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水仙花数是指一个 n 位数(n23),它每位上的数字的 n 次幂之和等于它本身。例如,1^3+5^3+3^3=153,153即为水仙花数。 从键盘输入两个正整数 a 和 b ,计算区间[ a , b ]或区间[ b , a ]上水仙花数的个数。

时间: 2024-11-03 14:13:49 浏览: 96
水仙花数是一种有趣的数学现象,它的特点是每个位上的数字立方和等于其本身的数值。例如,153就是一位的水仙花数,因为1的三次方加5的三次方再加3的三次方等于153。为了找出给定范围内(比如a到b)的水仙花数个数,你需要遍历这个区间内的每一个数,对每一位求立方并检查它们相加是否等于原数。 以下是实现步骤: 1. 遍历范围内的每个整数num(从a开始,直到b结束,如果b小于a则反向遍历)。 2. 将num转换成字符串,然后分割成一个个数字字符。 3. 对每个数字字符计算其对应的立方,并累加。 4. 如果累加的结果等于num,那么num就是一个水仙花数,计数器加一。 5. 完成遍历后,返回水仙花数的数量。 如果你需要具体的程序代码,我可以为你提供一个伪代码示例: ```python def count_star_numbers(start, end): count = 0 for num in range(start, end + 1): # 如果end < start,则反转顺序 digits = [int(digit) for digit in str(num)] if sum([digit**3 for digit in digits]) == num: count += 1 return count # 示例用法: start = int(input("请输入起始位置a: ")) end = int(input("请输入结束位置b: ")) result = count_star_numbers(start, end) print(f"在区间{start}到{end}之间的水仙花数有{result}个。") ```
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import json import re import time import requests import datetime class AqiSpider: def __init__(self): # 1. 补全url和headers self.url = "{}".format("https://air.cnemc.cn:18014/ 全国空气质量预报信息发布系统 全国空气质量预报信息发布系统 ") self.headers = {'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/137.0.0.0 Safari/537.36 Edg/137.0.0.0'} time.time() datetime.datetime.now().date() def handler_request(self): """ 负责处理网络请求 :return: """ # 2. 发送get请求 # 3. 返回response def parse(self, response): """ 负责解析提取数据 :param response: :return: """ # 4. 补全正则pattern res = re.findall("", html)[0] data = json.loads(res) return data def pipeline(self, data): """ 负责保存数据 :param data: :return: """ # 5、将字典类型转为json字符串 # 6、写入文件 def run(self): """ 启动入口 :return: """ self.fp = open("./aqidata.json", "a", encoding="utf-8") # 7、发送请求 # 8、解析数据 # 9、遍历写入数据 if __name__ == '__main__': a = AqiSpider() a.run() 任务描述 本节的任务是爬取空气质量预报的数据,并最终以文件的形式保存下来。 本关任务: 补全main.py中的代码 保存数据(数据文件名为aqidata.json) 采集后样例: {"CityCode": "110000", "Name": "北京市", "AirIndex_From": "70", "AirIndex_To": "90", "DetailInfo": "未来十天,受高压和降水影响,预计我市空气质量持续优良。