一元一次方程ax+b=cax+b=c，输入a、b、ca、b、c，求解xx的值，保留22位小数。 a、b、ca、b、c为实数，输出保留22位小数，如果无解，则输出no

时间: 2023-04-07 07:02:08 浏览: 124
CPP

一元一次方程求解代码

解方程ax b=cax b=c，移项得ax=c-bax=c-b，再将x提出来，得x=(c-b)/ax=(c-b)/a。如果a等于0，则方程无解。因此，可以先判断a是否等于0，如果是，则输出no；如果不是，则按照上述公式计算x的值，并保留22位小数输出。
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一元多次（一元一次，两次，三次）方程求解

这个是类库来的，另外一个才是，不好意思，传错了！。
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c代码-输入三个数实数a、b、c，按从大到小输出，并输出最大值和最小值。

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华师大版第二十二章复习 一元二次方程综合复习.doc

方程可能没有一次项（b=0）或常数项（c=0），例如0ax 2 ，0cax 2和0bxx 2。 解一元二次方程的方法有四种： 1. **直接开平方法**：适用于形如(x±k)²=0的方程。 2. **因式分解法**：通过因式分解将方程...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable disp_x = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_x.csv', delimiter=',') disp_y = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_y.csv', delimiter=',') fig, ax = plt.subplots(figsize=(disp_x.shape[1]/200, disp_x.shape[0]/200)) c = plt.pcolormesh(disp_x + disp_y, vmin=-0.5, vmax=0.5) divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) plt.colorbar(c, cax=cax) plt.show()

这段代码是用来绘制流场的可视化图像。它首先从csv文件中读取x和y方向上的位移数据，然后使用plt.pcolormesh...最后，通过plt.colorbar函数添加一个颜色条来表示位移的大小。最终，调用plt.show函数将图像显示出来。

ax = plt.subplot(gs2[:, 1]) h = ax.imshow(P_exact, interpolation='nearest', cmap='rainbow', extent=[x_star.min(), x_star.max(), y_star.min(), y_star.max()], origin='lower', aspect='auto') divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) fig.colorbar(h, cax=cax) ax.set_xlabel('$x$') ax.set_ylabel('$y$') ax.set_aspect('equal', 'box') ax.set_title('Exact pressure', fontsize = 10)

同样使用了imshow()函数将P_exact渲染为彩虹色的颜色映射，并使用了make_axes_locatable()函数添加了一个颜色条。对第二个子图也进行了一些设置，包括设置x轴和y轴标签、将图像的长宽比设置为1、设置图像标题等。...

gs2 = gridspec.GridSpec(1, 2) gs2.update(top=1, bottom=1-1/2, left=0.1, right=0.9, wspace=0.5) ax = plt.subplot(gs2[:, 0]) h = ax.imshow(PP_star, interpolation='nearest', cmap='rainbow', extent=[x_star.min(), x_star.max(), y_star.min(), y_star.max()], origin='lower', aspect='auto') divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) fig.colorbar(h, cax=cax) ax.set_xlabel('$x$') ax.set_ylabel('$y$') ax.set_aspect('equal', 'box') ax.set_title('Predicted pressure', fontsize = 10)

其中第一行第一列的子图绘制了一个二维图像，使用了imshow()函数将一个二维数组PP_star渲染为彩虹色的颜色映射，并使用了make_axes_locatable()函数添加了一个颜色条。第一行第二列的子图未被使用，因为这里的[:,:]...

fig.colorbar(h, cax=cax)

通常情况下，我们会将cax设置为一个子图中的轴对象，然后将其传递给colorbar()函数，就可以在图像旁边添加颜色条了。具体实现方式可以参考如下代码： import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[66], line 31 29 cax = plt.axes([0.13, 0.32, 0.02, 0.3]) 30 #绘制热力图 ---> 31 sns.kdeplot(datasample['Lng'],datasample['Lat'], 32 alpha = 0.8,#透明度 33 gridsize = 100, #绘图精细度，越高越慢 34 bw = 0.03, #高斯核大小（经纬度），越小越精细 35 shade=True, 36 shade_lowest=False, 37 cbar=True, 38 cmap = cmap, 39 ax = ax, #指定绘图位置 40 cbar_ax=cax)#指定colorbar位置 42 plt.show() TypeError: kdeplot() takes from 0 to 1 positional arguments but 2 positional arguments (and 4 keyword-only arguments) were given 怎么解决

您遇到的问题是在绘制热力图时出现了TypeError。根据错误提示，kdeplot()函数需要0到1个位置参数，但您提供了2个位置参数。这可能是由于版本兼容性或参数错误导致的。 要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤： ...

