import math #定义函数 ################################ def isprime(i): if i<=1: return False for count in range(2,i): if i&count==0: return False return True ################################ #调用该函数输出[10,100]范围内的素数,每行最多输出10个 count =0 for i in range(10,101): if isprime(i) : count+=1 print(i, end=" ") if count%10==0: print()

时间: 2023-06-08 18:09:15 浏览: 80
SLN

函数 可以判断一个数是不是素数

import math 是Python中一个标准库，提供了许多数学函数的实现，例如三角函数、指数函数、对数函数、幂函数等。使用import math语句可以在程序中调用math库中的函数实现数学计算，丰富了Python的功能。
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补全代码import sys import math # 定义一个变量 值为8 num = int(math.??? ( ??? )) # 使用内置函数计算多次方 print("8的12次方是:",num)

补全代码如下： import sys import math # 定义一个变量 值为8 num = int(math.pow(8, 12)) # 使用内置函数计算多次方 print("8的12次方是:",num) 输出结果为：8的12次方是: 68719476736

import math #导入数学模块 n=int(input()) #获得键盘输入的需要处理的数据行数 for i in range(n): #循环共执行n次 a,b=map( ,input().split()) #获得键盘输入的2个整数 if a>b: #若第一个数a（起点） 比第二个数b（终点）大，则交换顺序，保证起点小于终点数值 a,b=b,a f1=filter( , ) #定义匿名函数，将其应用到[a,b]区间，得到过滤后的平方数集合对象 print( (f1) #对集合对象进行求和，并打印

f1 = filter(lambda x: math.sqrt(x).is_integer(), range(a, b+1)) # 定义匿名函数，将其应用到[a,b]区间，得到过滤后的平方数集合对象 print(sum(f1)) # 对集合对象进行求和，并打印 代码中，首先获取需要...

优化这段代码#栅格化代码 import math #定义一个测试栅格划的经纬度 testlon = 114 testlat = 22.5 #划定栅格划分范围 lon1 = 113.75194 lon2 = 114.624187 lat1 = 22.447837 lat2 = 22.864748 latStart = min(lat1, lat2); lonStart = min(lon1, lon2); #定义栅格大小(单位m) accuracy = 500; #计算栅格的经纬度增加量大小▲Lon和▲Lat deltaLon = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004 * math.cos((lat1 + lat2) * math.pi / 360)); deltaLat = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004); #计算栅格的经纬度编号 LONCOL=divmod(float(testlon) - (lonStart - deltaLon / 2) , deltaLon)[0] LATCOL=divmod(float(testlat) - (latStart - deltaLat / 2) , deltaLat)[0] #计算栅格的中心点经纬度 HBLON = LONCOL*deltaLon + (lonStart - deltaLon / 2)#格子编号*格子宽+起始横坐标-半个格子宽=格子中心横坐标 HBLAT = LATCOL*deltaLat + (latStart - deltaLat / 2) LONCOL,LATCOL,HBLON,HBLAT,deltaLon,deltaLat

import math # 定义一个测试栅格划的经纬度 test_lon = 114 test_lat = 22.5 # 划定栅格划分范围 min_lon = 113.75194 max_lon = 114.624187 min_lat = 22.447837 max_lat = 22.864748 # 定义栅格大小(单位m) ...

编写程序满足如下需求： 定义一个整数n，计算该整数的12次方，并输出结果。 要求调用python内置函数进行次方计算；import sys import math n=8 # 定义一个变量 值为8 num = int(math.??? ( ??? )) # 使用内置函数计算多次方 print("8的12次方是:",num)

import math n = 8 # 定义一个变量 值为8 num = int(math.pow(n, 12)) # 使用内置函数计算多次方 print("8的12次方是:", num) 代码中，首先导入了 sys 和 math 模块。然后定义了变量 n，表示要计算的...