其中,22日,25日,有两轮西北高压冷空气作用,维持空气质量优良水平。", "Longitude": "116.4071591969", "Latitude": "39.9046716842", "PrimaryPollutant": "O3_8H", "Air48Index_From": "40", "Air48Index_To": "60", "Primary48Pollutant": "O3_8H", "Air72Index_From": "50", "Air72Index_To": "60", "Primary72Pollutant": "O3_8H", "Air96Index_From": "60", "Air96Index_To": "80", "Primary96Pollutant": "O3_8H", "Air120Index_From": "40", "Air120Index_To": "60", "Primary120Pollutant": "O3_8H", "IsPublish_72Hour": true} {"CityCode": "120000", "Name": "天津市", "AirIndex_From": "60", "AirIndex_To": "90", "DetailInfo": "后期,扩散条件相对有利,空气质量以良为主,首要污染物均为O3。", "Longitude": "117.2", "Latitude": "39.13333", "PrimaryPollutant": "O3_8H", "Air48Index_From": "70", "Air48Index_To": "100", "Primary48Pollutant": "O3_8H", "Air72Index_From": "55", "Air72Index_To": "82", "Primary72Pollutant": "O3_8H", 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"21日,地面受弱高压控制,无明显降水过程,受南风影响,午后温度32℃左右、湿度60%左右,以良至轻度污染为主,首要污染物为PM10和O3。\n\n22日,地面转为高压前部,受偏北风和降水过程影响,扩散条件较好,午后温度30℃、湿度50%左右,空气质量以良为主,首要污染物为PM10和PM2.5。\n\n23~24日,地面处于高压前部,受北风影响较弱,以良为主,首要污染物为PM10和PM2.5。\n\n25日,地面处于弱高压底部,受南风影响,午后温度28℃、湿度50%左右,以良为主。凌晨至上午时段,南北风辐合,风力偏弱,湿度80%以上,PM2.5浓度出现短时升高。\n\n26日,高空槽后偏北气流影响,地面处于高压前部,受北风影响较晚,午后温度略高,湿度50%左右,以良为主,首要污染物为PM10和O3。\n\n27日,地面转为弱高压控制,转为东南风影响,午后温度27℃左右、湿度60%左右,以良为主,早上小风,湿度70%以上,可能出现短时PM2.5升高。首要污染物为O3和PM2.5。\n\n28日,地面处于低压底部弱气压场控制。受南风影响,午后温度25℃以下、湿度60%-70%,以良为主,首要污染物为O3和PM2.5。\n\n29日,地面为高压前部弱气压场,受弱偏北风影响,温度略有回升,午后温度仍在27℃以下,空气质量以良为主,首要污染物为O3。", "Longitude": "114.5044405648", "Latitude": "37.0705878651", "PrimaryPollutant": "O3_8H", "Air48Index_From": "70", "Air48Index_To": "100", "Primary48Pollutant": "PM2.5,PM10", "Air72Index_From": "70", "Air72Index_To": "100", "Primary72Pollutant": "PM2.5,PM10", "Air96Index_From": "60", "Air96Index_To": "90", "Primary96Pollutant": "PM2.5,PM10", "Air120Index_From": "60", "Air120Index_To": "90", "Primary120Pollutant": 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"21日,地面受弱高压控制,受降水影响偏弱,午后温度23℃左右、湿度70%左右,以优良为主,首要污染物为PM10和O3。\n\n22日,地面转为高压前部,北风影响,中南部云量偏多,有较强降水过程。强西北风影响,午后温度25℃、湿度30%左右,空气质量以优良为主,首要污染物为PM10和PM2.5。\n\n23~24日,地面处于高压前部,受弱偏东北风和降水过程影响,我省大部地区午后温度26℃以下,扩散条件有利,以优良为主,首要污染物为PM10和PM2.5。\n\n25日,地面处于弱高压底部,天空晴朗少云。受弱北风影响,午后温度24℃、湿度40%以下,以优良为主。\n\n26日,高空槽后偏北气流影响,地面处于高压前部,受较强北风影响,我省大部地区午后温度30℃以下,扩散条件有利,以优良为主,首要污染物为PM10和O3。\n\n27日,地面转为弱高压控制,受弱偏东北风影响,午后温度25℃以下,湿度较低,以优良为主,首要污染物为O3和PM2.5。\n\n28日,地面处于低压底部弱气压场控制。傍晚前后有降水,湿清除作用,午后温度20、湿度80%,以优良为主,首要污染物为O3和PM2.5。