#include "lib_prot_pd.h" #include "mod_input_output.h" #include "mod_display.h" #include "mod_queue.h" #include "app_typec_deal.h" #include "app_init.h" #include "lib_multi_protocol.h" uint8_t typeca_ufp= 0; void typeca_hard_reset_cb(void) { static uint8_t b_typec_hard_reset_lock= RESET; if(h_pd.output.b_source_read_hard|| \ h_pd.output.b_sink_read_hard) { if(b_typec_hard_reset_lock== RESET) { b_typec_hard_reset_lock= SET; mod_queue_send(PLUG_CA_RST_P); } }else { if(b_typec_hard_reset_lock) { b_typec_hard_reset_lock= RESET; mod_queue_send(PLUG_CA_RST_N); } } } void typecb_hard_reset_cb(void) { static uint8_t b_typec_hard_reset_lock= RESET; if(h_pd.output.b_source_read_hard|| \ h_pd.output.b_sink_read_hard) { if(b_typec_hard_reset_lock== RESET) { b_typec_hard_reset_lock= SET; mod_queue_send(PLUG_CB_RST_P); } }else { if(b_typec_hard_reset_lock) { b_typec_hard_reset_lock= RESET; mod_queue_send(PLUG_CB_RST_N); } } } void typeca_pr_swap_cb(void) { static uint8_t b_pd_power_role_swap_lock; if(h_pd.output.b_pr_swap_en) { if(h_pd.output.b_source_read_pr_swap) { b_pd_power_role_swap_lock= SET; /*用户代码*/ //关 VBus }else if(h_pd.output.b_sink_read_pr_swap) { /*用户代码*/ //DC-DC 进入放电状态,升压,打开 VBus } }else { b_pd_power_role_swap_lock= RESET; } } void typecb_pr_swap_cb(void) { static uint8_t b_pd_power_role_swap_lock; if(h_pd.output.b_pr_swap_en) { if(h_pd.output.b_source_read_pr_swap) { b_pd_power_role_swap_lock= SET; /*用户代码*/ //关 VBus }else if(h_pd.output.b_sink_read_pr_swap) { /*用户代码*/ //DC-DC 进入放电状态,升压,打开 VBus } }else { b_pd_power_role_swap_lock= RESET; } } bool typeca_vbus_exist_cb(void) { //判断一下0.8V VBus电压 return mod_io_typeca_acin(); } bool typecb_vbus_exist_cb(void) { //判断一下0.8V VBus电压 return mod_io_typecb_acin(); } void typeca_attached_src_cb(void) { /** * !!! * 兼容性测试需要 */ mod_io_a1d_out(); mod_queue_send(PLUG_CAD_IN); } void typecb_attached_src_cb(void) { mod_io_a1d_out(); mod_queue_send(PLUG_CBD_IN); } void typeca_attached_snk_cb(void) { mod_queue_send(PLUG_CAC_IN); typeca_ufp = 1; } void typecb_attached_snk_cb(void) { mod_queue_send(PLUG_CBC_IN); typeca_ufp = 1; } void typeca_unattached_cb(void) { mod_queue_send(PLUG_CAX_OUT); typeca_ufp = 0; } void typecb_unattached_cb(void) { mod_queue_send(PLUG_CBX_OUT); }

这是一段 C 语言代码，包括了一些函数和变量的定义。其中定义了一些回调函数，如 typeca_hard_reset_cb、typecb_hard_reset_cb，用于 Type-C 接口的硬复位操作。还定义了 typeca_pr_swap_cb、typecb_pr_swap_cb，...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义起始颜色和终止颜色 start_color = np.array([255, 0, 0]) # 红色 end_color = np.array([0, 0, 255]) # 蓝色 # 定义渐变颜色的数量 num_colors = 10 # 生成渐变颜色列表 colors = [] for i in range(num_colors): color = (1 - (i / (num_colors - 1))) * start_color + (i / (num_colors - 1)) * end_color colors.append(color.astype(int)) # 绘制渐变色条 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1)) colormap = plt.matplotlib.colors.ListedColormap(colors) bounds = np.linspace(0, 1, num_colors+1) norm = plt.matplotlib.colors.BoundaryNorm(bounds, colormap.N) cb = plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=colormap), cax=ax, orientation='horizontal') cb.set_label('Label') plt.show()哪里出错了