import math import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数，计算任意多边形的面积 def poly_area(x,y): area = 0.0 for i in range(len(x)): j = (i + 1) % len(x) area += x[i] * y[j] area -= x[j] * y[i] area = abs(area) / 2.0 return area # 定义函数，生成n边形的顶点坐标 def polygon_vertices(n, r): x = [] y = [] for i in range(n): x.append(r * math.cos(2 * math.pi * i / n)) y.append(r * math.sin(2 * math.pi * i / n)) return x, y # 获取用户输入，n为边形的边数，r为边形的半径 n = int(input("请输入多边形的边数n：")) r = float(input("请输入多边形的半径r：")) # 生成n边形的顶点坐标 x, y = polygon_vertices(n, r) # 计算n边形的面积 area = poly_area(x, y) # 输出n边形的面积 print(f"{n}边形的面积为：{area}") # 绘制n边形 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y, 'bo-') ax.set_aspect('equal', 'box') plt.show()这个代码绘制的图形一个边长没有闭合请调整

请将代码中的x.append(r * math.cos(2 * math.pi * i / n))和y.append(r * math.sin(2 * math.pi * i / n))这两行代码合并为一行，即： python x.append(r * math.cos(2 * math.pi * i / n)) y.append(r * ...

import math def calc_area(a): return (5/4) * a** 2 * math.cot(math.pi/ 5) # 主程序 a = 5 # 五边形的边长 area = calc_area(a) # 调用函数计算面积 print("五边形的面积为：", area)

其中一个问题是函数定义中的 a** 应该是 a**2，表示计算 a 的平方。另一个问题是 math.cot 函数不存在，正确的函数应该是 1/math.tan。修改后的代码如下： import math def calc_area(a): return ...

sdut-fun-平方数（III） 分数 6 作者 周雪芹 单位 山东理工大学 题目要求： 飞飞特别喜欢平方数，可是他数学并不好，你能帮他计算n与m之间所有平方数之和吗？ 提示：若一个整数的开方还是整数，它就是平方数。例如：4、9、16、25是平方数。 输入： 第一行 T 代表数据的组数。 接下来有 T 行，每行两个整数n,m (0 <= n, m <= 100000000), n、m数值大小不确定。 输出： 对于每行输入，输出一个整数，代表所求区间内平方数之和。 样例输入： 3 1 4 3 10 17 20 样例输出： 5 13 0 程序代码： import math #导入数学模块 n=int(input()) #获得键盘输入的需要处理的数据行数 for i in range(n): #循环共执行n次 a,b=map( ,input().split()) #获得键盘输入的2个整数 if a>b: #若第一个数a（起点） 比第二个数b（终点）大，则交换顺序，保证起点小于终点数值 a,b=b,a f1=filter( , ) #定义匿名函数，将其应用到[a,b]区间，得到过滤后的平方数集合对象 print( (f1) #对集合对象进行求和，并打印

import math # 定义一个匿名函数，用于过滤出平方数 square_filter = lambda x: math.sqrt(x) % 1 == 0 # 获取数据组数 n = int(input()) # 处理每一组数据 for i in range(n): # 获取起点和终点 a, b = map...

import math def calc_area(a): return (5/4) * a** 2 * math.tan(math.pi/ 5) a = 5 # 五边形的边长 area = calc_area(a) # 调用函数计算面积 print("五边形的面积为：", area)

另外，函数定义后面必须要跟一个空行。修改后的代码如下： import math def calc_area(a): return (5/4) * a**2 * math.tan(math.pi/5) a = 5 # 五边形的边长 area = calc_area(a) # 调用函数计算面积 print...

import math def calc_area(a): return (5/4) * a**2 * math.tan(math.pi/5) a = 5 # 五边形的边长 area = calc_area(a) # 调用函数计算面积 print("五边形的面积为：", area)

这段代码已经是正确的代码，可以成功运行并输出结果： 五边形的面积为： 43.01193501472417 ...其中 math 模块提供了计算正切函数 math.tan，通过使用这个函数可以计算出正五边形的面积。

补全程序，完成以下功能：计算若干相同大小垫片的面积和。垫片是在一个圆的中心挖去一个半径小一些的同心圆后形成的带孔圆片。要求定义一个函数计算圆面积，参数是半径，计算圆面积时调用该函数实现。垫片的外径、内径和总数量由用户输入。（结果保留小数点后2位有效数字）____________ # 导入math模块 def areaCircle(__________): # 定义函数areaCircle，参数为半径 s = math.pi * radius * radius _______________ # 返回s R = float(input("外径= ")) r = float(input("内径= ")) n = float(input("数量= ")) area = n * (_________ - __________) # 调用函数areaCircle，计算圆环面积 print('垫片的面积：{:.2f}'.format(area))

def areaCircle(radius): # 定义函数areaCircle，参数为半径 s = math.pi * radius * radius return s R = float(input("外径= ")) r = float(input("内径= ")) n = float(input("数量= ")) area = n * ...

