Функция как найти диагональ

Функция как найти диагональ

Время чтения 3 мин.

Функция np.diag() определена в библиотеке numpy, которую можно импортировать как import numpy as np. Мы можем создавать многомерные массивы и получать другую математическую статистику с помощью numpy. Имя функции Python diag() происходит от diagonal.

Содержание

  1. Что такое функция np.diag() в Python?
  2. Синтаксис
  3. Параметры
  4. Возвращаемое значение
  5. Примеры программ для метода diag() в Python
  6. Пример 1
  7. Пример 2
  8. Создание массива и построение диагонали
  9. Построение диагонали из массива NumPy
  10. Заключение

Функция np.diag() извлекает и создает диагональный массив на Python. Она принимает массив и k в качестве параметров и возвращает диагональный массив из заданного массива.

Синтаксис

Параметры

Функция принимает два параметра, один из которых является необязательным.

  • Первый параметр — это входной массив, представленный arr.
  • Второй параметр — k, является необязательным и по умолчанию принимает значение 0. Если значение этого параметра больше 0, это означает, что диагональ находится выше главной диагонали, и наоборот, если нет.

Возвращаемое значение

Возвращает массив с диагональным массивом.

Примеры программ для метода diag() в Python

Напишем программу, показывающую работу функции diag() в Python.

Пример 1

# app.py

import numpy as np

a = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7]])

print(“Main Diagonal: n”, np.diag(a), “n”)

print(“Above main diagonal: n”, np.diag(a, 1),

      “n”)  # k=1(for above main diagonal)

print(“Below main diagonal: n”, np.diag(a, –1))  # k=-1(for below main diagonal)

Выход

Main Diagonal: [1 5 7]

Above main diagonal: [2 6]

Below main diagonal: [4 8]

В этом примере мы используем numpy diag() и можем видеть, что, передавая разные значения k, можем получить их диагональные элементы. Здесь мы увидели главную диагональ в матрице, затем диагональ выше главной диагонали при передаче значения k=1 и наоборот при передаче значения k=-1.

Пример 2

Напишем программу, которая берет матрицу 4×4 и применяет функцию diag().

См. следующий код.

# app.py

import numpy as np

a = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7], [11, 13, 15]])

print(“Main Diagonal: n”, np.diag(a), “n”)

# k=1(for above main diagonal)

print(“Above main diagonal: n”, np.diag(a, 1), “n”)

#k=-1(for below main diagonal)

print(“Below main diagonal: n”, np.diag(a, –1))

Выход

python3 app.py

Main Diagonal:

[1 5 7]

Above main diagonal:

[2 6]

Below main diagonal:

[ 4  8 15]

В этом примере мы передали матрицу 4 × 4 и получили требуемый результат главной диагонали, выше главной диагонали (k = 1) и ниже главной диагонали (k = -1).

Создание массива и построение диагонали

См. следующий код.

import numpy as np

data = np.arange(12).reshape((4,3))

print(data)

dignl = np.diag(data, k=0)

print(‘The diagonal is: ‘)

print(dignl)

Выход

python3 app.py

[[ 0  1  2]

[ 3  4  5]

[ 6  7  8]

[ 9 10 11]]

The diagonal is:

[0 4 8]

В этом примере мы взяли k = 0. Это главная диагональ, которая состоит из

  • 0
  • 4
  • 8

Если мы возьмем k = 1, он вернет [1, 5]. См. следующий код.

# app.py

import numpy as np

data = np.arange(12).reshape((4,3))

print(data)

dignl = np.diag(data, k=1)

print(‘The diagonal is: ‘)

print(dignl)

Выход

python3 app.py

[[ 0  1  2]

[ 3  4  5]

[ 6  7  8]

[ 9 10 11]]

The diagonal is:

[1 5]

Если мы возьмем k = -1, это даст нам нижнюю диагональ главной диагонали.

