C语言实现高精度整数加法及txt文件读写操作

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资源摘要信息: "本资源详细描述了如何使用C语言实现两个高位整数相加的过程,特别强调了如何从文本文件中读取数据,并将结果输出到另一个文本文件。本实验属于算法与数据结构的基础教学内容,旨在加深对编程语言基本操作及文件操作的理解。" 知识点: 1. C语言基础知识: - C语言是一种通用编程语言,广泛用于系统软件与应用软件的开发。它提供了丰富的数据类型和控制结构,允许程序员在接近硬件层面上进行编程。 2. 高位整数相加算法: - 高位整数指的是那些位数超出了标准数据类型(如int或long)能够直接存储的数值。在C语言中处理高位整数相加通常需要手动实现大数运算算法,比如模拟手工加法过程,从最低位开始逐位相加,并注意进位操作。 3. 文件输入输出处理: - 在C语言中,文件操作主要依赖于标准I/O库函数。输入输出(I/O)操作是最基础且至关重要的功能,它允许程序与外部世界交换信息。 - 打开文件: 使用fopen函数打开一个文件,需要指定文件模式(如读模式、写模式)。 - 读取文件: 可以使用fscanf、fgets等函数从文件中读取数据。对于整数相加的情况,通常会使用fscanf函数来读取存储在文本文件中的整数值。 - 写入文件: 使用fprintf、fputs等函数将数据写入到文件中。在本实验中,将相加后的结果输出到新的文本文件中,需要用到这些函数。 - 关闭文件: 使用fclose函数来关闭已经打开的文件,确保所有数据都被正确写入并且文件资源得到释放。 4. 文本文件操作: - 文本文件通常包含由字符组成的编码数据,可以被文本编辑器打开和编辑。在本实验中,需要对文本文件中的数据进行读取和写入操作。 - 数据格式化存储: 整数数据在写入文本文件时,需要转换为字符串格式。这通常通过sprintf函数实现。 - 数据解析: 从文本文件中读取字符串形式的数字时,需要通过相应的格式化输入函数(如sscanf或fscanf)将其转换回整数形式。 5. 程序结构和错误处理: - 结构化编程: 本实验要求编写结构化的C程序来实现指定的功能,要求有清晰的逻辑结构和合理的函数划分。 - 错误处理: 在读写文件的过程中,可能遇到各种错误情况,如文件不存在、磁盘空间不足等,编写程序时需要考虑错误检测和异常处理机制。 6. 实验步骤概述: - 编写程序代码,定义两个字符串数组用于存储从文件中读取的两个高位整数。 - 实现大数加法算法,将字符串形式的数字转换成整数,并逐位进行加法运算。 - 创建输出文件,将计算后的结果转换为字符串形式,使用文件I/O函数写入到新的文本文件中。 - 测试程序,确保读取、计算和输出过程中没有错误发生。 通过以上知识点的学习与应用,可以掌握使用C语言进行基本的文件操作和高位整数相加的方法。这不仅能够提高编程技能,也为处理复杂数据结构打下坚实的基础。

给出各拟合曲线的误差MSE:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures data = np.loadtxt('tb.txt', delimiter=',') # a=data[:,0] area = data[:, 0] price = data[:, 1] length = len(area) area = np.array(area).reshape([length, 1]) price = np.array(price) minx = min(area) maxx = max(area) x = np.arange(minx, maxx).reshape([-1, 1]) poly=PolynomialFeatures(degree=2) poly3=PolynomialFeatures(degree=3) poly4=PolynomialFeatures(degree=4) #poly5=PolynomialFeatures(degree=5) area_poly=poly.fit_transform(area) area_poly3=poly3.fit_transform(area) area_poly4=poly4.fit_transform(area) linear2 = linear_model.LinearRegression() linear2.fit(area_poly, price) linear3 = linear_model.LinearRegression() linear3.fit(area_poly3, price) linear4 = linear_model.LinearRegression() linear4.fit(area_poly4, price) #查看回归方程系数 print('Cofficients:',linear4.coef_) #查看回归方程截距 print('intercept',linear4.intercept_) plt.scatter(area, price, color='red') plt.plot(x, linear2.predict(poly.fit_transform(x)), color='blue') plt.plot(x, linear3.predict(poly3.fit_transform(x)), linestyle='--') plt.plot(x, linear4.predict(poly4.fit_transform(x)), linestyle='-.') plt.legend(['degree=0','degree=2','degree=3','degree=4']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Price') plt.show() # 2022 year_2022 = np.array([[2022]]) area_2022_poly = poly.transform(year_2022) area_2022_poly3 = poly3.transform(year_2022) area_2022_poly4 = poly4.transform(year_2022) price_2022_degree2 = linear2.predict(area_2022_poly) price_2022_degree3 = linear3.predict(area_2022_poly3) price_2022_degree4 = linear4.predict(area_2022_poly4) print("Predicted price in 2022 (degree=2):", price_2022_degree2[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=3):", price_2022_degree3[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=4):", price_2022_degree4[0]) # 2023 year_2023 = np.array([[2023]]) area_2023_poly = poly.transform(year_2023) area_2023_poly3 = poly3.transform(year_2023) area_2023_poly4 = poly4.transform(year_2023) price_2023_degree2 = linear2.predict(area_2023_poly) price_2023_degree3 = linear3.predict(area_2023_poly3) price_2023_degree4 = linear4.predict(area_2023_poly4) print("Predicted price in 2023 (degree=2):", price_2023_degree2[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=3):", price_2023_degree3[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=4):", price_2023_degree4[0])

2023-06-09 上传