print("__1__") f = __2__ c = 5 * (f - 32 ) / 9 print ("%8.0f %8.2f" % (f , c))

时间: 2024-01-24 21:17:04 浏览: 57
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可以通过填空题来学习Python语言的基础知识,下面是填好空的代码: ```python print("__1__") f = __2__ c = 5 * (f - 32 ) / 9 print ("%8.0f %8.2f" % (f , c)) ``` 其中,`__1__` 和 `__2__` 是需要填空的地方,具体填什么可以根据代码的语义和需求来判断。 如果我们想要输出一个字符串,可以在第一行填写: ```python print("Hello, world!") ``` 如果我们想要让用户输入一个数字,然后将其转换成浮点数,可以在第二行填写: ```python f = float(input("Please enter a temperature in Fahrenheit: ")) ``` 这样,我们就可以让用户在控制台上输入一个数字,然后将其转换成浮点数,存储在变量 `f` 中。接下来,我们可以使用这个数字来计算摄氏温度,并将结果打印出来。 完整的代码如下所示: ```python print("Convert temperature from Fahrenheit to Celsius.") f = float(input("Please enter a temperature in Fahrenheit: ")) c = 5 * (f - 32 ) / 9 print ("%8.0f %8.2f" % (f , c)) ``` 这段代码会输出一个提示信息,让用户输入一个华氏温度,然后将其转换成摄氏温度,并将结果打印出来。
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识别以下MATLAB程序,并生成相应Python代码:clc clear close all syms x x0 y0 y1 y2 y3 y4 h real a = [1, x0, x0^2; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2] \ [y0; y1; y2]; %一元二次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_two_order_central_difference = simplify(dy(x0 + h)) ddy_two_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + h)) a = [1, x0, x0^2, x0^3, x0^4; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2, (x0 + h)^3, (x0 + h)^4; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2, (x0 + 2 * h)^3, (x0 + 2 * h)^4; ... 1, (x0 + 3 * h), (x0 + 3 * h)^2, (x0 + 3 * h)^3, (x0 + 3 * h)^4; 1, (x0 + 4 * h), (x0 + 4 * h)^2, (x0 + 4 * h)^3, (x0 + 4 * h)^4] \ [y0; y1; y2; y3; y4]; %一元四次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2 + a4 * x^3 + a5 * x^4的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2 + a(4) * x^3 + a(5) * x^4; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_four_order_central_difference = simplify(dy(x0 + 2 * h)) ddy_four_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + 2 * h)) %% 验证 n = 50; x = linspace(0, 2*pi, n); h = x(2) - x(1); y = sin(x); dy = cos(x); ddy = -sin(x); dy1 = nan * zeros(size(x)); ddy1 = nan * zeros(size(x)); for i = 2 : n - 1 dy1(i) = (y(i + 1) - y(i - 1)) / (2.0 * h); ddy1(i) = (y(i - 1) - 2.0 * y(i) + y(i + 1)) / h^2; end dy2 = nan * zeros(size(x)); ddy2 = nan * zeros(size(x)); for i = 3 : n - 2 dy2(i) = (y(i - 2) - 8.0 * y(i - 1) + 8.0 * y(i + 1) - y(i + 2)) / (12.0 * h); ddy2(i) = -(y(i - 2) - 16.0 * y(i - 1) + 30.0 * y(i) - 16.0 * y(i + 1) + y(i + 2)) / (12.0 * h^2); end max_dy1_err = max(abs(dy1(2 : n - 1) - dy(2 : n - 1))); max_ddy1_err = max(abs(ddy1(2 : n - 1) - ddy(2 : n - 1))); max_dy2_err = max(abs(dy2(3 : n - 2) - dy(3 : n - 2))); max_ddy2_err = max(abs(ddy2(3 : n - 2) - ddy(3 : n - 2))); disp(['一阶导数的二阶和四阶中心差分近似,最大误差分别为:', num2str(max_dy1_err), ',' , num2str(max_dy2_err)]) disp(['二阶导数的二阶和四阶中心差分近似,最大误差分别为:', num2str(max_ddy1_err), ',' , num2str(max_ddy2_err)])

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