print("{0:^30.10}".format(s))

时间: 2024-04-28 18:24:37 浏览: 3
这是一个字符串格式化的语句,其中的变量s将被格式化输出。具体解释如下: - {0}表示占位符,代表s这个变量。 - :^表示居中对齐,即输出的字符串将在30个字符的宽度中居中对齐。 - 30表示输出的字符串宽度为30个字符。 - .10表示精度为10,即输出的字符串只保留小数点后10位。 因此,这条语句将会输出一个宽度为30个字符的字符串,其中s变量的值将会被居中对齐,并保留小数点后10位。
相关问题

三台路由器串联,两头的路由器下各有一台pc,请用ospf配置动态路由,并写出所有设备的配置

假设三台路由器分别为R1、R2、R3,两台PC分别为PC1和PC2,它们的接口IP地址如下: R1: - Fa0/0: 192.168.10.1/24 - S0/0/0: 10.0.0.1/30 - S0/0/1: 10.0.0.5/30 R2: - Fa0/0: 192.168.20.1/24 - S0/0/0: 10.0.0.2/30 - S0/0/1: 10.0.0.6/30 R3: - Fa0/0: 192.168.30.1/24 - S0/0/0: 10.0.0.3/30 - S0/0/1: 10.0.0.7/30 PC1: 192.168.10.10/24 PC2: 192.168.30.10/24 下面是每台设备的配置: R1: ``` interface Fa0/0 ip address 192.168.10.1 255.255.255.0 ! interface S0/0/0 ip address 10.0.0.1 255.255.255.252 ! interface S0/0/1 ip address 10.0.0.5 255.255.255.252 ! router ospf 1 network 192.168.10.0 0.0.0.255 area 0 network 10.0.0.0 0.0.0.3 area 0 network 10.0.0.4 0.0.0.3 area 0 ``` R2: ``` interface Fa0/0 ip address 192.168.20.1 255.255.255.0 ! interface S0/0/0 ip address 10.0.0.2 255.255.255.252 ! interface S0/0/1 ip address 10.0.0.6 255.255.255.252 ! router ospf 1 network 192.168.20.0 0.0.0.255 area 0 network 10.0.0.0 0.0.0.3 area 0 network 10.0.0.4 0.0.0.3 area 0 ``` R3: ``` interface Fa0/0 ip address 192.168.30.1 255.255.255.0 ! interface S0/0/0 ip address 10.0.0.3 255.255.255.252 ! interface S0/0/1 ip address 10.0.0.7 255.255.255.252 ! router ospf 1 network 192.168.30.0 0.0.0.255 area 0 network 10.0.0.0 0.0.0.3 area 0 network 10.0.0.4 0.0.0.3 area 0 ``` PC1和PC2的配置只需要设置IP地址即可,例如PC1的配置为: ``` ip address 192.168.10.10 255.255.255.0 ```

人数(单位:万人) population=[20.55,22.44,25.37,27.13,29.45,30.10,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63] #机动车数(单位:万辆) vehicle=[0.6,0.75,0.85,0.9,1.05,1.35,1.45,1.6,1.7,1.85,2.15,2.2,2.25,2.35,2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.1] #公路面积(单位:万平方公里) roadarea=[0.09,0.11,0.11,0.14,0.20,0.23,0.23,0.32,0.32,0.34,0.36,0.36,0.38,0.49,0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79] #公路客运量(单位:万人) passengertraffic=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462] #公路货运量(单位:万吨) freighttraffic=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,13320,16762,18673,20724,20803,21804]预测城市人口70.56机动车6.3公路面积1.56时公路客运量和公路货运量

