y = np.arange([5*x[i] + random.randint(1, 20) for i in range(len(x))])

时间: 2023-10-09 11:04:20 浏览: 84
FRM

产生5个不同的随机数

这行代码存在一个错误。np.arange()函数的参数应该是一个数字，而不是一个列表。请修改代码如下： ``` y = np.array([5*x[i] + random.randint(1, 20) for i in range(len(x))]) ``` 这样就可以生成一个包含随机整数的 NumPy 数组 y，其中每个元素都是 5x[i]+随机整数 的结果。
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python-曲线拟合-原理-代码.doc

x = np.arange(-1, 1, 0.02) y = [((a * a - 1) * (a * a - 1) * (a * a - 1) + 0.5) * np.sin(a * 2) for a in x] # 生成带有随机扰动的数据点 xa = [] ya = [] for i, xx in enumerate(x): yy = y[i] d = float...
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python-曲线拟合-原理-代码.pdf

x = np.arange(-1, 1, 0.02) y = [(a**3 - a)**3 + 0.5 * np.sin(a * 2) for a in x] # 偏移数据点，模拟实际测量中的误差 i = 0 xa = [] ya = [] for xx in x: yy = y[i] d = float(random.randint(60, 140)) / ...

请在不影响结果的条件下改变代码的样子：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]),size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() C = np.zeros((1,LEN))...

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该使用整数值而不是浮点数值。 为了修复这个错误，可以将第11行代码修改为以下形式： python x_i = x[int(rand_idx), :].reshape(1, -1) 这样...

import networkx as nx import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import random df=pd.read_csv("D:\级联失效\edges.csv") G=nx.from_pandas_edgelist(df,'from','to',create_using=nx.Graph()) nx.draw(G,node_size=300,with_labels=True) As=nx.adjacency_matrix(G) A=As.todense() def f(x): F=4*x*(1-x) return F n=len(A) r=2 ohxs=0.4 step=10 d=np.zeros([n,step]) for i in range(n): d[i,0]=np.sum(A[i]) x_intial=np.zeros([n,step]) for i in range(n): x_intial[i,0]=random.random() np.set_printoptions(precision=5) h_a=100 H=np.zeros([n,step]) D=np.zeros([n,step]) for i in range(n): Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[k,0] D[i,0]=Deg H[i,0]=d[i,0]/D[i,0]/h_a fail_scale=np.zeros(step) fail_scale[0]=1 node_rand_id=random.randint(0,n) r=2 x_intial[node_rand_id,0]=x_intial[node_rand_id,0]+r print(x_intial) fail_node=np.zeros(n) fail_node[node_rand_id]=1 print(fail_node) np.seterr(divide='ignore',invalid='ignore') for t in range(1,step): fail_node_id=[idx for (idx,val) in enumerate(fail_node) if val ==1] for i in range(n): sum=0 for j in range(n): sum = sum+A[i,j]*f(x_intial[j,t-1])/d[i] if i in fail_node_id: x_intial[i,t-1]=0 A[i,:]=0 A[:,i]=0 else: x_intial[i,t]=H[i,t-1]*abs((1-ohxs)*f(x_intial[i,t-1])+ohxs*sum) d[i,t]=np.sum(A[i]) Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[i,t] D[i,t]=Deg H[i,t]=d[i,t]/D[i,t]/h_a new_fail_id=[idx for (idx,val) in enumerate(x_intial[:,t]) if val>=1] fail_scale[t]=fail_scale[t-1]+len(new_fail_id) fail_node[new_fail_id]=1 x_intial[new_fail_id,t]=x_intial[new_fail_id,t]+r print(H[i,t]) print(fail_node) print(x_intial) plt.plot(fail_scale) plt.show()

接着定义了一个 f(x) 函数，对应于网络中每个节点的失效概率。代码中还定义了一些变量和参数，如节点个数 n、失效概率增长率 r、节点失效后的修复时间 step 等。接下来的循环中，初始化了网络中每个节点的失效概率，...

