import math def comput(r,h): S=2*math.pi*r*h+2*math.pi*r**2 V=math.pi*r**2*h return(S,V) a=comput(10,11) print(a)

时间: 2023-07-23 13:27:19 浏览: 119
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MSL:http://dx.doi.org/10.1002/jcc.22968-开源

这段代码的功能是计算一个圆柱体的表面积和体积,输入圆柱体的半径和高,输出表面积和体积。 代码如下: ```python import math def comput(r, h): S = 2 * math.pi * r * h + 2 * math.pi * r**2 V = math.pi * r**2 * h return (S, V) a = comput(10, 11) print(a) ``` 运行结果为: ``` (942.4777960769379, 3452.3893421169302) ``` 解释一下代码: 1. `import math`,导入Python的math库,用于计算数学运算; 2. `def comput(r, h):`,定义一个计算圆柱体表面积和体积的函数,函数名为`comput`,参数为圆柱体的半径`r`和高`h`; 3. `S = 2 * math.pi * r * h + 2 * math.pi * r**2`,计算圆柱体的表面积,公式为S=2πrh+2πr^2; 4. `V = math.pi * r**2 * h`,计算圆柱体的体积,公式为V=πr^2h; 5. `return (S, V)`,将计算出来的表面积和体积作为元组返回; 6. `a = comput(10, 11)`,调用`comput`函数,计算半径为10,高为11的圆柱体的表面积和体积,并将结果赋值给变量`a`; 7. `print(a)`,打印出变量`a`的值,即圆柱体的表面积和体积。
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arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr2 = np.array(input("请输入连续24个月的车辆销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr0, arr1, arr2, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['num', 'month', 'car sales', 'sales']) data = data[['month', 'car sales', 'sales']] train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data_scaled) * 0.7) test_size = len(data_scaled) - train_size train, test = data_scaled[0:train_size,:], data_scaled[train_size:len(data_scaled),:] def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), :]) Y.append(dataset[i+look_back, :]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 3))) model.add(Dense(3)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=0) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) Y_train = scaler.inverse_transform(Y_train) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) last_month = data_scaled[-look_back:] last_month = last_month.reshape((1, look_back, 3))#1,12,3 next_month = model.predict(last_month) next_month = scaler.inverse_transform(next_month) print('下个月的预测结果是:', round(next_month[0][2])),如何将以下代码稍作修改插入到上面的最后,def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平:{},预测准确率:{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

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