python运用数学函数 python 数学函数
python怎么做数学函数题
【相关学习推荐:python教程】
目前成都创新互联已为1000+的企业提供了网站建设、域名、虚拟空间、网站托管、企业网站设计、顺平网站维护等服务,公司将坚持客户导向、应用为本的策略,正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化,与客户和合作伙伴齐心协力一起成长,共同发展。
python做数学函数题的方法:
1、打开CMD命令行以后我们先来看一个求平方的函数,如下图所示,用pow即可计算某个数的几次方
2、接下来我们可以运用abs函数来求某一个数的绝对值,如下图所示
3、在遇到小数的时候,我们经常需要舍弃小数的部分直接用整数,那么就可以用floor函数了,但是直接用的话是报错的,如下图所示
4、这个时候我们需要导入math模块,因为floor函数在math模块中,如下图所示
5、接下来我们还会用到math函数中的开平方根的函数sqrt,如下图所示
6、最后我们在应用数学函数的时候可以直接将起赋值给某个变量,然后直接调用该变量即可,如下图所示
python里面有哪些自带函数?
python系统提供了下面常用的函数:
1. 数学库模块(math)提供了很多数学运算函数;
2.复数模块(cmath)提供了用于复数运算的函数;
3.随机数模块(random)提供了用来生成随机数的函数;
4.时间(time)和日历(calendar)模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意:在调用系统函数之前,先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中,然后就可以访问模块中的任何函数,其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
2 如何用Python进行数据计算
numpy计算平均数 标准差 相关系数等基本知识
NumPy 是python 语言的一个第三方库,其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外,NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。
#导入Numpy库,并命名为np
import numpy as np
#创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
# NumPy可以很方便地创建连续数组,比如我使用arange或linspace函数进行创建:
b = np.arange(1,5,1) // 返回一个有终点和起点、固定步长的排列,如起点是1,终点是4,步长为1,即【1,2,3,4】,
c = np.linspace(1,9,5) 返回一个有终点和起点、元素个数的的排列,如起点是1,终点是9,元素个数为5,即【1,3,5,7,9】
#通过NumPy可以自由地创建等差数组,同时也可以进行加、减、乘、除、求n次方和取余数。
求和:np.sum(a)
求取平均值:np.mean(a)
求取中位数:np.median(a)
求取加权平均数:np.average(a)
求取方差:var() np.var(a)
求取最小值:np.amin(a)
求取最大值:np.amax(a)
将两个数相加:np.add(x1, x2)
将两个数相减:np.subtract(x1, x2)
将两个数相乘:np.multiply(x1, x2)
将两个数相除:np.divide(x1, x2)
立方:np.power(x1, x2)
除余:np.remainder(x1, x2)
相关系数计算:np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩阵)
python函数深入浅出 11.math.pow()及其相关函数详解
这是math模块的一个函数
pow() 源于英文power,返回给定数字的乘幂
所以我们执行math.pow()示例:
注意:math 模块则会把参数转换为 float。
math是非常常用的数学计算包,其中math.pow()语法如下
参数说明:
等同于写法
但注意math函数返回的是浮点数,后者可能返回整数
其他常用的数学函数有:
python2 有cmp(x,y)函数,python3移除了cmp,新增了 operator模块,提供了如下比较方法
作为比较函数
在处理数字时使用数学函数能更高效的获取计算结果。
对基础运行环境有疑问的,推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
python中range()函数怎么用啊?
