6.5 已知[x]补，求[x]原和x。（共16分） [x]补=1.1100 [x]补=1.1001 [x]补=0.1110 [x]补=1.0000 [x]补=1,0101 [x]补=1,1100 [x]补=0,0111 [x]补=1,0000

首先需要确定[x]补的位数，才能求出[x]原和x。

1.1100的补码表示的是一个负数，其原码为1.0100，十进制为-4。
1.1001的补码表示的是一个负数，其原码为1.0111，十进制为-7。
0.1110的补码表示的是一个正数，其原码为0.1110，十进制为0。
1.0000的补码表示的是一个负数，其原码为1.0000，十进制为-8。
1,0101的补码表示的是一个负数，其原码为1.1011，十进制为-11。
1,1100的补码表示的是一个负数，其原码为1.0100，十进制为-4。
0,0111的补码表示的是一个正数，其原码为0.0111，十进制为7。
1,0000的补码表示的是一个负数，其原码为1.0000，十进制为-8。

因此，各个补码对应的原码和十进制数如下：

| [x]补 | [x]原 | 十进制 |
|-------|-------|--------|
| 1.1100| 1.0100| -4 |
| 1.1001| 1.0111| -7 |
| 0.1110| 0.1110| 0 |
| 1.0000| 1.0000| -8 |
| 1,0101| 1.1011| -11 |
| 1,1100| 1.0100| -4 |
| 0,0111| 0.0111| 7 |
| 1,0000| 1.0000| -8 |

相关问题

x = np.arange(0, a + dx, dx)

这行代码使用了 NumPy 库中的 `arange()` 函数，用于生成一个一维数组，表示从 0 开始，按照步长 `dx` 逐个增加，直到不超过 `a` 的所有数值。其中 `a` 和 `dx` 是变量或常量，表示数组的上限和步长大小。

生成的数组可以用来表示一个数值序列，可以用于数值计算、绘图等应用。例如，可以这样使用：

import numpy as np

a = 10
dx = 0.1
x = np.arange(0, a + dx, dx)
print(x)

这个例子中，`a` 的值为 10，`dx` 的值为 0.1，因此生成的数组包含了从 0 开始，逐个增加 0.1，直到不超过 10 的所有数值。输出结果如下：

[0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.  1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7
 1.8 1.9 2.  2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.  3.1 3.2 3.3 3.4 3.5
 3.6 3.7 3.8 3.9 4.  4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5.  5.1 5.2 5.3
 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 6.  6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 7.  7.1
 7.2 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 7.8 7.9 8.  8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 8.8 8.9
 9.  9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 9.7 9.8 9.9 10. ]

可以看到，生成的数组包含了从 0 到 10 的所有数值，步长为 0.1。

x = np.arange(0, 144/6, 1/6)会产生几个数

这段代码将生成一个一维数组，其中包含从0开始，以步长为1/6递增，直到小于144/6的所有数字。因此，可以通过计算144/6=24来确定数组中的数字数量。由于 numpy 中的 arange 函数不包括终止值，因此需要将终止值设定为比 144/6 稍微小一点的数，例如 24-1/6=23.8333。因此，这段代码将生成包含以下 144 个数字的一维数组：

array([ 0.        ,  0.16666667,  0.33333333,  0.5       ,  0.66666667,
        0.83333333,  1.        ,  1.16666667,  1.33333333,  1.5       ,
        1.66666667,  1.83333333,  2.        ,  2.16666667,  2.33333333,
        2.5       ,  2.66666667,  2.83333333,  3.        ,  3.16666667,
        3.33333333,  3.5       ,  3.66666667,  3.83333333,  4.        ,
        4.16666667,  4.33333333,  4.5       ,  4.66666667,  4.83333333,
        5.        ,  5.16666667,  5.33333333,  5.5       ,  5.66666667,
        5.83333333,  6.        ,  6.16666667,  6.33333333,  6.5       ,
        6.66666667,  6.83333333,  7.        ,  7.16666667,  7.33333333,
        7.5       ,  7.66666667,  7.83333333,  8.        ,  8.16666667,
        8.33333333,  8.5       ,  8.66666667,  8.83333333,  9.        ,
        9.16666667,  9.33333333,  9.5       ,  9.66666667,  9.83333333,
       10.        , 10.16666667, 10.33333333, 10.5       , 10.66666667,
       10.83333333, 11.        , 11.16666667, 11.33333333, 11.5       ,
       11.66666667, 11.83333333, 12.        , 12.16666667, 12.33333333,
       12.5       , 12.66666667, 12.83333333, 13.        , 13.16666667,
       13.33333333, 13.5       , 13.66666667, 13.83333333, 14.        ,
       14.16666667, 14.33333333, 14.5       , 14.66666667, 14.83333333,
       15.        , 15.16666667, 15.33333333, 15.5       , 15.66666667,
       15.83333333, 16.        , 16.16666667, 16.33333333, 16.5       ,
       16.66666667, 16.83333333, 17.        , 17.16666667, 17.33333333,
       17.5       , 17.66666667, 17.83333333, 18.        , 18.16666667,
       18.33333333, 18.5       , 18.66666667, 18.83333333, 19.        ,
       19.16666667, 19.33333333, 19.5       , 19.66666667, 19.83333333,
       20.        , 20.16666667, 20.33333333, 20.5       , 20.66666667,
       20.83333333, 21.        , 21.16666667, 21.33333333, 21.5       ,
       21.66666667, 21.83333333, 22.        , 22.16666667, 22.33333333,
       22.5       , 22.66666667, 22.83333333, 23.        , 23.16666667,
       23.33333333, 23.5       , 23.66666667, 23.83333333])