使用python编写函数f1(n)实现如下功能：随机生成n阶矩阵A，其元素均匀分布在[-5,5]内。生成矩阵B使得 输出矩阵A，并显示元素的最大值、最小值、均值；输出矩阵B

以下是函数f1的Python代码：

import random
import numpy as np

def f1(n):
    A = np.random.uniform(low=-5, high=5, size=(n, n))
    B = np.eye(n) + np.random.uniform(low=-0.1, high=0.1, size=(n, n))
    print("A = ", A)
    print("A 中最大的元素是：", np.max(A))
    print("A 中最小的元素是：", np.min(A))
    print("A 中元素的均值是：", np.mean(A))
    print("B = ", B)
    return A, B

这个函数中，我们使用numpy库生成n阶矩阵A，它的元素在区间[-5,5]内均匀分布。然后我们利用numpy库中的eye函数生成n阶对角矩阵，并加上一个小的随机扰动（取值为[-0.1,0.1]内的随机数）。最后输出A和B的值，并显示A中元素的最大值、最小值和均值。

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Fibonacci数列定义如下：（可使用函数递归） f1=1 f2=1 fn=fn-1+fn-2 (n>2) 求Fibonacci数列的第10项和第20项。

Fibonacci数列是一个经典的数学序列，其特点是每个数字（从第三个开始）等于前两个数字之和。使用递归函数来计算Fibonacci数列的第n项，我们可以定义如下的Python函数：

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return "输入错误，n需要大于0"
    elif n == 1 or n == 2:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

# 计算第10项和第20项
fibo_10th = fibonacci(10)
fibo_20th = fibonacci(20)

print(f"Fibonacci数列的第10项是：{fibo_10th}")
print(f"Fibonacci数列的第20项是：{fibo_20th}")

需要注意的是，由于递归的特性，这种方法在计算较大的Fibonacci数时会非常慢，因为会产生大量的重复计算。实际应用中，通常会使用动态规划或矩阵快速幂等优化算法来提高效率。

如何使用Python实现K-NN算法对glass数据集进行分类，并评估其性能？

为了帮助你理解如何使用Python实现K-NN算法对glass数据集进行分类，并评估其性能，我强烈推荐你参考这份资源：《Python实现K-NN算法分类Glass数据集》。这个资源会详细解析如何进行数据处理、模型训练、参数选择和性能评估。

参考资源链接：[Python实现K-NN算法分类Glass数据集](https://wenku.csdn.net/doc/7ari0sggnm?spm=1055.2569.3001.10343)

在Python中，你可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现K-NN算法。以下是实现过程的详细步骤：

a. 数据预处理：首先需要加载glass.txt数据集，并将其分割为特征矩阵X和标签向量y。接着进行数据清洗，比如处理缺失值，以及特征转换，例如将数据标准化，以减少不同特征值量级差异带来的影响。

b. 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，这可以通过scikit-learn的train_test_split函数轻松完成。

c. K值选择：通过交叉验证选择最优的K值。可以使用GridSearchCV或者通过手动遍历不同的K值并比较交叉验证得分来实现。

d. 模型训练：使用选定的K值和训练数据集训练K-NN模型。创建KNeighborsClassifier实例，并使用fit方法拟合训练数据。

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通过这个过程，你可以有效地对glass数据集进行分类，并评估K-NN算法在该数据集上的性能。希望这份资源能为你的机器学习之旅提供帮助。如果你想更深入地了解K-NN算法的理论知识或者探索其他数据集和算法的实现，建议继续学习这份资源的其他内容。

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