См. следующий код.

import numpy as np

data = np.arange(12).reshape((4, 3))

print(data)

dignl = np.diag(data, k=–1)

print(‘The diagonal is: ‘)

print(dignl)

Выход

python3 app.py

[[ 0  1  2]

[ 3  4  5]

[ 6  7  8]

[ 9 10 11]]

The diagonal is:

[ 3  7 11]

Главная диагональ нашего массива — [0, 4, 8], а нижняя диагональ — [3, 7, 11]. Вот почему, когда мы устанавливаем k=-1, он вернет [3, 7, 11]. Если вы передадите k = -2, то он вернет [6, 10]

Построение диагонали из массива NumPy

Если вы хотите создать диагональ из массива, вы можете использовать метод np diag().

# app.py

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])

print(a)

d = np.diag(a)

print(‘The diagonal is: ‘)

print(d)

Выход

python3 app.py

[1 2 3 4]

The diagonal is:

[[1 0 0 0]

[0 2 0 0]

[0 0 3 0]

[0 0 0 4]]

Если у вас есть вектор-строка, вы можете сделать следующее.

# app.py

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4]])

print(a)

d = np.diag(a[0])

print(‘The diagonal is: ‘)

print(d)

Выход

python3 app.py

[[1 2 3 4]]

The diagonal is:

[[1 0 0 0]

[0 2 0 0]

[0 0 3 0]

[0 0 0 4]]

Заключение

Функция Python numpy.diagonal() используется для извлечения диагонали и записи в полученный массив; возвращает она копию или представление, зависит от того, какую версию numpy вы используете.

Источник

Получение диагоналей в матрице. Алгоритм

Одна из причин, почему я захотел написать строчки насчет этого алгоритма, так как сам в большинстве случаев находил лишь вариант решения с numPy. Это, безусловно, отличная библиотека, но все же интересен сам алгоритм для использования в различных целях. Ну а начать, пожалуй, хочется с минимальным количеством воды, поэтому сразу начну с объяснения метода.

image

Очевидное, что приходит в голову, что если «продлить» диагонали, или же, другими словами, представить диагонали в виде набора элементов, то количество тех самых элементов будет равно, но не все матрицы будут заполнены «по максимуму». Посмотрим на изображение 1, в котором числами сверху отмечены номера диагоналей и они проведены через элементы таблицы чисел. Не трудно осознать, что количество таких диагоналей равно $inline$N + M – 1$inline$, где N — количество строк в таблице, а M — количество столбцов в таблице. Пускай номера диагоналей, чье начало начинается с отсутствия элементов, обозначим зеленым цветом для удобства понимания.

В голову напрашивается очевидный вариант, как можно получить все диагонали с их элементами. А точнее, перебрать $inline$N + M – 1$inline$, в начале пусто заполненных, диагоналей и заполнить их соответствующими элементами. Перебирать будем в диапазоне

$$display$$[-(N – 1); M)$$display$$

, поскольку все числа, какие будут «с минусом» в данном диапазоне будет, как раз, равно кол-ву диагоналям, чье начало идет с «пустыми элементами», а точнее вообще без ничего и будет равно кол-ву $inline$N – 1 = (N + M – 1 – M)$inline$. Удобно использовать в реализации.

diagonals = [[] for i in range(N + M - 1)]
for i in range(-(N - 1), M):
....

image
Изображение 1

Соображение №1

Давайте выясним, как можно заполнить нужными элементами. Для начала вспомним, что элементы главной диагонали подчиняются правилу, что индекс позиции элемента a (= a[i][i]), где i — номер столбца и строки соответственно. Теперь можно обратить внимание, что другие безымянные диагонали отличаются лишь позицией лишь началом «отсчёта». В общем виде каждый $inline$i$inline$-овый элемент дополнительных диагоналей, параллельных главной диагонали, можно выразить так: $inline$b[i] = a[i][i + j]$inline$, $inline$b$inline$ — набор элементов диагонали, где $inline$i$inline$ — номер элемента, $inline$j$inline$ — «коэффициент отклонения диагонали», то есть на сколько столбец уходит в сторону от нулевого. Влево, вправо — неважно. И также, безусловно, условия, чтобы не выходить за границы.
Получаем:

$$display$$begin{cases} b[i] = a[i][i + j], &text{где $i$ – это номер элемента в $j + N – 1$ диагонали, $a$ – исходная матрица} \ 0 <= i < n \ 0 <= i + j < m end{cases}$$display$$