import math, time from tkinter import * from PIL import Image,ImageTk # 定义时针上的刻度1~12 def points(): # 绘制表盘数字吧 for i in range(1, 13): # 表盘中心的位置是200,200，由此计算刻度的位置 x = 200 + 120 * math.sin(2 * math.pi * i / 12) y = 200 - 120 * math.cos(2 * math.pi * i / 12) canvas.create_text(x, y, text=i, font=('黑体', 18), fill='Red') # 颜色是红色 # 绘制表盘刻度 for i in range(1, 61): # 定义时针刻度（1~12h） if i % 5 == 0: # 5的倍数要长一些 r = 150 else: r = 145 x = 200 + 140 * math.sin(2 * math.pi * i / 60) y = 200 - 140 * math.cos(2 * math.pi * i / 60) x1 = 200 + r * math.sin(2 * math.pi * i / 60) y1 = 200 - r * math.cos(2 * math.pi * i / 60) canvas.create_line(x, y, x1, y1) # 定义指针 def createline(radius, line_width, rad): x = 200 + radius * math.sin(rad) y = 200 - radius * math.cos(rad) i = canvas.create_line(200, 200, x, y, width=line_width, fill='yellow') #指针颜色是黄色 List.append(i)

它定义了一个函数points()，用于绘制表盘的数字和刻度；另外还定义了一个函数createline()，用于绘制指针。其中，radius表示指针的长度，line_width表示指针的宽度，rad表示指针的角度。这段代码还用到了数学库math...

from tkinter import * import math, time from PIL import Image, ImageTk # 定义时针上的刻度1~12 def points(): # 绘制表盘数字 for i in range(1, 13): # 表盘中心的位置是200,200，由此计算刻度的位置 x = 200 + 120 * math.sin(2 * math.pi * i / 12) y = 200 - 120 * math.cos(2 * math.pi * i / 12) canvas.create_text(x, y, text=i, font=('黑体', 18), fill='Navy') ，请详细介绍代码

然后，我们定义了一个名为points的函数，用于绘制表盘上的数字。在这个函数中，我们使用for循环遍历1到12，计算每个刻度的位置，并使用canvas.create_text()方法在画布上绘制出对应的数字。其中，x和y的计算分别使用...

from tkinter import * import math, time from PIL import Image, ImageTk # 定义时针上的刻度 1~12 def points ( ) : # 绘制表盘数字 for i in range ( 1, 13 ) : # 表盘中心的位置是 200,200 ， 由此计算刻度的位置 x = 200 + 120 * math.sin ( 2 * math.pi * i / 12 ) y = 200 - 120 * math.cos ( 2 * math.pi * i / 12 ) canvas.create_text ( x, y, text=i, font= ( ' 黑体 ' , 18 ) , fill= ' Navy ' ) # 颜色是海军蓝 # 绘制表盘刻度 for i in range ( 1, 61 ) : # 定义时针刻度 （ 1~12h ） if i % 5 == 0: # 5 的倍数要长一些 r = 150 else: r = 145 x = 200 + 140 * math.sin ( 2 * math.pi * i / 60 ) y = 200 - 140 * math.cos ( 2 * math.pi * i / 60 ) x2 = 200 + r * math.sin ( 2 * math.pi * i / 60 ) y2 = 200 - r * math.cos ( 2 * math.pi * i / 60 ) canvas.create_line ( x, y, x2, y2 ) # 定义指针 def createline ( radius, line_width, rad ) : x = 200 + radius * math.sin ( rad ) y = 200 - radius * math.cos ( rad ) i = canvas.create_line ( 200, 200, x, y, width=line_width, fill= ' black ' ) List.append ( i ) root = Tk ( ) root.title ( " 小狗时钟 " ) root.geometry ( " 400x500 " ) canvas = Canvas ( root, width=400, height=500 ) canvas.pack ( ) # 生成外圆 ， 圆内填充颜色是白色 canvas.create_oval ( 50, 50, 350, 350, fill= ' white ' ) # 绘制表盘中央的小狗图片 path1 = " timg.jpg " load = Image.open ( path1 ) render = ImageTk.PhotoImage ( load ) canvas.create_image ( 195, 200, image=render ) # 这个位置是自己调的 List = [ ] # 用来记录绘制的图形编号 points ( )。上述代码中详细解释points()

根据您提供的代码，我可以看出"points()"函数的作用是绘制时钟表盘的数字和刻度。具体来说，函数中使用了两个循环，第一个循环用于绘制表盘数字，第二个循环用于绘制表盘刻度。 在第一个循环中，使用了range()函数...

