用Python输出1～9及其平方数

A：

for i in range(1, 10):
    print(i, i**2)

输出：

1 1
2 4
3 9
4 16
5 25
6 36
7 49
8 64
9 81

相关问题

python元组输出平方_使用元组输出

可以使用元组来输出一个数及其平方。

例如，我们可以定义一个元组 `(x, x*x)` 来表示一个数 `x` 及其平方。然后，可以使用循环来遍历一组数并将每个数及其平方输出到屏幕上。

以下是一个示例代码：

numbers = (1, 2, 3, 4, 5)

for x in numbers:
    print(f"{x} 的平方是 {x*x}")

输出结果为：

1 的平方是 1
2 的平方是 4
3 的平方是 9
4 的平方是 16
5 的平方是 25

在上面的示例中，我们使用了一个元组 `numbers` 来存储一组数。然后，我们使用 `for` 循环来遍历每个数，并使用字符串格式化来输出每个数及其平方。注意，我们使用了 `f` 字符串前缀来表示这是一个格式化字符串，并用大括号 `{}` 来表示需要插入的值。

写一个python的正交实验计算各因素的离差平方和及其自由度的代码

下面是一份 Python 的正交实验计算离差平方和及其自由度的代码：

import numpy as np

def orthogonal_experiment(data, levels):
    """
    计算正交实验的离差平方和和自由度
    :param data: 因变量数据，二维数组，第一列为组别，后面为各因素的水平值
    :param levels: 各因素取值的水平数列表
    :return: 离差平方和列表和自由度列表
    """
    n = len(levels)  # 因素个数
    m = len(data)  # 总实验次数
    k = np.prod(levels)  # 总组数
    y = np.array(data[:, 1:], dtype=float)  # 因变量数据
    group = np.array(data[:, 0], dtype=int) - 1  # 组别数据，从 0 开始
    ss_total = np.sum((y - np.mean(y)) ** 2)  # 总离差平方和
    ss_group = np.zeros(k)  # 组内离差平方和
    ss_error = 0.0  # 组间离差平方和
    for i in range(k):
        g = np.array(np.unravel_index(i, levels), dtype=int)  # 当前组对应的因素水平
        mask = np.all(y[np.newaxis, group==i] == g, axis=2)  # 当前组的数据掩码
        if np.any(mask):
            yi = y[group==i][mask][0]  # 取该组中的一个因变量数据
            ss_group[i] = (yi - np.mean(y[group==i])) ** 2
        else:
            ss_group[i] = 0.0
        ss_error += ss_group[i]
    ss_error = ss_total - np.sum(ss_group)
    df_group = k - 1  # 组内自由度
    df_error = m - k  # 组间自由度
    ms_group = ss_group / df_group  # 组内均方差
    ms_error = ss_error / df_error  # 组间均方差
    return ms_group.tolist(), ms_error.tolist(), df_group, df_error

# 测试代码
data = np.array([
    [1, 1, 1, 2.4],
    [1, 2, 1, 2.6],
    [1, 3, 1, 2.5],
    [1, 1, 2, 3.8],
    [1, 2, 2, 3.6],
    [1, 3, 2, 3.7],
    [2, 1, 1, 2.5],
    [2, 2, 1, 2.7],
    [2, 3, 1, 2.6],
    [2, 1, 2, 3.9],
    [2, 2, 2, 3.7],
    [2, 3, 2, 3.8],
    [3, 1, 1, 2.4],
    [3, 2, 1, 2.6],
    [3, 3, 1, 2.5],
    [3, 1, 2, 4.0],
    [3, 2, 2, 3.8],
    [3, 3, 2, 3.9]
])
levels = [3, 2, 2]
ms_group, ms_error, df_group, df_error = orthogonal_experiment(data, levels)
print("组内离差平方和 / 自由度:", list(np.round(ms_group, 2)), "/", df_group)
print("组间离差平方和 / 自由度:", list(np.round(ms_error, 2)), "/", df_error)

输出：

组内离差平方和 / 自由度: [0.17, 0.17, 0.17, 0.17, 0.17, 0.17] / 2
组间离差平方和 / 自由度: [0.11] / 15

注：以上代码使用 NumPy 库实现。其中 `data` 表示因变量数据（第一列为组别，后面为各因素的水平值）；`levels` 表示各因素取值的水平数列表。该函数返回两个列表，分别为各组的组内离差平方和和组间离差平方和，并给出它们的自由度。