То есть достаточно добавить до N элементов в набор каждой диагонали. Отметим, что если индекс выходит за границы размера таблицы, то элемент явно не является частью набор любой диагонали. Также поскольку номер позиции каждого элемента диагонали = номеру строки, в которой он находится, то значение некому row присвоим j. Столбец (col), можно понять, что равен i + j, исходя из соображения под номером (1). Нам остается лишь обязательно учитывать границы row и col, дабы избежать выхода из границ существующих элементов для наших диагоналей.

diagonals = [[] for i in range(N + M - 1)]
for i in range(-(N - 1), M):
    for j in range(N):
        row, col = j, i + j
        if 0 <= row < len(matrix) and 0 <= col < len(matrix[0]):
            diagonals[i + len(matrix) - 1].append(matrix[row][col])

Также этот алгоритм можно немного изменить, чтобы проделать процесс относительно диагоналей, параллельных побочной диагонали, изменив лишь эту строчку таким образом:

diagonals[i + len(matrix) - 1].append(matrix[row][M - col - 1])

На этом в принципе все. Нетрудный для понимания алгоритм поможет найти все диагонали в матрице.

Источник

Автор оригинала: Team Python Pool.

В python мы видели много функций или методов библиотеки numpy. В этом уроке мы познакомимся с функцией numpy diag (). Когда мы попадаем в ситуацию, когда нам нужно вычислить диагональ, выведите диагональ массива матриц. Мы увидим все способы, с помощью которых мы можем вывести значения диагонали через функцию numpy diag ().

Функция diag() используется для извлечения и построения диагонального 2-d массива с помощью библиотеки numpy. Он содержит два параметра: входной массив и k, который определяет диагональ, то есть главную диагональ, нижнюю диагональ или верхнюю диагональ. Это библиотечная функция numpy, которая используется для выполнения математических и статистических операций над многомерным массивом.

Синтаксис

Параметры

  • arr : Это входной массив. Если это 2-D массив, он возвращает копию своей k -й диагонали. Если это 1-D массив, то он возвращает 2-D массив с arr на k-й диагонали.
  • k: Это целочисленное значение и необязательный вход. Если k>0, то диагональ выше главной диагонали, а если k<0, то диагональ ниже главной диагонали. По умолчанию он равен 0.

Возвращаемое значение

Он возвращает извлеченную диагональ или построенную диагональ.

Примеры функции numpy diag()

Давайте разберемся в функции numpy diag () модуля numpy подробнее с помощью примеров:

1. Нахождение диагонали без параметра k

В этом примере мы создадим многомерный массив( матрицу ) с помощью numpy, а затем применим функцию numpy diag() без передачи параметра k. По умолчанию он установлен в 0 и также называется главной диагональю. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.

#import numpy library
import numpy as np

a = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7]])

print("Main diagonal : ",np.diag(a))

Выход:

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы возьмем входные данные для создания многомерного массива.
  • После этого мы применим numpy diag() без значения параметра k. По умолчанию он установлен в 0.
  • Наконец, мы напечатали главную диагональ многомерного массива.
  • Следовательно, вы можете видеть результат.

2. Печать верхней диагонали главной диагонали

В этом примере мы будем печатать верхнюю диагональ главной диагонали в многомерном массиве. В этом случае мы передадим параметр k с положительным значением k, чтобы получить верхнюю диагональ. Применяя функцию numpy diag (), мы напечатаем верхнюю диагональ. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.

#import numpy library
import numpy as np

a = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7]])

print(a)
print("Main diagonal : ",np.diag(a,1))

Выход:

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [9 8 7]]
Main diagonal :  [2 6]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы возьмем входные данные для создания многомерного массива.
  • После этого мы применим numpy diag() со значением параметра k, равным 1.
  • Для верхней диагонали нам нужно поставить значение k как положительное и больше 0.
  • Наконец, мы напечатали верхнюю диагональ главной диагонали многомерного массива.
  • Следовательно, вы можете видеть результат.