range()函数的用法如下:
(1)range(stop)
创建一个(0,stop)之间的整数序列,步长为1。
(2)range(start,stop)
创建一个(start,stop)之间的整数序列,步长为1。
(3)range(start,stop,step)
创建一个[start,stop)之间的整数序列,步长为step。
参数介绍:
start:表示从返回序列的起始编号,默认情况下从0开始。
stop:表示生成最多但不包括此数字的数字。
step:指的是序列中每个数字之间的差异,默认值为1。
range()是Python的内置函数,在用户需要执行特定次数的操作时使用它,表示循环的意思。内置函数range()可用于以列表的形式生成数字序列。在range()函数中最常见用法是使用for和while循环迭代序列类型(List,string等)。
简单的来说,range()函数允许用户在给定范围内生成一系列数字。根据用户传递给函数的参数数量,用户可以决定该系列数字的开始和结束位置以及一个数字与下一个数字之间的差异有多大。
Python--math库
Python math 库提供许多对浮点数的数学运算函数,math模块不支持复数运算,若需计算复数,可使用cmath模块(本文不赘述)。
使用dir函数,查看math库中包含的所有内容:
1) math.pi # 圆周率π
2) math.e #自然对数底数
3) math.inf #正无穷大∞,-math.inf #负无穷大-∞
4) math.nan #非浮点数标记,NaN(not a number)
1) math.fabs(x) #表示X值的绝对值
2) math.fmod(x,y) #表示x/y的余数,结果为浮点数
3) math.fsum([x,y,z]) #对括号内每个元素求和,其值为浮点数
4) math.ceil(x) #向上取整,返回不小于x的最小整数
5)math.floor(x) #向下取整,返回不大于x的最大整数
6) math.factorial(x) #表示X的阶乘,其中X值必须为整型,否则报错
7) math.gcd(a,b) #表示a,b的最大公约数
8) math.frexp(x) #x = i *2^j,返回(i,j)
9) math.ldexp(x,i) #返回x*2^i的运算值,为math.frexp(x)函数的反运算
10) math.modf(x) #表示x的小数和整数部分
11) math.trunc(x) #表示x值的整数部分
12) math.copysign(x,y) #表示用数值y的正负号,替换x值的正负号
13) math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y) #表示a,b的相似性,真值返回True,否则False;rel_tol是相对公差:表示a,b之间允许的最大差值,abs_tol是最小绝对公差,对比较接近于0有用,abs_tol必须至少为0。
14) math.isfinite(x) #表示当x不为无穷大时,返回True,否则返回False
15) math.isinf(x) #当x为±∞时,返回True,否则返回False
16) math.isnan(x) #当x是NaN,返回True,否则返回False
1) math.pow(x,y) #表示x的y次幂
2) math.exp(x) #表示e的x次幂
3) math.expm1(x) #表示e的x次幂减1
4) math.sqrt(x) #表示x的平方根
5) math.log(x,base) #表示x的对数值,仅输入x值时,表示ln(x)函数
6) math.log1p(x) #表示1+x的自然对数值
7) math.log2(x) #表示以2为底的x对数值
8) math.log10(x) #表示以10为底的x的对数值
1) math.degrees(x) #表示弧度值转角度值
2) math.radians(x) #表示角度值转弧度值
3) math.hypot(x,y) #表示(x,y)坐标到原点(0,0)的距离
4) math.sin(x) #表示x的正弦函数值
5) math.cos(x) #表示x的余弦函数值
6) math.tan(x) #表示x的正切函数值
7)math.asin(x) #表示x的反正弦函数值
8) math.acos(x) #表示x的反余弦函数值
9) math.atan(x) #表示x的反正切函数值
10) math.atan2(y,x) #表示y/x的反正切函数值
11) math.sinh(x) #表示x的双曲正弦函数值
12) math.cosh(x) #表示x的双曲余弦函数值
13) math.tanh(x) #表示x的双曲正切函数值
14) math.asinh(x) #表示x的反双曲正弦函数值
15) math.acosh(x) #表示x的反双曲余弦函数值
16) math.atanh(x) #表示x的反双曲正切函数值
1)math.erf(x) #高斯误差函数
2) math.erfc(x) #余补高斯误差函数
3) math.gamma(x) #伽马函数(欧拉第二积分函数)
4) math.lgamma(x) #伽马函数的自然对数
分享文章:python运用数学函数 python 数学函数
转载来于:http://pwwzsj.com/article/hpspss.html