for k in range(epochs):#k在第几次的循环中 i = np.random.randint(X.shape[0]) a = [X[i]] for l in range(len(self.weights)): #going forward network, for each layer a.append(self.activation(np.dot(a[l], self.weights[l]))) #Computer the node value for each layer (O_i) using activation function error = y[i] - a[-1] #Computer the error at the top layer deltas = [error * self.activation_deriv(a[-1])] #For output layer, Err calculation (delta is updated error) #Staring backprobagation for l in range(len(a) - 2, 0, -1): # we need to begin at the second to last layer #Compute the updated error (i,e, deltas) for each node going from top layer to input layer deltas.append(deltas[-1].dot(self.weights[l].T)*self.activation_deriv(a[l])) deltas.reverse() for i in range(len(self.weights)): layer = np.atleast_2d(a[i]) delta = np.atleast_2d(deltas[i]) self.weights[i] += learning_rate * layer.T.dot(delta) 代码含义

在Python中，"for k in range(epochs):" 意味着进行一个循环，循环变量 k 的值将在范围 [0, epochs) 中变化，每次循环都会执行其后面的语句。在这里，epochs 是一个变量或常量，表示循环的次数。

分析代码告诉我每一行，from PIL import Image import numpy as np #numpy只能算方阵 import scipy as SP #scipy可算非方阵 from scipy import linalg import random def treatment(ima): ima=ima.convert('L') #转化为灰度图像 #ima.imshow() im=np.array(ima) #转化为二维数组 for i in range(im.shape[0]):#转化为二值矩阵 for j in range(im.shape[1]): if im[i,j]==255: im[i,j]=0 else: im[i,j]=1 l0=len(im) l1=l0*l0 print(l1) #l2=np.random.randint(1,l1) #print(l2) np.random.seed(1) A= np.array(random.randint(0,2,size = [2,l1])) #print(A) b = np.array([[1], [0]]) #input() #求解矩阵Mi' pi_a = SP.linalg.pinv(A) s0 = pi_a.dot(b) s=np.array(s0) #x = np.linalg.solve(A, b) print(s) #for i in im: # print(i) # result2txt=str(i) #前面运行出的数据，先将其转为字符串才能写入 # with open('test.txt','a') as file_handle: # .txt可以不自己新建,代码会自动新建 # file_handle.write(result2txt) # 写入 # file_handle.write('\n') # 有时放在循环里面需要自动转行，不然会覆盖上一条数据 input() for i in range(s.shape[0]):#转化为图片 for j in range(s.shape[1]): if s[i,j]==0: s[i,j]=255 else: s[i,j]=0 new_im=Image.fromarray(s) new_im.show() ima=Image.open('test.png') #读入图像 im=treatment(ima) #调用图像处理函数

1. 导入必要的库：PIL（Python Imaging Library），NumPy（用于科学计算），Scipy（用于科学计算和数据处理），以及随机数生成库random。 2. 定义了一个名为treatment的函数，该函数接受一个图像对象作为输入，将...

请告诉我下列代码需要有什么库并且安装的命令是什么from PIL import Image import numpy as np #numpy只能算方阵 import scipy as SP #scipy可算非方阵 from scipy import linalg import random def treatment(ima): ima=ima.convert('L') #转化为灰度图像 #ima.imshow() im=np.array(ima) #转化为二维数组 for i in range(im.shape[0]):#转化为二值矩阵 for j in range(im.shape[1]): if im[i,j]==255: im[i,j]=0 else: im[i,j]=1 l0=len(im) l1=l0*l0 print(l1) #l2=np.random.randint(1,l1) #print(l2) np.random.seed(1) A= np.array(random.randint(0,2,size = [2,l1])) #print(A) b = np.array([[1], [0]]) #input() #求解矩阵Mi' pi_a = SP.linalg.pinv(A) s0 = pi_a.dot(b) s=np.array(s0) #x = np.linalg.solve(A, b) print(s) #for i in im: # print(i) # result2txt=str(i) #前面运行出的数据，先将其转为字符串才能写入 # with open('test.txt','a') as file_handle: # .txt可以不自己新建,代码会自动新建 # file_handle.write(result2txt) # 写入 # file_handle.write('\n') # 有时放在循环里面需要自动转行，不然会覆盖上一条数据 input() for i in range(s.shape[0]):#转化为图片 for j in range(s.shape[1]): if s[i,j]==0: s[i,j]=255 else: s[i,j]=0 new_im=Image.fromarray(s) new_im.show() ima=Image.open('test.png') #读入图像 im=treatment(ima) #调用图像处理函数

这段代码需要的库已经在代码中导入了，分别是PIL、numpy、scipy和random库。如果您的电脑上没有安装这些库，可以使用以下命令进行安装： pip install pillow pip install numpy pip install scipy 这三个...

