R语言 利用pi4 = 1 – 13 + 15 – 17 + … 公式求pi的近似值，直到误差小于10-6，要用R语言进行编程

#include <stdioh>

int main(void)

{

double pi = 00f, x = 00f, y = 00f, d = 00f; int i = 0, j = 0, k = 0;

do {

j = i + 1; /求第一项分母/

k = j + 2; /求第二项分母/

x = j;/转化为浮点数/

y = k;/转化为浮点数/

x = 10f / x;/求第一项/

y = 10f / y;/求第二项/

d = x - y;/求两项差/

pi += d;/累加到π/

i += 4;/进行下一项/

}while(x > 1e-6); /直到某一项差绝对值小于目标误差/

printf("π = %98f\n", pi 40f);

return 0;

}

运行结果为:

π = 314159065

是的。每次使用程序包都必须首先加载。

比如：library(rootSolve)

library(tm)

在R中加载包是非常容易的，有两个函数可以做到：library 和 require。他们之间有一些细微的差别，主要的区别在于 require 会返回一个布尔值(True或False)来表示被加载的包是不是可用，而 library 函数会根据调用方式不同而有不同返回结果（这点在本书不重要）。要加载这些包可以用library或require任意一种。

示例数据

提取码：kydo

至此，我们有两套数据，

这里设定的 dat$taxa 顺序，务必和 dat 中相应的数据相反，因为这里的顺序表示堆积图中的变量从上到下排列，而连接线数据 link_dat 中的数据则是从下往上累加。为了保证连接线与堆积图相匹配，切记要注意变量的出图顺序。

> A=LETTERS[1:10]

> B=LETTERS[5:15]

##交集

> intersect(A,B)

[1] "E" "F" "G" "H" "I" "J"

##并集

> union(A,B)

[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O"

#灰色预测模型GM(1,1)

#用法：

#假设数列1 2 3 4 55 6 75 为已知数据，你要预测后面3项，gm11([1 2 3 4 55 6 75],10) # 10=7+3

# 序列输入格式为：x<-c(1,2,3,4,55,6,75)

gm11<-function(x,k)

{

#x为行向量数据

#做一次累加

n<-length(x)

x1<-numeric(n);

for(i in 1:n)

{

x1[i]<-sum(x[1:i]);

}

#x1的均值数列

z1<-numeric(n)

m<-n-1

for(j in 1:m)

{

z1[j+1]<-(05x1[j+1]+05x1[j])

}

Yn=t(t(x[2:n]))

B<-matrix(1,nrow=n-1,ncol=2)

B[,1]<-t(t(-z1[2:n]))

#solve(M)求M的逆

#最小二乘法求解参数列

u<-solve(t(B)%%B)%%t(B)%%Yn;

a<-u[1];

b<-u[2];

#预测

x2<-numeric(k);

x2[1]<-x[1];

for(i in 1:k-1)

{

x2[1+i]=(x[1]-b/a)exp(-ai)+b/a;

}

x2=c(0,x2);

#还原数据

y=diff(x2);

y

}

#调用函数

x<-c(1,2,3,4,55,6,75)

gm11(x,10)

在最坏的情况下，两秒钟会进行一次fsync *** 作。

这一 *** 作在大多数数据库系统中被称为group commit，就是组合多次写 *** 作的数据，一次性将日志写到磁盘。

以上就是关于R语言 利用pi/4 = 1 – 1/3 + 1/5 – 1/7 + … 公式求pi的近似值，直到误差小于10-6，要用R语言进行编程全部的内容，包括:R语言 利用pi/4 = 1 – 1/3 + 1/5 – 1/7 + … 公式求pi的近似值，直到误差小于10-6，要用R语言进行编程、r语言每次都要重新加载程序包么、R语言之为堆积图添加连接线等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！