MATLAB,Python,C++和C语言的输入输出语句

本文详细介绍了MATLAB、Python、C++及C语言中输入输出的基本语法,包括数值、字符串的输入与自由格式、格式化输出的方法。适用于编程初学者快速掌握不同语言的I/O操作。

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一、MATLAB

输入数值:

x=input('please input a number:')

在命令窗口输入3

x的值就是3;

输入字符串:

x=input('please input a string:','s')

在命令窗口输入hello

x的值就是“hello”

输出(自由格式输出)

disp(23+454-29*4)

disp(x)

disp('hello')

disp('pi=',pi)%这样子是错误的,要同时输出显示和相应的值需要用格式化输出

格式化输出

fprintf('The area is %8.5f\n', area)    % 注意输出格式前须有%符号,

%换行符号须有\符号The area is 12.56637

%8.5f 输出值为8位数含5位小数

二、Python

输入:

a=input('请输入一个数字,a=')

输出:

print('hello,world')

print('hello,', name) #其中第二个逗号在输出显示的时候会让hello,和name中间多一个空格

格式化输出:

https://www.cnblogs.com/fat39/p/7159881.html

三、C++

https://www.cnblogs.com/shikamaru/p/5826117.html

#include <iostream>

输入:

cin>>变量1>>变量2>>……>>变量n;

输出:

cout<<表达式1<<表达式2<<……<<表达式n;

四、C语言

有头文件:stdio.h

数值输入输出:

scanf、printf

字符输入输出:

getchar、putchar

字符串输入输出:

gets、puts

 

 

### MATLAB Simulink 中生成 C 语言代码的方法 #### 使用 MATLAB Coder 生成 C 代码 MATLAB 提供了 `MATLAB Coder` 工具来实现从算法到 C/C++ 或 HDL 的转换。通过此工具,可以直接将 MATLAB 函数转化为高效的 C 代码。 为了利用 MATLAB Coder 进行编码转化,需遵循特定的工作流程: - **准备阶段**:确保待转函数兼容于 coder 并满足所有前提条件。 - **配置设置**:指定目标硬件平台其他必要的编译选项。 - **生成代码**:调用 `codegen` 命令并提供适当的输入参数以触发实际的代码生成功能[^1]。 ```matlab % Example of generating a static library from the 'myFunction' function. cfg = coder.config('lib'); codegen myFunction -config cfg; ``` #### 利用 Simulink 实现 C 代码生产 对于基于模型的设计而言,Simulink 是更常用的选择之一。它允许工程师构建动态系统的图形表示,并支持多种类型的仿真分析活动。当涉及到嵌入式应用开发时,Simulink 可借助其内置的功能模块完成高效可靠的源码产出任务。 具体操作步骤如下所示: - 设定合适的求解器类型与精度等级; - 调整采样周期至合理范围; - 将系统的目标文件设定为 `ert.tlc` 来启用ERT模式下的优化处理机制; - 经过上述准备工作之后,在 “Code Generation -> Interface” 下执行最终的导出指令即可获得所需的程序文本[^2]。 ```python # Note: This is pseudo-code to illustrate setting up code generation parameters in Python-like syntax, # actual implementation would be done within Simulink's graphical interface or via command line. set_param(modelName, "SystemTargetFile", "ert.tlc") # Set target file for embedded real-time systems set_param(modelName, "StopTime", "inf") # Infinite simulation stop time set_param(modelName, "SolverMode", "Fixed-step") # Fixed step solver mode generate_code(modelName) # Generate C code based on configured settings ``` ### 方法间的差异比较 两者虽然都能达到相似的结果——即将设计思路映射成可供编译链接使用的低级表述形式;但是由于各自适用场景的不同,在细节上存在着显著差别: - **编程范式**: MATLAB 主要面向数值计算领域内的脚本编写工作流,而 Simulink 更加侧重于复杂事件驱动架构下组件间交互关系建模。 - **抽象层次**: 直接运用前者意味着开发者必须手动管理更多底层逻辑控制语句;相反后者凭借可视化编辑手段降低了入门门槛同时也提高了整体效率[^4]. - **集成度支持特性**: 对应不同应用场景所提供的辅助工具集也有所区分。例如仅限于 Simulink 才有的 Debug 子标签页里包含了丰富的诊断开关用于监控整个构建环节进展状况,像 Verbose Build 功能就能把详尽的日志打印出来便于排查错误根源所在[^3].
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