编写函数Iind_yueshu(x.y)返回两个数xi和y的公约数个数。从醒盘输入两个正整歌a.,b,调用函数榆出它们公约酌的如输入:24,36 偷出:6.

以下是使用 Python 语言编写的 Iind_yueshu 函数的代码：

def Iind_yueshu(x, y):
    # 计算 x 和 y 的最大公约数
    def gcd(x, y):
        while y != 0:
            x, y = y, x % y
        return x

    # 计算 x 和 y 的最小公倍数
    def lcm(x, y):
        return x * y // gcd(x, y)

    # 计算 x 和 y 的公约数个数
    return len([i for i in range(1, lcm(x, y)+1) if lcm(x, y) % i == 0])

# 调用函数
print(Iind_yueshu(24, 36))

在上面的代码中，我们首先编写了两个辅助函数 gcd 和 lcm，分别用于计算两个数的最大公约数和最小公倍数。然后，Iind_yueshu 函数中的代码会使用列表推导式，枚举 x 和 y 的最小公倍数的因数，并返回这些因数的个数。

在上面的代码中，我们调用了 Iind_yueshu 函数，并将 24 和 36 作为参数传入。执行完这段代码后，应该会输出 6。

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【问题描述】输入两个整数，输出这两个整数的公约数的个数，使用函数实现。 【输入形式】两个整数 【输出形式】一个整数 【样例输入】 12 24 【样例输出】 6 【样例说明】 【评分标准】 ________________________________________ #请在下面定义函数yueshu(m,n)用于求整数m和n的公约数个数 【问题描述】输入两个整数，输出这两个整数的公约数的个数，使用函数实现。 【输入形式】两个整数 【输出形式】一个整数 【样例输入】 12 24 【样例输出】 6 【样例说明】 【评分标准】 ________________________________________ #请在下面定义函数yueshu(m,n)用于求整数m和n的公约数个数

以下是求两个整数的公约数个数的函数实现：

def yueshu(m, n):
    count = 0
    for i in range(1, min(m, n)+1):
        if m % i == 0 and n % i == 0:
            count += 1
    return count

其中，`m`和`n`分别为输入的两个整数，`count`表示公约数的个数，使用`for`循环遍历`1`到`min(m, n)`之间的每个整数，如果`m`和`n`同时能被该整数整除，则该整数是`m`和`n`的公约数，`count`加1，最终返回`count`即可。

可以通过以下方式调用该函数：

m, n = map(int, input().split())
print(yueshu(m, n))

from tifffile import imread as tfread import numpy as np from Raserize import arr2raster from osgeo import gdal fcn = r'E:\姜璐\再修改复现\轮种\G边缘约束\2\A重采样\xinmin_Resample.tif' # 加入高分分割后的重采样结果 fcn = tfread(fcn) obj = r'E:\姜璐\农作物提取\中期修改代码复现\F高分分割结果\有坐标\新民分割.tif' # 高分辨率的分割结果影像 obj = tfread(obj) num_bands = 8 # 分类数(需算上背景类0) num_obj = obj.max() + 1 # 分割对象数 v = np.zeros((num_obj, num_bands)) # 建一个行为264500，列为8的全0数组 res = np.zeros_like(fcn) # 建一个和fcn同样类型和形状的全0数组 h, w = obj.shape[0], obj.shape[1] # 获取高分分割的行为27674，列为43894 for obj_row, fcn_row in zip(obj, fcn): # 遍历二维数组 for obj_pix, fcn_pix in zip(obj_row, fcn_row): # v[obj_pix, fcn_pix] += 1 # 取obj和fcn的像素值 v = np.argmax(v[:, 1:], axis=-1) + 1 # axis=-1，返回每行的索引最大值，v[:, 1:]取v数组中，行的全部元素，列除第一列的全部元素 for i in range(h): for j in range(w): res[i, j] = v[obj[i, j]] im_path = r'E:\姜璐\再修改复现\轮种\G边缘约束\A重采样\xinmin_yueshu.tif' # 提供坐标投影信息，加入高分分割后的重采样结果 dataset = gdal.Open(im_path) prj = dataset.GetProjection() trans = dataset.GetGeoTransform() save_path = r'E:\姜璐\再修改复现\测试\xinmin_jieguo.tif' # 保存位置 arr2raster(res, save_path, is_label=True, prj=prj, trans=trans, color=True)每行代码意思

这段代码是在Python中使用tifffile库中的imread函数，将读取的图像导入为numpy的多维数组。然后使用Raserize库中的arr2raster函数将数组转换为光栅图像。最后使用gdal库中的函数读取tif文件。其中，变量fcn指向一个tif文件的路径。