\n\n29日,地面为高压前部弱气压场,受弱偏北风影响,温度略有回升,午后温度仍在27℃以下,空气质量以良为主,首要污染物为O3。", "Longitude": "117.9633683072", "Latitude": "40.9514913752", "PrimaryPollutant": "O3_8H", "Air48Index_From": "45", "Air48Index_To": "75", "Primary48Pollutant": "PM10,O3_8H", "Air72Index_From": "30", "Air72Index_To": "60", "Primary72Pollutant": "PM10", "Air96Index_From": "35", "Air96Index_To": "65", "Primary96Pollutant": "PM10,O3_8H", "Air120Index_From": "35", "Air120Index_To": "65", "Primary120Pollutant": "PM10,O3_8H", 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"Air120Index_From": "60", "Air120Index_To": "90", "Primary120Pollutant": "PM10,O3_8H", "IsPublish_72Hour": true} {"CityCode": "131000", "Name": "廊坊市", "AirIndex_From": "60", "AirIndex_To": "90", "DetailInfo": "21日,地面受弱高压控制,降水影响偏晚,午后温度30℃左右、湿度60%-70%,以良为主,首要污染物为PM10和O3。\n\n22日,地面转为高压前部,受偏北风和降水过程影响,扩散条件较好,午后温度30℃、湿度50%左右,空气质量以良为主,首要污染物为PM10和PM2.5。\n\n23~24日,地面处于高压前部,受弱偏东北风和降水过程影响,我省大部地区午后温度26℃以下,扩散条件有利,以优良为主,首要污染物为PM10和PM2.5。\n\n25日,地面处于弱高压底部,受南风影响,午后温度28℃、湿度50%左右,以良为主,凌晨至上午时段,南北风辐合,风力偏弱,湿度80%以上,PM2.5浓度出现短时升高。\n\n26日,高空槽后偏北气流影响,地面处于高压前部,受较强北风影响,我省大部地区午后温度30℃以下,扩散条件有利,以优良为主,首要污染物为PM10和O3。\n\n27日,地面转为弱高压控制,受弱偏东北风影响,午后温度25℃以下,湿度较低,以优良为主,首要污染物为O3和PM2.5。\n\n28日,地面处于低压底部弱气压场控制。受南风影响,午后温度25℃以下、湿度60%-70%,以良为主,首要污染物为O3和PM2.5。\n\n29日,地面为高压前部弱气压场,受弱偏北风影响,温度略有回升,午后温度仍在27℃以下,空气质量以良为主,首要污染物为O3。", "Longitude": "116.6837186671", "Latitude": "39.5377576762", "PrimaryPollutant": "PM10,O3_8H", "Air48Index_From": "60", "Air48Index_To": "90", "Primary48Pollutant": "PM2.5,PM10", "Air72Index_From": "35", 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"210200", "Name": "大连市", "AirIndex_From": "55", "AirIndex_To": "85", "DetailInfo": null, "Longitude": "121.6147485454", "Latitude": "38.9136803016", "PrimaryPollutant": "O3_8H", "Air48Index_From": "45", "Air48Index_To": "75", "Primary48Pollutant": "O3_8H", "Air72Index_From": "30", "Air72Index_To": "60", "Primary72Pollutant": "O3_8H", "Air96Index_From": "40", "Air96Index_To": "70", "Primary96Pollutant": "O3_8H", "Air120Index_From": "55", "Air120Index_To": "85", "Primary120Pollutant": "O3_8H", "IsPublish_72Hour": true} {"CityCode": "220100", "Name": "长春市", "AirIndex_From": "40", "AirIndex_To": "60", "DetailInfo": null, "Longitude": "125.3235370697", "Latitude": "43.8160454637", "PrimaryPollutant": "O3_8H", "Air48Index_From": "40", "Air48Index_To": "60", "Primary48Pollutant": "O3_8H", "Air72Index_From": "40", "Air72Index_To": "60", "Primary72Pollutant": "O3_8H", "Air96Index_From": "35", "Air96Index_To": "55", "Primary96Pollutant": "O3_8H", "Air120Index_From": "35", "Air120Index_To": "55", 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根据相关知识,按照要求完成右侧完成代码补全任务。作答完毕,通过点击“测评”,可以验证答案的正确性。 开始你的任务吧,祝你成功!