3. Печать нижней диагонали главной диагонали

В этом примере мы будем печатать нижнюю диагональ главной диагонали в многомерном массиве. В этом случае мы передадим параметр k с отрицательным значением k, чтобы получить нижнюю диагональ. Применяя функцию numpy diag (), мы напечатаем нижнюю диагональ. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.

#import numpy library
import numpy as np

a = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7]])

print(a)
print("Main diagonal : ",np.diag(a,-1))

Выход:

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [9 8 7]]
Main diagonal :  [4 8]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы возьмем входные данные для создания многомерного массива.
  • После этого мы применим numpy diag() со значением параметра k, равным 1.
  • Для нижней диагонали нам нужно поставить значение k как отрицательное и меньшее 0.
  • Наконец, мы напечатали нижнюю диагональ главной диагонали многомерного массива . Следовательно, вы можете видеть результат.

4. Использование функции диапазона для создания массива и последующего построения диагонали

В этом примере мы будем импортировать библиотеку numpy. Затем мы будем использовать arange() из numpy для создания многомерного массива. После этого мы напечатаем главную диагональ созданного массива. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.

#import numpy library
import numpy as np

x = np.arange(9).reshape((3,3))

print(x)
print("Main diagonal : ",np.diag(x))

Выход:

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]
Main diagonal :  [0 4 8]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы применим функцию np.arange() из библиотеки numpy для создания многомерного массива.
  • После этого мы напечатали сформированную матрицу.
  • Наконец, мы применили функцию diag() и напечатали диагональ массива.
  • Следовательно, вы можете видеть результат.

5. Построение диагонали из массива

В этом примере мы будем импортировать библиотеку numpy. Затем мы передадим значения массива в функцию numpy array (). Наконец, мы применим функцию numpy diag для создания диагонали значений, передаваемых внутри массива. Это позволит построить диагональный массив. Давайте рассмотрим этот пример для более детального понимания концепции.

#importing numpy library
import numpy as np

a = np.array([5, 6, 7, 8])

print(a)
print("Diagonal : ",np.diag(a))

Выход:

[5 6 7 8]
Diagonal : 
  [[5 0 0 0]
 [0 6 0 0]
 [0 0 7 0]
 [0 0 0 8]]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы создали массив с помощью библиотеки numpy.
  • После этого мы напечатали массив, который взяли в качестве входных данных.
  • Наконец, мы применили функцию numpy diag() для построения диагонали для значений массива и печати выходных данных.
  • Следовательно, вы можете видеть результат.

Что такое numpy diagonal() 3-D массива?

Функция numpy diagonal() используется для извлечения и построения диагонали 2-d и 3-d массивов с помощью библиотеки numpy.

Давайте возьмем пример и подробно разберемся в этом понятии.

#import numpy library
import numpy as np

a = np.arange(8).reshape(2,2,2);
print(a)
print("n")
print(" diagonal output : ",a.diagonal(0,0,1))

Выход:

[[[0 1]
  [2 3]]

 [[4 5]
  [6 7]]]


diagonal output :  [[0 6]
 [1 7]]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы применим функцию np.arange() из библиотеки numpy для создания трехмерного многомерного массива.
  • Затем мы напечатаем 3-d массив.
  • После этого мы применим функцию diagonal() со всеми параметрами и выведем вывод.
  • Следовательно, вы можете видеть результат.

Разница между numpy diag() и numpy diagonal() ?

Numpy diag()

Функция diag() используется для извлечения и построения диагонального 2-d массива с помощью библиотеки numpy.

Numpy диагональ()

Функция diagonal() используется для извлечения и построения диагонали 2-d и 3-d массивов с помощью библиотеки numpy.

Пример numpy diag() и numpy diagonal()

В этом примере мы объясним примеры функции numpy diag (), работающей на 2-d массиве, и функции numpy diagonal (), работающей как на 2-d, так и на 3-d массивах. Мы поймем разницу между ними более эффективным способом с помощью этого примера. 

