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