读入1个10以内的正整数x(程序内变量名不一定是x,自定),输出1到x间所有数的平方根表。

时间: 2023-05-31 14:18:04 浏览: 202
### 回答1: 可以使用循环语句来实现这个功能,具体步骤如下: 1. 读入一个10以内的正整数x; 2. 使用for循环从1到x遍历每个数; 3. 对于每个数,使用sqrt函数计算其平方根,并输出结果。 以下是示例代码: ```python import math x = int(input("请输入一个10以内的正整数:")) for i in range(1, x+1): print(i, "的平方根为:", math.sqrt(i)) ``` 运行结果如下: ``` 请输入一个10以内的正整数:5 1 的平方根为: 1. 2 的平方根为: 1.4142135623730951 3 的平方根为: 1.7320508075688772 4 的平方根为: 2. 5 的平方根为: 2.23606797749979 ``` ### 回答2: 首先,我们需要明确平方根的计算方法。如果我们想要计算数a的平方根,我们需要找到一个数b,使得b的平方等于a。这个过程可以用数学符号表示为: √a = b b² = a 因此,如果我们想要输出1到x间所有数的平方根表,我们需要循环遍历1到x的每个数,并计算它的平方根。在每次循环中,我们可以使用Python内置函数 math.sqrt() 来计算平方根,然后将结果输出即可。 以下是一个可能的实现: ```python import math x = int(input("请输入一个10以内的正整数:")) # 遍历1到x间的所有数 for i in range(1, x+1): # 计算平方根并输出 print("{}的平方根是:{}".format(i, math.sqrt(i))) ``` 以上代码首先读入一个10以内的正整数 x,然后通过 for 循环遍历1到x间的每个数。循环体中,我们使用 math.sqrt() 函数计算当前数的平方根,并使用字符串格式化输出结果。例如,当 i=3 时,输出应该类似于: ``` 3的平方根是:1.7320508075688772 ``` 需要注意的是,由于 Python 中的浮点数计算误差,输出的平方根可能会有微小的误差。如果需要更高精度的计算,可以使用第三方库例如 Decimal。 ### 回答3: 这是一个比较简单的题目,主要思路就是从1到x遍历每个数字,然后计算每个数字的平方根并输出即可。 首先,我们需要从用户处读入一个正整数x,可以使用Python中的input()函数实现。这个变量名不一定要叫做x,可以自己定义一个。 然后,我们使用一个for循环遍历1到x之间的每个数字,使用Python中的math库中的sqrt()函数计算每个数字的平方根,并输出。具体实现代码如下: ``` import math # 读取用户输入的正整数x x = int(input('请输入一个10以内的正整数:')) # 输出1到x间所有数的平方根表格 for i in range(1, x+1): print(i, math.sqrt(i)) ``` 需要注意的是,因为题目要求输出的是10以内的正整数平方根表,所以在读取用户输入的x时,需要保证它是10以内的正整数。在代码中可以使用if语句进行判断,如果读入的数字不符合要求则提示用户重新输入。不过,这里就不再赘述了。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

.2.【方法1】隐藏的弦图 (1)【课程出自拼多多店铺:北大网课资料店】

.2.【方法1】隐藏的弦图 (1)【课程出自拼多多店铺:北大网课资料店】
recommend-type

基于Selenium的Java爬虫实战(内含谷歌浏览器Chrom和Chromedriver版本115.0.5781.0)

资源包括: 1.Java爬虫实战代码 2.selenium学习笔记 3.代码演示视频 4.谷歌浏览器chrom115.0.5781.0 chrome-linux64.zip chrome-mac-arm64.zip chrome-mac-x64.zip chrome-win32.zip chrome-win64.zip 5.谷歌浏览器驱动器Chromedriver115.0.5781.0 chromedriver-linux64.zip chromedriver-mac-arm64.zip chromedriver-mac-x64.zip chromedriver-win32.zip chromedriver-win64.zip 特别说明:Chrome 为测试版(不会自动更新) 仅适用于自动测试。若要进行常规浏览,请使用可自动更新的标准版 Chrome。)
recommend-type

毕业设计参考-本科毕设时做的遥感影像分类

毕业设计参考-本科毕设时做的遥感影像分类 本科毕业设计中的遥感影像分类是一个涉及遥感技术、图像处理和机器学习等多个领域的项目。遥感影像分类是通过计算机技术对遥感图像中的不同地物进行识别和分类的过程。以下是一个基于遥感影像分类的本科毕业设计建议: ### 1. 需求分析 - **用户角色**:确定系统的主要用户角色,如遥感影像分析人员、决策支持者等。 - **核心功能**: - 遥感影像预处理:包括影像的校正、裁剪、增强等。 - 特征提取:从遥感影像中提取有助于分类的特征。 - 分类算法实现:实现一种或多种分类算法,如监督学习、无监督学习、深度学习等。 - 结果评估:评估分类结果的准确性和可靠性。 ### 2. 技术选型 - **遥感影像处理**:使用ENVI、ERDAS Imagine等遥感影像处理软件。 - **编程语言**:Python(TensorFlow、Keras、PyTorch等)。 - **数据库**:MySQL、Oracle或PostgreSQL等。 - **服务器**:Tomcat或Jetty。 - **开发工具**:Eclipse、IntelliJ
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

MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差

![MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差](https://site.cdn.mengte.online/official/2021/11/20211128213137293.png) # 1. 正态分布概述 正态分布,又称高斯分布,是统计学中最重要的连续概率分布之一。它广泛应用于自然科学、社会科学和工程领域。 正态分布的概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * exp(-(x - μ)² / (2σ²)) ``` 其中: - μ:正态分布的均值 - σ:正态分布的标准差 - π:圆周率 正态分布具有以下特性: - 对称性:
recommend-type

我正在开发一款个人碳足迹计算app,如何撰写其需求分析文档,请给我一个范例

为了更全面、清晰地定义个人碳足迹计算app的需求,需求分析文档应该包含以下内容: 1.项目简介:对该app项目的概述及目标进行说明。 2.用户分析:包括目标用户群、用户需求、行为等。 3.功能需求:对app的基本功能进行定义,如用户登录、数据录入、数据统计等。 4.非功能需求:对使用app的性能和质量等进行定义,如界面设计、数据安全、可扩展性等。 5.运行环境:包括app的开发环境和使用环境。 下面是一个范例: 需求分析文档 1. 项目简介 该app项目旨在为用户提供一款方便、易用、可定制的个人碳足迹计算平台,以促进环保和可持续性发展。 2. 用户分析 目标用户群:全球关
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。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联

![MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联](https://img-blog.csdnimg.cn/bd5a45b8a6e94357b7af2409fa3131ab.png) # 1. MATLAB中正态分布的理论基础 正态分布,又称高斯分布,是一种常见的概率分布,其概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * e^(-(x-μ)² / (2σ²)) ``` 其中,μ表示正态分布的均值,σ表示标准差。正态分布具有以下特点: - **对称性:**正态分布的概率密度函数关于均值μ对称。 - **钟形曲线:**正态分布的概率密度函数呈钟形曲线