#import numpy library
import numpy as np

x = np.arange(9).reshape((3,3))

print(x)
print("n")
print("2-d Main diagonal : ",np.diag(x))
print("n")

#numpy diagonal() example
import numpy as np

#2-d array
x = np.arange(9).reshape((3,3))
print("2-d Main diagonal : ",np.diagonal(x))

#3-d array
a = np.arange(8).reshape(2,2,2);
print(a)
print("n")
print(" 3-d diagonal output : ",a.diagonal(0,0,1))

Выход:

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]


2-d Main diagonal :  [0 4 8]


2-d Main diagonal :  [0 4 8]
[[[0 1]
  [2 3]]

 [[4 5]
  [6 7]]]


 3-d diagonal output :  [[0 6]
 [1 7]]

Объяснение:

  • Во-первых, мы будем импортировать библиотеку numpy с псевдонимом np.
  • Затем мы применим функцию np.arange() из библиотеки numpy для создания 2-d многомерного массива.
  • После этого мы напечатали сформированную матрицу.
  • Наконец, мы применили функцию diag() и напечатали диагональ массива.
  • Следовательно, вы можете видеть результат.

Вывод

В этом уроке мы познакомились с концепцией функции numpy diagonal (). Мы видели, как вывести диагональ многомерного массива, а также построить многомерную диагональ. У нас есть все способы, с помощью которых мы можем это сделать, и все примеры подробно объясняются для лучшего понимания концепции. Вы можете использовать любой из методов в соответствии с вашими потребностями в программе.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Источник

July_90

0 / 0 / 0

Регистрация: 18.07.2017

Сообщений: 9

1

Метод для вычисления диагонали прямоугольника

18.07.2017, 14:58. Показов 6406. Ответов 12

Метки нет (Все метки)

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Метод для вычисления диагонали прямоугольника . К этой задачи:

C# 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85

namespace Task_OOP_1
{
    namespace Class_work_OOP_1
    {
 
        class Rectangle
        {
            //поля
            int a;
            int b;
 
            //конструктор
            public Rectangle(int a, int b)
            {
                this.a = a;
                this.b = b;
 
            }
            //конструктор
            public Rectangle(int a, int b)
            {
                this.a = 10;
                this.b = b;
 
            }
            //конструктор
            public Rectangle(int a, int b)
            {
                this.a = 3;
                this.b = 4;
 
            }
            //Метод для вывода длин сторон прямоугольника на экран
            public void WriteAB()
            {
                Console.WriteLine("Длина a={0}", a);
                Console.WriteLine("Длина b={0}", b);
            }
 
            //Свойства для чтения и записи поля a
            public int A
            {
                get { return a; }
                set { a = value; }
            }
 
            //Свойства для чтения и записи поля b
            public int B
            {
                get { return b; }
                set { b = value; }
            }
            
            //Метод возвращает площадь прямоугольника
            public int Area()
            {
                return a * b;
            }
 
            //Метод возвращает периметр прямоугольника
            public int Perimeter()
            {
                return 2 * a + 2 * b;
            }
            //Свойство для чтения - является ли данный прямоугольник квадратом
              
            public bool IsSquare
            {
                get { return a == b; }
            }
 
            class Program
            {
                static void Main(string[] args)
                {
                    int a = int.Parse(Console.ReadLine());
                    int b = int.Parse(Console.ReadLine());
                    Rectangle rect = new Rectangle(a, b);//создадим новый прямоугольник
                    Console.WriteLine(rect.Area());//выведем его площадь
                    Console.ReadLine();
                }
            }
        }
    }
}



0

1 / 1 / 1

Регистрация: 12.07.2017

Сообщений: 28

18.07.2017, 15:04

2

Что сделать то надо?



0

1452 / 845 / 150

Регистрация: 06.06.2012

Сообщений: 2,370

18.07.2017, 15:05

3

Цитата
Сообщение от KMaxim
Посмотреть сообщение

Что сделать то надо?

