用Python语言写求斐波数列第n项函数的脚本
时间: 2023-03-13 12:44:38 浏览: 115
def Fibonacci(n):
if n<0:
print("Incorrect input")
elif n==1:
return 0
elif n==2:
return 1
else:
return Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2) print(Fibonacci(9))
相关问题
多线程打印输出斐切那波数列
### 使用多线程实现斐波那契数列的打印输出
为了实现多线程环境下的斐波那契数列计算与打印,可以采用 Python 的 `threading` 库来管理多个线程。下面展示了一个具体的例子,在这个实例里,程序会接收一系列请求去获取不同位置上的斐波那契数值,并利用独立的工作线程处理每一个请求。
#### 定义斐波那契函数
首先定义一个用于返回指定索引处斐波那契数值的方法:
```python
def fibonacci(n):
if n <= 0:
return "Input should be positive integer"
elif n == 1 or n == 2:
return 1
else:
a, b = 1, 1
for _ in range(3, n + 1):
a, b = b, a + b
return b
```
此方法采用了迭代方式而非简单的递归来提高效率[^4]。
#### 创建工作线程类
接着构建一个继承自 `Thread` 类的新类,该类负责执行实际的任务——即调用上述定义好的 `fibonacci()` 函数完成特定编号的斐波那契数计算并打印出来:
```python
import threading
class FibonacciWorker(threading.Thread):
def __init__(self, num):
super().__init__()
self.num = num
def run(self):
result = fibonacci(self.num)
print(f"Fib({self.num})={result}")
```
这里重写了父类中的 `run()` 方法以便在线程启动(`start()`)之后自动触发相应的逻辑操作[^5]。
#### 主程序入口
最后编写一段脚本来收集用户的输入作为待查询的位置列表,然后针对每个元素创建对应的 `FibonacciWorker` 实例对象并立即开启它们;由于这些线程都是守护状态(demon),所以一旦所有非守护进程结束运行,则整个应用程序也会随之终止:
```python
if __name__ == "__main__":
nums = list(map(int, input().split()))
threads = []
for i in nums:
worker = FibonacciWorker(i)
worker.start()
threads.append(worker)
for t in threads:
t.join()
print("All tasks completed.")
```
这段代码实现了并发地向用户提供所需的结果,而不需要依次等待各个任务逐一完成后再继续下一步的操作。
用python绘制罗斯贝波
### 使用 Python 绘制罗斯贝波的可视化
要实现罗斯贝波(Rossby Wave)的可视化,可以利用 `matplotlib` 和其他科学计算库(如 NumPy)。以下是详细的说明和代码示例。
#### 背景介绍
罗斯贝波是一种大气或海洋中的波动现象,在地球自转的影响下形成。其数学表达通常涉及正弦函数或其他周期性形式[^1]。为了模拟并绘制这种波形,可以通过定义空间变量 \(x\) 和时间变量 \(t\) 来构建相应的方程。
#### 数据准备与绘图逻辑
通过以下方式生成数据:
- 定义空间范围和分辨率。
- 构建基于正弦函数的时间依赖型波形公式。
- 利用循环动态更新图像以展示随时间变化的效果。
下面是完整的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
# 参数设置
L = 2 * np.pi # 波动的空间长度 (单位距离)
k = 3 # 波数
omega = 0.5 # 角频率
c = omega / k # 相速度
dx = 0.01 # 空间步长
dt = 0.05 # 时间步长
T = 4 * np.pi # 总时间跨度
# 创建空间网格
x = np.arange(0, L, dx)
# 初始化图形对象
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], lw=2)
ax.set_xlim(0, L)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
ax.set_xlabel('Position')
ax.set_ylabel('Amplitude')
def init():
line.set_data([], [])
return line,
def update(frame):
t = frame * dt
y = np.sin(k * x - omega * t) # Rossby wave equation
line.set_data(x, y)
return line,
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=int(T/dt), interval=50,
blit=True, init_func=init)
plt.show()
```
此脚本创建了一个动画效果来表示随着时间推移而传播的罗斯贝波形态[^2]。
#### 关键点解释
- **参数调整**:可以根据实际需求修改波数 \(k\)、角频率 \(\omega\) 或者相位常量等数值。
- **性能优化**:对于大规模的数据集或者更高精度的要求,考虑采用更高效的算法或硬件加速手段。
- **扩展功能**:如果希望进一步增强视觉体验,则可引入三维表面图或者其他高级图表样式[^3]。
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