cb = plt.colorbar(mappable=plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=colormap), cax=ax, orientation='horizontal') 这里，mappable 参数指定了颜色条所对应的图像，即 plt.cm.ScalarMappable。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义起始颜色和终止颜色 start_color = np.array([255, 0, 0]) # 红色 end_color = np.array([0, 0, 255]) # 蓝色 # 定义渐变颜色的数量 num_colors = 10 # 生成渐变颜色列表 colors = [] for i in range(num_colors): color = (1 - (i / (num_colors - 1))) * start_color + (i / (num_colors - 1)) * end_color colors.append(color.astype(int)) # 绘制渐变色条 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1)) colormap = plt.matplotlib.colors.ListedColormap(colors) bounds = np.linspace(0, 1, num_colors+1) norm = plt.matplotlib.colors.BoundaryNorm(bounds, colormap.N) cb = plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=colormap), cax=ax, orientation='horizontal') cb.set_label('Label') plt.show()。这个代码需要安装哪些

这个代码需要安装matplotlib和numpy这两个Python库。你可以在命令行中使用以下命令进行安装： pip install matplotlib pip install numpy 如果你使用的是Anaconda发行版，你可以在Anaconda Navigator中...
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初三上学期一元二次方程韦达定理根及系数的关系全面练习题及答案.doc

1. 对于方程 \( cax^2 + bx + c = 0 \)，其根的和为 \( -\frac{b}{ca} \)，乘积为 \( \frac{c}{ca} = \frac{1}{a} \)。 2. 方程 \( p(x) = qx^2 + px \) 的根的和为 \( -\frac{p}{q} \)，乘积为 \( \frac{0}{q} = 0 ...

一元一次方程ax+b=cax+b=c，输入a、b、ca、b、c，求解xx的值，保留22位小数。 a、b、ca、b、c为实数，输出保留22位小数，如果无解，则输出no。

根据一元一次方程的求解公式，当a不等于0时，方程的解为x=c/(a-b)，否则无解。因此，可以使用以下代码求解： if a==0: print("no") else: x = c/(a-b) print("%.22f" % x)

cax=position

这段代码有误，cax参数应该是一个AxesSubplot对象，而不是一个位置(position)。正确的写法应该是： fig.colorbar(CS, cax=ax, orientation='horizontal', shrink=0.85) 其中ax是一个AxesSubplot对象，表示...

global cover_object; global watermark_en; global CWI; %将水印变成单行矩阵1*4096 w=reshape(watermark_en,1,64*64); Z=cover_object; Z_uint8=uint8(Z); %嵌入水印过程 %一次小波变换 s=double(Z_uint8); [cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(s,'haar'); [cA2,cH2,cV2,cD2]=dwt2(cA1,'haar'); num = size(cA2,1) * size(cA2,2); %将矩阵输出向量 cd222=MZigZag(cA2,num); %cd222=reshape(cA2,[4096,1]); %生成1*4096全零矩阵 ff=zeros(1,4096); for i=1:4096 m=round(cd222(i)/30); %t=cd222(i)-m*30; %LL大于零，水印为1 奇数加了30 if cd222(i)>=0&w(i)==1 if mod(m,2)==0 ff(i)=m*30; else ff(i)=m*30+30; end end %LL > 零，水印=0 偶数加了30 if cd222(i)>=0&w(i)==0 if mod(m,2)==0 ff(i)=m*30+30; else ff(i)=m*30; end end %LL < 零，水印=1 奇数加了30 if cd222(i)<0&w(i)==1 if mod(m,2)==0 ff(i)=m*30; else ff(i)=m*30+30; end end %LL < 零，水印=0 偶数加了30 if cd222(i)<0&w(i)==0 if mod(m,2)==0 ff(i)=m*30+30; else ff(i)=m*30; end end end dd=invzigzag(ff); cax1=idwt2(dd,cH2,cV2,cD2,'haar'); water=idwt2(cax1,cH1,cV1,cD1,'haar'); CWI=uint8(water); psnr=PSNR(Z,water) cq=CQ(Z,water) axes(handles.axes3); imshow(CWI); title('含水印信息的载体图像'); global CWI;

