python 输入x,求y 当x小于-2时,y=x-5的绝对值,当-2小于等于x小于10时,y=x的平方+3x-6,当x大于等于10时,y=x的平方+3的0.5次

时间: 2023-05-22 11:07:01 浏览: 40
根据你的描述,我们可以使用如下代码实现: ```python x = float(input("请输入x的值:")) if x < -2: y = abs(x - 5) elif -2 <= x < 10: y = x ** 2 - 3 * x - 6 else: y = x ** 2 ** 0.5 print(f"当x为{x}时,y的值为{y}") ``` 这是一个基本的条件语句实现,根据x的不同取值来计算y的值。
相关问题

python计算y的近似值,直到最后一项的绝对值小于10-3 为止

可以使用Python中的while循环和math库中的函数来计算y的近似值,代码如下: import math x = .5 y = n = while True: term = ((-1) ** n) * (x ** (2 * n + 1)) / math.factorial(2 * n + 1) if abs(term) < 10 ** (-3): break y += term n += 1 print("y的近似值为:", y)

pyhon用迭代法求x=a**(1/2),即a的平方根,要求前后两次求出的x的差的绝对值小于10**(-5)。求平方根的迭代公式为:x=(x+a/x)/2。

好的,我可以帮你解决这个问题。以下是求解代码: ```python def sqrt(a): x = a # 初始值为 a while True: y = (x + a / x) / 2 # 迭代公式 if abs(y - x) < 1e-5: # 判断前后两次求出的x的差的绝对值是否小于10**(-5) return y x = y ``` 你可以调用 `sqrt(a)` 函数来计算 `a` 的平方根。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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