%雷诺矫正代码 %% % 数据输入与分组 % 需要建立变量"t",和变量"T"; n=length(t) syms x %数据分组 %n_low=20; n_high=20;%分别选取温度的区间 %T_low=T(1:n_low);t_low=t(1:n_low); %T_high=T(end-n_high:end);t_high=t(end-n_high:end); %T_mid=T(n_low+1:end-n_high-1);t_mid=t(n_low+1:end-n_high-1); n12=50;n23=54;n34=73;;n45=95; T_1=T(1:n12);T_2=T(n12+1:n23);T_3=T(n23+1:n34);T_4=T(n34+1:n45);T_5=T(n45+1:end); t_1=t(1:n12);t_2=t(n12+1:n23);t_3=t(n23+1:n34);t_4=t(n34+1:n45);t_5=t(n45+1:end); %% % 分段拟合 fit1=polyfit(t_1,T_1,1) fit2=polyfit(t_2,T_2,7) fit3=polyfit(t_3,T_3,1) fit4=polyfit(t_4,T_4,7) fit5=polyfit(t_5,T_5,1) fit1_t=0:15:t(end); fit2_t=t(n12):15:t(n23); fit3_t=0:15:t(end); fit4_t=t(n34):15:t(n45);; fit5_t=0:15:t(end); fit1_T=polyval(fit1,fit1_t); fit2_T=polyval(fit2,fit2_t); fit3_T=polyval(fit3,fit3_t); fit4_T=polyval(fit4,fit4_t); fit5_T=polyval(fit5,fit5_t); f1=fit1(1)*x+fit1(2) f2=fit2(1)*x^7+fit2(2)*x^6+fit2(3)*x^5+fit2(4)*x^4+fit2(5)*x^3+fit2(6)*x^2+fit2(7)*x+fit2(8); f3=fit3(1)*x+fit3(2) f4=fit4(1)*x^7+fit4(2)*x^6+fit4(3)*x^5+fit4(4)*x^4+fit4(5)*x^3+fit4(6)*x^2+fit4(7)*x+fit4(8) f5=fit5(1)*x+fit5(2) %% % 寻找雷诺矫正点 syms R iterTime S_1 S_2 S_3 S_4 P R=0 for r=t(n12)+1:0.1:t(n23)-1 S_1=int(f1,x,t(n12),r)-int(f2,x,t(n12),r); S_2=int(f2,x,r,t(n23))-int(f3,x,r,t(n23)); if abs((S_1-S_2)/S_1)<=0.01 R=r; end end for p=t(n34)+1:0.1:t(n45)-1 S_3=int(f4,x,t(n34),p)-int(f3,x,t(n34),p); S_4=int(f5,x,p,t(n45))-int(f4,x,p,t(n45)); if abs(2*(S_3-S_4)/(S_3+S_4))<=0.01 P=p; end end %% % 画图 plot(fit1_t,fit1_T); hold on %plot(fit2_t,fit2_T); %hold on %plot(fit4_t,fit4_T); %hold on plot(fit3_t,fit3_T); hold on plot(fit5_t,fit5_T); hold on plot(t,T) hold on for i=1:n plot(t(i),T(i),'O','MarkerFaceColor','b','MarkerSize',3) hold on; end syms poi1 poi2 poi3 poi4; poi1=double(vpa(subs(f1,x,R),4)) poi2=double(vpa(subs(f3,x,R),4)) poi3=double(vpa(subs(f3,x,R),4)) poi4=double(vpa(subs(f5,x,R),4)) plot([R,R],[subs(f1,x,R),subs(f3,x,R)],'b','LineWidth',1); hold on; plot(R,subs(f2,x,R),'O','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',3);% 绘制矫正点 te

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标题 "java2库类查询" 和描述表明,所提及的工具是一个专门用于查询Java库类的应用程序。此软件旨在帮助开发者快速地查找和引用Java的标准开发工具包(SDK)中包含的所有应用程序编程接口(API)类。通过这样的工具,开发者可以节省大量在官方文档或搜索引擎上寻找类定义和使用方法的时间。它被描述为轻巧且方便,这表明其占用的系统资源相对较少,同时提供直观的用户界面,使得查询过程简洁高效。 从描述中可以得出几个关键知识点: 1. Java SDK:Java的软件开发工具包(SDK)是Java平台的一部分,提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API,为开发者提供了编程界面,使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。 2. 库类查询:这个功能对于开发者来说非常关键,因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率,减少因查找文档而中断编程思路的时间。 3. 轻巧性:软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要,比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。 4. 方便性:软件的方便性通常关联于其用户界面设计,一个直观、易用的界面可以让用户快速上手,并减少在使用过程中遇到的障碍。 5. 包含所有API:一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API,这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包,以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。 