2

別のエクササイズ。これは、x-2=ln(x) について x の値を評価するよう求めました。2 つのアプローチ (A と B) があります。もう 1 つのアプローチは、e**(x-2)=x を使用し、別の解 (x2) を生成します。

プログラムはグラフィカルなソリューションをプロットし、初期値の入力を求めます。次に、適切なアプローチを使用して x を評価します。アプローチ A には x2 より小さい初期条件が必要であり、アプローチ B には x1 より大きい初期条件が必要です。どちらのアプローチも、x1 と x2 の間のどこかにある初期条件で機能します。

コードの最後の部分は、出力を操作して、一意のソリューションのみを出力します。

# imports necessary modules

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# plots the equation to provide insight into possible solutions

p = []
x = np.arange(0,5,0.01)
f = x - 2
g = np.log(x)

plt.plot(x,f)
plt.plot(x,g)

plt.show()

# x - 2 = ln(x)

print
lista = map(float, raw_input("Provide the starting conditions to establish the approximate value of the solutions to x-2=ln(x) (separate with spacebar): ").split(" "))
print
sigdig = int(raw_input("Define the number of significant digits (up to 15): "))
print

results1 = []
results2 = []
results3 = []
results4 = []

results = []
resu = []

for i in lista:

    if i > 0.1586:
        y = i

        left = y - 2
        right = np.log(y)
        expo = "%d" % sigdig
        epsi = 10**(-int(expo)-1)
        step = 0

        while abs(left - right) > epsi:
            y = right + 2
            right = np.log(y)
            left = y - 2
            step += 1
            results1.append(y)
        results2.append(results1[-1])

    if i < 3.1462:
        z = i

        left = np.e ** (z - 2)
        right = z
        expo = "%d" % sigdig
        epsi = 10**(-int(expo)-1)
        step = 0

        while abs(left - right) > epsi:
            z = np.e ** (right - 2)
            left = np.e ** (z - 2)
            right = z
            step += 1           
            results3.append(z)
        results4.append(results3[-1])

# combines and evaluates the results

results = results2 + results4

for i in range(len(results)):
    if round(results[i], sigdig) not in resu:
        resu.append(round(results[i], sigdig))
    else:
        pass

print "For given starting conditions following solutions were found:"
print

for i in range(len(resu)):
    printer = '"x_%d = %.' + str(sigdig) + 'f" % (i+1, resu[i])'
    print eval(printer)

私の質問は次のとおりです。x1 と x2 のおおよその値 (36 行目と 53 行目) をハードコーディングする代わりに、グラフィック ソリューションから入力することは可能ですか? コードに eval の回避策がなくても、小数点以下の桁数を強制することはできますか? resu[i] を印刷すると、通常、最も近い 10 進数の「0」の前 (コードの終わり近く) で終わる結果が得られます。ありがとう。

4

2 に答える 2

1

*C/C++ と同様の方法で Python フォーマット文字列を使用できます。%演算子は、フォーマット文字列内に a*が見つかると、リスト内の整数を探し、それをフォーマット文字列内の定数であるかのように使用します。

以下は、あなたがやろうとしていることに対してうまくいくはずです:

print "x_%d = %.*f" % (sigdig,sigdig,resu[i])

resultis1.23456とsigdigisの場合3、次のように出力されます。

x_3 = 1.234

Python の浮動小数点数はIEEE794 の倍精度値であることに注意してください。つまり、有効桁数は約 15 桁です。例えば：

>>> print "x_%d = %.*f" % (30,30,1.0/3.0)
x_30 = 0.333333333333333314829616256247

10 進数の 17 番目を超えるものはすべて、本質的にランダムなガベージであることに注意してください。

于 2013-03-02T17:44:35.177 に答える