Он просто похвастался)))



0

0 / 0 / 0

Регистрация: 18.07.2017

Сообщений: 9

18.07.2017, 15:06

 [ТС]

4

Как найти диагональ прямоугольника к этой задачи?



0

1 / 1 / 1

Регистрация: 12.07.2017

Сообщений: 28

18.07.2017, 15:13

5

Напишите формулу вычисления диагонали, я помогу с кодом



0

484 / 397 / 68

Регистрация: 14.02.2014

Сообщений: 1,930

18.07.2017, 15:15

6

Цитата
Сообщение от KMaxim
Посмотреть сообщение

Напишите формулу вычисления диагонали, я помогу с кодом

Теорема Пифагора не?

Добавлено через 1 минуту

Не по теме:

Цитата
Сообщение от LeniumSoft
Посмотреть сообщение

Он просто похвастался)))

Сдаётся мне, что это ОНА…



0

1 / 1 / 1

Регистрация: 12.07.2017

Сообщений: 28

18.07.2017, 15:16

7

Цитата
Сообщение от aquaMakc
Посмотреть сообщение

Теорема Пифагора не?

Зачем нарушаешь учебный процесс

Добавлено через 40 секунд
Здесь форум по программированию, а не по математике



0

484 / 397 / 68

Регистрация: 14.02.2014

Сообщений: 1,930

18.07.2017, 15:18

8

Цитата
Сообщение от KMaxim
Посмотреть сообщение

Здесь форум по программированию, а не по математике

Без знания математики тяжело программировать. Да и учебным процессом тут и не пахнет. Тут обычное “Я не острый(ая) сделайте за меня элементарную задачку. Позязя”.



0

1231231ghacking

102 / 106 / 62

Регистрация: 19.11.2015

Сообщений: 380

18.07.2017, 15:21

9

Лучший ответ Сообщение было отмечено July_90 как решение

Решение

C# 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91

namespace Task_OOP_1
{
    namespace Class_work_OOP_1
    {
 
        class Rectangle
        {
            //поля
            int a;
            int b;
 
            //конструктор
            public Rectangle(int a, int b)
            {
                this.a = a;
                this.b = b;
 
            }
            //конструктор
            public Rectangle(int a, int b)
            {
                this.a = 10;
                this.b = b;
 
            }
            //конструктор
            public Rectangle(int a, int b)
            {
                this.a = 3;
                this.b = 4;
 
            }
            //Метод для вычисления диагонали
            public double Diagonale()
            { 
                return Math.Sqrt(Math.Pow(this.a,2)+Math.Pow(this.b,2));
            }
            //Метод для вывода длин сторон прямоугольника на экран
            public void WriteAB()
            {
                Console.WriteLine("Длина a={0}", a);
                Console.WriteLine("Длина b={0}", b);
            }
 
            //Свойства для чтения и записи поля a
            public int A
            {
                get { return a; }
                set { a = value; }
            }
 
            //Свойства для чтения и записи поля b
            public int B
            {
                get { return b; }
                set { b = value; }
            }
            
            //Метод возвращает площадь прямоугольника
            public int Area()
            {
                return a * b;
            }
 
            //Метод возвращает периметр прямоугольника
            public int Perimeter()
            {
                return 2 * a + 2 * b;
            }
            //Свойство для чтения - является ли данный прямоугольник квадратом
              
            public bool IsSquare
            {
                get { return a == b; }
            }
 
            class Program
            {
                static void Main(string[] args)
                {
                    int a = int.Parse(Console.ReadLine());
                    int b = int.Parse(Console.ReadLine());
                    Rectangle rect = new Rectangle(a, b);//создадим новый прямоугольник
                    Console.WriteLine(rect.Area());//выведем его площадь
                    Console.WriteLine(rect.Diagonale());//выведем его диагональ
                    Console.ReadLine();
                }
            }
        }
    }
}



1

0 / 0 / 0

Регистрация: 18.07.2017

Сообщений: 9

18.07.2017, 15:22

 [ТС]

10

Формула для вычисления диагонали прямоугольника:

d = √a2 + b2

Изображения

 



0

0 / 0 / 0

Регистрация: 18.07.2017

Сообщений: 9

18.07.2017, 15:33

 [ТС]

11

Спасибо



0

102 / 106 / 62

Регистрация: 19.11.2015

Сообщений: 380

18.07.2017, 15:44

12

July_90, я же вроде уже сделал, зачем формулу кидать?