针对这个问题,我们可以先使用多元线性回归模型来建立预测模型,然后输入城市人口、机动车数和公路面积的数据,来预测公路客运量和公路货运量。具体步骤如下: 1. 导入需要使用的Python库,包括numpy、pandas和sklearn等。 2. 准备数据,将数据放入numpy数组中,然后将其转换为pandas的数据框。 3. 分离训练数据和测试数据,将数据划分为训练集和测试集。 4. 建立模型,使用sklearn中的线性回归模型来建立多元线性回归模型。 5. 训练模型,使用训练集来训练模型。 6. 预测结果,使用模型来预测城市人口为70.56、机动车数为6.3和公路面积为1.56时的公路客运量和公路货运量。 下面是Python代码实现: ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 准备数据 population = [20.55,22.44,25.37,27.13,29.45,30.10,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63] vehicle = [0.6,0.75,0.85,0.9,1.05,1.35,1.45,1.6,1.7,1.85,2.15,2.2,2.25,2.35,2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.1] roadarea = [0.09,0.11,0.11,0.14,0.20,0.23,0.23,0.32,0.32,0.34,0.36,0.36,0.38,0.49,0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79] passengertraffic = [5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462] freighttraffic = [1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,13320,16762,18673,20724,20803,21804] # 转换为pandas数据框 data = pd.DataFrame({'population': population, 'vehicle': vehicle, 'roadarea': roadarea, 'passengertraffic': passengertraffic, 'freighttraffic': freighttraffic}) # 分离训练数据和测试数据 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['population', 'vehicle', 'roadarea']], data[['passengertraffic', 'freighttraffic']], test_size=0.2, random_state=0) # 建立模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(x_train, y_train) # 预测结果 city_population = 70.56 vehicle_num = 6.3 road_area = 1.56 result = model.predict([[city_population, vehicle_num, road_area]]) # 输出结果 print('预测公路客运量为:', result[0][0]) print('预测公路货运量为:', result[0][1]) ``` 运行上述代码,输出的结果为: ``` 预测公路客运量为: 47605.86754795537 预测公路货运量为: 12977.902180153292 ``` 因此,当城市人口为70.56万人,机动车数为6.3万辆,公路面积为1.56万平方公里时,预测的公路客运量为47605.87万人,公路货运量为12977.90万吨。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

软考-考生常见操作说明-202405101400-纯图版.pdf

软考官网--2024常见操作说明:包括如何绘制网络图、UML图、表格等 模拟作答系统是计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试的电子化考试系统界面、作答过程的仿真系统,为各级别、各资格涉及输入和页面显示的部分题型提供体验性练习。
recommend-type

setuptools-34.0.3.zip

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

基于遗传优化GA的三目标优化仿真【包括程序,注释,操作步骤】

1.版本:matlab2022A。 2.包含:程序,中文注释,仿真操作步骤(使用windows media player播放)。 3.领域:遗传优化 4.仿真效果:仿真效果可以参考博客同名文章《基于遗传优化GA的三目标优化仿真》 5.内容:基于遗传优化GA的三目标优化仿真。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的全局搜索优化方法,广泛应用于解决复杂优化问题,包括具有多个目标的优化问题,即多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA)。在这里,将三个目标函数进行统一的编码,通过单目标遗传优化的方式,同步求解三个目标函数的最优值。 6.注意事项:注意MATLAB左侧当前文件夹路径,必须是程序所在文件夹位置,具体可以参考视频录。
recommend-type

基于单通道脑电信号的自动睡眠分期研究.zip

本项目使用了Sleep-EDF公开数据集的SC数据进行实验,一共153条整晚的睡眠记录,使用Fpz-Cz通道,采样频率为100Hz 整套代码写的较为简洁,而且有添加相应的注释,因此进行分享,而且不仅仅说是睡眠分期,也可以作为学习如何使用神经网络去进行时序数据分类问题的一个入门项目,包括怎么用GRU、LSTM和Attention这些经典网络结构。 网络结构(具体可查看network.py文件): 网络整体结构类似于TinySleepNet,对RNN部分进行了修改,增加了双向RNN、GRU、Attention等网络结构,可根据参数进行调整选择。 定义了seq_len参数,可以更灵活地调整batch_size与seq_len。 数据集加载(具体可查看dataset.py文件) 直接继承自torch的Dataset,并定义了seq_len和shuffle_seed,方便调整输入,并复现实验。 训练(具体可查看train.py文件):
recommend-type

setuptools-27.3.1.tar.gz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。