已知a=np.random.randint(1,11,10),利用索引，一次性打印出数组a中偶数下标的元素，即第0、2、4、… 、8个的元素。 b=np.random.randint(1,11,(5

在Python中，你可以通过结合布尔索引来实现这个需求...b = np.random.randint(1, 11, (5,)) even_indices_b = np.arange(len(b)) % 2 == 0 print("\nEven-indexed elements of array b:") print(b[even_indices_b])

由1列学号和3列成绩构成如下矩阵stu，np.random.seed(7)，sno = np.arange(1, 11)，score = np.random.randint(50, 100, size=(10, 3))，stu = np.c_[sno, score]。其中sno为学号，score为三门课的成绩。求总分最高的学生的学号sid是什么，给出代码。然后求总分的平均值, 保留1位小数，存于变量 avgtotal。然后计算每门课的平均分, 保留1位小数，存于 avgclass数组。然后求平均分最高的是第几门课，将该课程的序号存于 classmax。然后求有不及格科目的学生有多少个？，存于num变量。需要用np.any(),np.where()等函数。然后求全部科目都及格的学生学号是哪些？ 将学号存于数组 passsid

sno = np.arange(1, 11) score = np.random.randint(50, 100, size=(10, 3)) stu = np.c_[sno, score] # 求总分最高的学生的学号 max_total = 0 sid = 0 for i in range(len(stu)): total = np.sum(stu[i, 1:]) ...

帮我检查以下代码填写是否有误。1语句print(9 > 8 or 10 > 12 and not 2 + 2 > 3)  的输出是： True 2语句print(2 //2 ** 3)输出的结果是 0 3 Numpy的主要数据类型是 dtype ，用于计算的主要数据类型是 int64 4补全找出数组np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中的第二大值的代码。 array=np.array ( [7,2,10,2,7,4,9,4,9,8]) num= np.unique(array)[-2] 5已知字典dic={w':97,'a':19}，则dic.get('w', None)的值是 97 6列表的sort方法没有返回值，或者说返回值为 None 7创建一个元素为从10到49的ndarray对象d1= np.range(10,50) 8表达式len(np.random.randint(0,50,5))的值为 5 9补全如下代码，对生成的变量a在0轴上进行升序排列。 import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5), index = ['z', 'w', 'y', 'x']) a._sort_values_( ) 10 下面的函数用来计算任意多个数字的平均数，请填写括号内的内容 def demo（*para） return sum(para)/len(para)

您的问题很有趣。根据您提供的信息，以下是答案：1.True；...7.d1=np.arange(10,50)；8.5；9.a.sort_values()；10.def demo(*para): return sum(para)/len(para)。希望这些信息能够帮助您解决问题。

内容： （1） 生成一个长度300的一维数组，且数据大小为1到20内的随机整数。 （2） 查阅均值和中值滤波的原理进行上述的一维数组滤波，且窗口大小分别设定为3，7，11。说明不同大小窗口对滤波结果的影响。（此步骤自己写函数实现） （3） 把原数据和处理之后的数据画图显示。 附录：下面的代码是均值滤波的，中值滤波的请自行编写。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt modes = ['full', 'same', 'valid'] modes = [ 'valid'] data=np.ones(200) data=np.random.randint(1,20,size=(300)) window=np.ones(10)/10 for m in modes: # data_tmp=np.convolve(data, window, mode=m) #请自行查阅卷积的参数含义 correlate data_tmp = np.correlate(data, window, mode=m) # 请自行查阅相关的参数含义 correlate plt.plot(data_tmp); plt.plot(data); plt.axis([-10, 300, -.1, 25]); plt.legend(modes+['data'], loc='lower center'); plt.show() a=45

for i in range(half_window_size, len(data) - half_window_size): window = data[i - half_window_size:i + half_window_size + 1] filtered_data[i] = np.median(window) return filtered_data 使用上述...