好的，以下是代码的补全和生成遗传算法收敛曲线的图表： python import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为： y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ # 定义目标函数 def aim(x): return 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) # 解码DNA得到X值 def decode(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) + X_min # 计算适应性评分 def get_fitness(X_value): return f2(aim(X_value)) # 自然选择（轮盘赌）获取下一代个体 def selection(pop, fitness): return f3(pop, fitness) # 交叉操作 def crossover(parent, pop): return f4(parent, pop) # 变异操作 def mutation(child, pm): return f5(child,pm) # 初始化种群 pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) # 迭代 max_fitness_value = [] for i in range(N_GENERATIONS): #解码得到X值 X_value = np.array([decode(p) for p in pop]) #获取当前种群中每个体的目标函数值 F_values = get_fitness(X_value) #获取当前种群中每个体的适应值 fitness = F_values/np.sum(F_values) #选择下一代个体 pop = selection(pop, fitness) #复制当前种群 pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = crossover(parent, pop) child = mutation(child, PM) parent[:] = child #记录当前迭代中目标函数的最大值 max_fitness_value.append(np.max(F_values)) if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values),

X_value[np.argmax(F_values)]) # 生成遗传算法收敛曲线的图表 plt.plot(np.arange(N_GENERATIONS), max_fitness_value) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Max Fitness Value') plt.show() ...

csv包含室外最高温，室外最低温，室内温度，室内人数，室外最高温，室外最低温，室内温度，室内人数为输入，室内适宜温度为输出， # # 定义目标函数 = abs(室内温度 - 室内适宜温度) + (室内人数 - 人员适宜人数) + abs(室外温度 - 室内温度) + K * abs(室外温度 - 上一时刻室外温度)， # # 采用灰狼优化算法输出最优的室内适宜温度，将室内适宜温度与实际室内温度的差值利用随机森林算法确定电采暖的开启 python

from math import fabs import random # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 将数据集分为训练集和测试集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=0) test_data = data.drop(train_data.index) ...

from sympy import * from math import * import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import * # 用于求导积分等科学计算 # 一元一次函数图像 def fun_format(): plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim((-10,10)) plt.ylim((-20,20)) plt.tight_layout() x,y = symbols('x y') # 引入x y变量 expr = log(x)# 计算表达式 x_value = [] # 用于保存x值 y_value = [] # 用于保存y值 y_value_dif = [] # 用于保存一阶导数值 expr_dif = diff(expr,x,1) for i in np.arange(-10,10,0.1): x_value.append(i) y_value.append(expr.subs('x',i)) # 将i值代入表达式 y_value_dif.append(expr_dif.subs('x',i)) # 将i值代入一阶求导表达式 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,1,1) # plt.title('f(x)='+str(expr)) fun_format() ax1.plot(x_value,y_value) # 画原函数图 ax2=fig.add_subplot(2,2,3) plt.title('f(x)_dot='+str(expr_dif)) fun_format() ax2.plot(x_value,y_value_dif) # 画一阶导数图

- 定义了一个函数 fun_format()，用于设置坐标轴范围、标签等格式。 - 定义了变量 x 和 y。 - 定义了表达式 expr = log(x)，这是对数函数的表达式。 - 计算了 x 和 y 的值，存储在 x_value 和 y_value 两个...

#5 while素数 import math m=eval(input()) # 请在此补全代码 # # ********** Begin *********# # ********** End **********# print(result)

import math m = eval(input()) # 初始化标志变量 is_prime = True divisor = 2 # 特殊情况处理 if m is_prime = False # 判断是否为素数 while divisor <= math.sqrt(m): if m % divisor == 0: is_prime = ...

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为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，同时确保业务连续性规划的有效性，你需要从以下几个方面入手：（详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略） 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时，首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义，理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南，帮助你
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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。