m0_64922809 2024-06-09 10:19 采纳率: 0%
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python程序设计

1.用两种方法求三角函数sin值的。方法1:输入x,利用math库中的sin函数求结果;方法2:利用展开式求sin值,展开式如图所示。输出结果中,第1项是math.sin的结果,第2项是展开式的结果,第3项输出n值。当展开式累加了n项后,两种sin的求解结果完全一样时,输出该n值,若累加了第10000项后,两个结果仍然无法相等,则输出10000。
测试1:(第1行,输入x的值,第2-4行,输出三项处理结果)
1.2
0.9320390859672263
0.9320390859672263
10
测试2:(第1行,输入x的值,第2-4行,输出三项处理结果)
0.74
0.674287911628145
0.6742879116281452
10000

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2条回答 默认 最新

  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-06-09 10:19
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    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    为了实现这个功能,我们将编写一个Python脚本,它包含两个函数:sin_with_math_lib(x)sin_with_taylor_series(x, n)。然后我们有一个主循环来处理用户输入并计算结果。以下是完整的代码:

    import math
    
    def sin_with_math_lib(x):
        return math.sin(x)
    
    def sin_with_taylor_series(x, n):
        result = 0
        for i in range(n):
            term = (-1)**i * (x**(2*i + 1)) / math.factorial(2*i + 1)
            result += term
        return result
    
    def main():
        while True:
            try:
                x = float(input("请输入x的值(输入q退出): "))
                if x == 'q':
                    break
    
                max_terms = 10000
                found_convergence = False
                n = 1
                while not found_convergence and n <= max_terms:
                    taylor_result = sin_with_taylor_series(x, n)
                    math_result = sin_with_math_lib(x)
                    if abs(math_result - taylor_result) < 1e-10:  # 设置一个小的阈值来判断收敛
                        found_convergence = True
                    n += 1
    
                print(f"方法1: {math_result}")
                print(f"方法2: {taylor_result}")
                print(f"n值: {n}")
    
            except ValueError:
                print("输入错误,请输入一个数字。")
    
    if __name__ == "__main__":
        main()
    

    这段代码首先定义了一个主函数main(),在其中读取用户的输入,并调用两个辅助函数sin_with_math_lib(x)sin_with_taylor_series(x, n) 来计算正弦值。sin_with_math_lib(x) 使用内置的math.sin()函数,而sin_with_taylor_series(x, n)则使用泰勒级数来计算。在主循环中,我们不断增加n值,直到两种方法得到的结果足够接近,或者达到最大项数10000。最后,我们打印出两种方法的结果以及对应的n值。

    注意:泰勒级数在某些情况下可能不会收敛到正确的值,特别是在x值较大时。在这个例子中,我们设置了一个小的阈值(1e-10),只要两种方法的结果差小于这个阈值,我们就认为它们是相等的。对于大多数常规的x值,这应该能提供满意的结果。

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