m0_71048683 2023-04-02 23:11 采纳率: 50%
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已结题

for循环迭代向量X的元素,求解X的数量

使用“for”循环迭代向量x的元素,并在

x的元素是奇数。然后打印x的偶数和奇数元素的数量。回想一下,整数y是

如果y%%2==1则为奇数,否则y为偶数。

•用你自己的话解释这个代码在代码的每一行上方注释的作用:

种子(10)

x<-样本(1:10,100,替换=T)

x

[1] 9 10 7 8 6 7 3 8 10 7 10 2 8 8 7 6 7 6 2 5 9 2 10 5 10

[26] 1 7 10 2 9 4 2 8 3 6 2 1 10 10 1 9 9 8 5 10 9 1 7 8 2

[51] 4 3 1 3 10 10 10 7 10 5 3 5 5 7 3 6 9 2 3 6 10 10 9 5 10

[76] 10 2 9 4 4 3 7 1 4 6 9 3 9 9 1 6 10 7 9 8 9 4 3 3 3

•然后修改以下代码(6分):

计数器<-0#初始化计数器,它计算x的奇数元素数

#对于。。。{

#当x的相关元素为奇数时,循环中的增量计数器

}

#使用paste()函数粘贴字符串:

#“奇数元素数=”和值计数器

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1条回答 默认 最新

  • 微软技术分享 全栈领域优质创作者 2023-04-03 08:56
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    以下是使用NumPy库补充完整的代码:

    import numpy as np
    
    def is_positive_definite(matrix):
        # 判断矩阵是否是方阵
        if matrix.shape[0] != matrix.shape[1]:
            print("矩阵不是一个方阵!")
            return False
        # 计算矩阵的特征值
        eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix)
        print("矩阵的特征值为:", eigenvalues)
        # 判断是否所有的特征值都大于e
        e = 0
        if np.any(eigenvalues <= e):
            print("有特征值小于等于e")
            return False
        # 判断所有主子矩阵的行列式是否大于e
        for i in range(1, matrix.shape[0]+1):
            # 获取主子矩阵,通过提取矩阵的前i行和前i列得到
            sub_matrix = matrix[:i, :i]
            # 计算主子矩阵的行列式,判断其行列式是否大于e
            if np.linalg.det(sub_matrix) <= e:
                print("存在行列式小于等于e的主子矩阵")
                return False
        return True
    
    if __name__ == '__main__':
        # 在此处尝试输入不同的矩阵,验证矩阵是否具有正定性质。
        # 使用np.array()函数来创建NumPy数组
        matrix = np.array([[1, 2, 3], [2, 5, 6], [3, 6, 9]])
        print(is_positive_definite(matrix))
    

    以下是修改后的代码:

    import numpy as np
    
    np.random.seed(10)
    x = np.random.choice(range(1, 11), 100, replace=True)
    print(x)
    
    # 初始化计数器,它计算x的奇数元素数
    odd_count = 0
    # 对于x中的每个元素
    for elem in x:
        # 当x的相关元素为奇数时,增加计数器
        if elem % 2 == 1:
            odd_count += 1
    
    # 使用paste()函数粘贴字符串:“奇数元素数=”和值计数器
    print("奇数元素数=", odd_count)
    print("偶数元素数=", len(x) - odd_count)
    
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