从标签 "java 库 查询 类" 可知,这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点: - Java:一种广泛用于企业级应用、移动应用(如Android应用)、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。 - 库:在Java中,库是一组预打包的类和接口,它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库,以支持各种常见的任务和功能。 - 查询:查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说,这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。 最后,压缩包文件列表包含了两个文件:“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件,而“java.dit”可能是一个数据文件,用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联,但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式,或是一个打字错误。 总结来说,"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具,它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程,减少查找Java类文档的时间大有裨益,尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
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【Zotero 7终极指南】:新手必备!Attanger插件全攻略与数据同步神技

# 1. Zotero 7与Attanger插件的介绍 在当今的学术研究和知识管理领域,高效的文献管理工具至关重要。Zotero 7作为一个流行的参考文献管理软件,因其强大的功能和用户友好的界面而受到专业人士的青睐。而Attanger插件则为Zotero 7带来了更多定制化和高级功能,极大地增强
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MATLAB整段注释快捷键

<think>首先,用户的问题是:“MATLAB整段注释快捷键”,意思是“MATLAB整段注释快捷键”。我需要用中文回答。 根据规则: - 回答必须用中文。 - 回答完问题后,必须在末尾输出“§§相关问题§§”,然后提出3-5个相关问题。 - “§§相关问题§§”必须完整输出在第一行,禁止换行分散。 - 相关问题必须基于用户的问题和我的回答。 现在,回忆MATLAB的快捷键:在MATLAB中,整段注释通常使用快捷键Ctrl + R来注释选中的代码行,使用Ctrl + T来取消注释。用户问的是“整段注释”,所以我应该确认快捷键。 在MATLAB中: - 注释选中的行:Ctrl + R -
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Eclipse Jad反编译插件:提升.class文件查看便捷性

反编译插件for Eclipse是一个专门设计用于在Eclipse集成开发环境中进行Java反编译的工具。通过此类插件,开发者可以在不直接访问源代码的情况下查看Java编译后的.class文件的源代码,这在开发、维护和学习使用Java技术的过程中具有重要的作用。 首先,我们需要了解Eclipse是一个跨平台的开源集成开发环境,主要用来开发Java应用程序,但也支持其他诸如C、C++、PHP等多种语言的开发。Eclipse通过安装不同的插件来扩展其功能。这些插件可以由社区开发或者官方提供,而jadclipse就是这样一个社区开发的插件,它利用jad.exe这个第三方命令行工具来实现反编译功能。 jad.exe是一个反编译Java字节码的命令行工具,它可以将Java编译后的.class文件还原成一个接近原始Java源代码的格式。这个工具非常受欢迎,原因在于其反编译速度快,并且能够生成相对清晰的Java代码。由于它是一个独立的命令行工具,直接使用命令行可以提供较强的灵活性,但是对于一些不熟悉命令行操作的用户来说,集成到Eclipse开发环境中将会极大提高开发效率。 使用jadclipse插件可以很方便地在Eclipse中打开任何.class文件,并且将反编译的结果显示在编辑器中。用户可以在查看反编译的源代码的同时,进行阅读、调试和学习。这样不仅可以帮助开发者快速理解第三方库的工作机制,还能在遇到.class文件丢失源代码时进行紧急修复工作。 对于Eclipse用户来说,安装jadclipse插件相当简单。一般步骤包括: 1. 下载并解压jadclipse插件的压缩包。 2. 在Eclipse中打开“Help”菜单,选择“Install New Software”。 3. 点击“Add”按钮,输入插件更新地址(通常是jadclipse的更新站点URL)。 4. 选择相应的插件(通常名为“JadClipse”),然后进行安装。 5. 安装完成后重启Eclipse,插件开始工作。 一旦插件安装好之后,用户只需在Eclipse中双击.class文件,或者右键点击文件并选择“Open With Jadclipse”,就能看到对应的Java源代码。如果出现反编译不准确或失败的情况,用户还可以直接在Eclipse中配置jad.exe的路径,或者调整jadclipse的高级设置来优化反编译效果。 需要指出的是,使用反编译工具虽然方便,但要注意反编译行为可能涉及到版权问题。在大多数国家和地区,反编译软件代码属于合法行为,但仅限于学习、研究、安全测试或兼容性开发等目的。如果用户意图通过反编译获取商业机密或进行非法复制,则可能违反相关法律法规。 总的来说,反编译插件for Eclipse是一个强大的工具,它极大地简化了Java反编译流程,提高了开发效率,使得开发者在没有源代码的情况下也能有效地维护和学习Java程序。但开发者在使用此类工具时应遵守法律与道德规范,避免不当使用。
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【进阶Python绘图】:掌握matplotlib坐标轴刻度间隔的高级技巧,让你的图表脱颖而出

# 摘要 本文系统地探讨了matplotlib库中坐标轴刻度间隔的定制与优化技术。首先概述了matplotlib坐标轴刻度间隔的基本概念及其在图表中的重要性,接