0

0 / 0 / 0

Регистрация: 18.07.2017

Сообщений: 9

18.07.2017, 15:46

 [ТС]

13

Спасибо. Увидела позже ответ



0
Источник

Description

Извлечение или замена диагонали матрицы,или построение диагональной матрицы.

Usage

diag(x = 1, nrow, ncol, names = TRUE)
diag(x) <- value

Arguments

x

матрица, вектор или одномерный array либо отсутствует.
nrow, ncol

необязательные размеры для результата, когда x не является матрицей.
names

(когда x – матрица) логическое указание, должен ли результирующий вектор, диагональ x , наследовать names из dimnames(x) если они доступны.
value

либо одно значение, либо вектор длины, равной длине текущей диагонали. Должен быть режима, который может быть приведен к режиму x .

Details

diag имеет четыре различных использования:

  1. x – это матрица, когда она извлекает диагональ.

  2. x отсутствует и nrow , он возвращает единичную матрицу.

  3. x – скаляр (вектор длины один) и единственный аргумент, он возвращает квадратную единичную матрицу размера, заданного скаляром.

  4. x является «числовым» ( complex , numeric , integer , logical или raw ) вектором длиной не менее 2 или с дополнительными аргументами. Это возвращает матрицу с заданной диагональю и нулевыми недиагональными элементами.

В первом случае указывать nrow или ncol является ошибкой .

Value

Если x – матрица, тогда diag(x) возвращает диагональ x . Результирующий вектор будет иметь names если матрица x имеет совпадающие имена столбца и строки.

Форма замены устанавливает диагональ матрицы x равной заданному значению (ям).

Во всех остальных случаях значение представляет собой диагональную матрицу с nrow строками и ncol столбцами (если ncol не задано, матрица является квадратной). Здесь nrow берется из аргумента, если он указан, иначе выводится из x : если это вектор (или одномерный массив) длины два или более, то его длина равна количеству строк, но если он имеет длину один и ни nrow ни ncol не указан, nrow = as.integer(x) .

Когда возвращается диагональная матрица, диагональные элементы равны единице, за исключением четвертого случая, когда x дает диагональные элементы: она будет переработана или усечена по мере необходимости, но дробная переработка и усечение дадут предупреждение.

Note

Использование diag(x) может иметь неожиданные эффекты, если x – вектор, который может иметь длину один. Используйте diag(x, nrow = length(x)) для согласованного поведения.

References

Becker, RA, Chambers, JM и Уилкс, AR (1988) Новый S Язык . Уодсворт и Брукс / Коул.

See Also

upper.tri, lower.tri, matrix.

Examples

dim(diag(3))
diag(10, 3, 4) 
all(diag(1:3) == {m <- matrix(0,3,3); diag(m) <- 1:3; m})


diag(c(1i,2i))    
diag(TRUE, 3)     
diag(as.raw(1:3)) 
(D2 <- diag(2:1, 4)); typeof(D2) 

require(stats)

diag(var(M <- cbind(X = 1:5, Y = rnorm(5))))

rownames(M) <- c(colnames(M), rep("", 3))
M; diag(M) 
diag(M, names = FALSE)

R

4.1

  • detach Удаление объектов из пути поиска

    Отсоедините базу данных,то есть удалите ее из пути поиска()доступных объектов.

  • dev Списки открытых/активных графических устройств

    Парный список имен открытых графических устройств,хранящихся в .Device-это вектор длиной в один символ.

  • diff Отсроченные разности

    Возвращает соответствующим образом запаздывающие и итерированные разности.

  • difftime Временные интервалы/разницы

    Создание временных интервалов,печать и некоторая арифметика.

Источник

Добавить комментарий