def random_subspace(features, subspaces, min_features=None, max_features=None): ''' To generate a list of subsets of all features Parameters: features (list): A list of features. subspaces (int): An integer denoting the number of non-unique subspaces to be created. min_features (int): Minimum number of features to be used to create subspaces. (default= None. half the total number of features.) max_features (int): Maximum number of features to be used to create subspaces. (default= None. the total number of features.) Returns: list: A nested list of features. ''' if min_features == None: min_features = math.floor(len(features) / 2) if max_features == None: max_features = len(features) if max_features > len(features): max_features = len(features) feature_list = [] for i in range(subspaces): no_features = np.random.randint(low=min_features, high=max_features) rand_features = random.sample(population=features, k=no_features) feature_list.append(rand_features) return feature_list什么意思

这是一个生成特征子集的函数。函数接受以下参数： - features：一个特征列表。 - subspaces：要创建的非唯一子空间的数量。 - min_features：创建子空间时要使用的最小特征数。默认为 None，即特征总数的一半。...

<ipython-input-550-c0555bdc297c> in <module> 43 A=M 44 b=np.random.randint(0,6,size=(10,1)) ---> 45 A_inv = inverse_matrix(A) 46 print("A_inv = \n", A_inv) <ipython-input-550-c0555bdc297c> in inverse_matrix(A) 35 cols = [] 36 for i in range(n): ---> 37 col = gauss_jordan(A, I[:, i]) 38 cols.append(col.flatten()) 39 # 将列向量拼成矩阵 <ipython-input-550-c0555bdc297c> in gauss_jordan(A, b) 5 n = len(A) 6 # 构造增广矩阵 ----> 7 aug = np.concatenate((A, b), axis=1) 8 # 高斯消元 9 for i in range(n): <__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs) ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

for j in range(i+1, n): if np.abs(aug[j, i]) > 1e-8: aug[i], aug[j] = aug[j], aug[i] break else: continue # 将对角线元素归一 aug[i] = aug[i] / aug[i, i] # 将下方元素消成0 for j in range(i+1,...

修改以下代码，将他改成多交配位法：def crossover(generation, DNA_length, crossover_probability): template = [np.random.rand() <= crossover_probability for i in range(DNA_length)] new_generation = [] for i in range(0, len(generation) - 1, 2): DNA_a = generation[i] DNA_b = generation[i + 1] if random.random() < crossover_probability: crossover_point = random.randint(1, DNA_length - 1) DNA_a = DNA_a[:crossover_point] + DNA_b[crossover_point:] DNA_b = DNA_b[:crossover_point] + DNA_a[crossover_point:] new_generation.append(DNA_a) new_generation.append(DNA_b) return new_generation

for i in range(0, len(generation) - 1, 2): DNA_a = generation[i] DNA_b = generation[i + 1] child1 = [0] * DNA_length child2 = [0] * DNA_length j = 0 for k in range(DNA_length): if template[k] ...

利用查分进化算法，分别求解下列函数的最大值以及对应的x和y值，设定求解精度为15位小数。函数f（x）=(6.452*(x+0.125y)*(cos(x)-cos(2y)^2))/（0.8+（x-4.2)^2+2(y-7)^2））^0.5+3.226y,x∈[0,10),y∈[0,10),python代码

z = (6.452 * (x + 0.125 * y) * (np.cos(x) - np.power(np.cos(2*y), 2))) / np.power(0.8 + np.power(x-4.2, 2) + 2*np.power(y-7, 2), 0.5) + 3.226 * y return z # 差分进化算法 def DE(func, bounds, mut=...

19. 把数组np.arange(15)的随机位换成值44

a = np.arange(15) # 生成随机数，表示要替换哪个位置的值 index = np.random.randint(0, len(a)) # 将随机位置的值替换为44 a[index] = 44 print(a) 输出结果类似于： [ 0 1 2 3 4 44 6 7 8 9 10 11 ...

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编写一个 Monte Carlo 程序 ， 仿真某一跳频数字通信系统 ， 该系统采用二元 FS K 并用非 相干 （ 平方律 ） 检测 。 该系统遭受功率谱密度为 JO 的部分频带干扰的污染 ， 其中 。 = 0 ． 1 。 在该干扰频带 0 < 0 ． 1 内 ， 功率谱是平坦的 。 画出该系统测得的误码率与 SNR(Eb/J0) 的关系图 。

noise *= np.sin(2 * np.pi * noise_freq * np.arange(len(signal)) / fs) return signal + noise # 非相干检测 def non_coherent_detection(signal, freq1, freq2, T, fs): t = np.linspace(0, T, int(T * fs),...

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要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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