这段代码是一个嵌入水印的过程，主要涉及小波变换、Zigzag编码、水印嵌入和逆Zigzag解码等步骤。其中，将水印转换成1*4096的矩阵，通过Zigzag编码转换成1*64*64的矩阵，并且基于小波变换将载体图像进行分解，然后将...

cb = plt.colorbar(cs, cax=colorbar_axes, orientation='vertical') cb.ax.tick_params(labelsize=15)#设置颜色条字体 cb.set_ticklabels(rc12.RetStrLevel())

其中，sta_ari1['data0'].min()和sta_ari1['data0'].max()分别是数据的最小值和最大值。将ticks作为参数传递给cb.set_ticks()方法即可。然后，您可以使用cb.set_ticklabels()方法设置标签，确保它们与颜色...

fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize) show_fig_logo(fig) colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['ARI'] # 填色 v = sta_ari1['ARI'] x, y = sta_ari1['lon'], sta_ari1['lat'] cs = geo_axes.scatter(x, y, s=100, c=sta_ari1['ARI'], cmap='Blues', linewidths=1, edgecolor='black', alpha=0.75) # 添加颜色条 # 填图 meb.set_customized_shpfile_list([r"F:\maskout\安徽"]) # shp掩膜 #colorbar_axes.text(1,rc12.Level[0],'单位：'+rc12.Unit,fontsize=16,fontproperties = song_fontprop,color='Black') cb = plt.colorbar(cs, cax=colorbar_axes, orientation='vertical') cb.set_ticklabels(rc12.RetStrLevel()) geo_axes.spines['geo'].set_visible(False) # plt.imshow(img_logo) # geo_axes.imshow(img_logo) # 制作表格 subdir_time = datetime.datetime.strptime(subdir, '%Y%m%d%H') b_time = subdir_time + timedelta(hours=leadtime) table_axes = fig.add_axes(frame_param.long_fig_tablesize) plt.sca(table_axes) table_axes.text(-1.3, 0.93, '安徽省降水历史重现期图', color='r', fontsize=35, fontproperties=hei_fontpropeti) table_axes.text(-0.8, 0.85, '起:' + subdir_time.strftime('%m月%d日%H时\n') + '止:' + b_time.strftime('%m月%d日%H时'), color='k', fontsize=20, fontproperties=hei_fontpropeti) axes_helper.axes_edge_dele(table_axes)我想把fig比例更改但是不影响table_axes在fig中的位置

你可以尝试使用subplot2grid()函数，它可以在一个fig中创建多个子图，并且可以指定每个子图的大小和位置。你可以先确定table_axes在fig中的位置，然后根据需要更改其他子图的大小和位置。以下是一个示例代码，你可以...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[33], line 1 ----> 1 sns.heatmap(data=tips, 2 annot=True, 3 fmt="d", 4 # linewidths=1, 5 ) File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:459, in heatmap(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, linewidths, linecolor, cbar, cbar_kws, cbar_ax, square, xticklabels, yticklabels, mask, ax, **kwargs) 457 if square: 458 ax.set_aspect("equal") --> 459 plotter.plot(ax, cbar_ax, kwargs) 460 return ax File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:352, in _HeatMapper.plot(self, ax, cax, kws) 350 # Annotate the cells with the formatted values 351 if self.annot: --> 352 self._annotate_heatmap(ax, mesh) File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:260, in _HeatMapper._annotate_heatmap(self, ax, mesh) 258 lum = relative_luminance(color) 259 text_color = ".15" if lum > .408 else "w" --> 260 annotation = ("{:" + self.fmt + "}").format(val) 261 text_kwargs = dict(color=text_color, ha="center", va="center") 262 text_kwargs.update(self.annot_kws) ValueError: Unknown format code 'd' for object of type 'float'

根据错误信息，这个错误是由于在使用sns.heatmap函数时，指定的格式化字符串fmt="d"不适用于类型为浮点数（float）的对象。...请注意，这只是一种可能的解决方法，具体取决于您希望在热图中显示的数据类型和格式。

cax=fig.add_axes([0.7,0.2,0.3,0.3],projection=ccrs.PlateCarree()) cax.coastlines()什么意思

这段代码是在 Matplotlib 库中使用 Cartopy 库的 PlateCarree 投影方式创建一个 Axes 对象，并将其添加到 Figure 对象中。PlateCarree 投影方式是一种简单的等面积投影方式，它将地球表面投影到一个平面上，使得经度...

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