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python基礎教程之數字處理(math)模塊詳解

2018-07-29

python基礎教程之數字處理(math)模塊詳解

這篇文章主要介紹了pythonr的數字處理模塊知識(math),需要的朋友可以參考下

1.math簡介

代碼如下:
>>> import math
>>>dir(math) #這句可查看所有函數名列表
>>>help(math) #查看具體定義及函數0原型

2.常用函數

代碼如下:
ceil(x) 取頂
floor(x) 取底
fabs(x) 取絕對值
factorial (x) 階乘
hypot(x,y) sqrt(x*x+y*y)
pow(x,y) x的y次方
sqrt(x) 開平方
log(x)
log10(x)
trunc(x) 截斷取整數部分
isnan (x) 判斷是否NaN(not a number)
degree (x) 弧度轉角度
radians(x) 角度轉弧度

另外該模塊定義了兩個常量:

代碼如下:
e = 2.718281828459045
pi = 3.141592653589793

random

1.簡介

random是用于生成隨機數，我們可以利用它隨機生成數字或者選擇字符串

代碼如下:
import random

2.常用函數

random.random()
用于生成一個隨機浮點數：range[0.0,1.0)

復制代碼代碼如下:

>>> import random
>>> random.random()
0.999410896951364
random.uniform(a,b)

用于生成一個指定范圍內的隨機浮點數，a,b為上下限

只要a!=b,就會生成介于兩者之間的一個浮點數，若a=b，則生成的浮點數就是a

代碼如下:
>>> random.uniform(10,20)
13.224754825064881
>>> random.uniform(20,10)
14.104410713376437
>>> random.uniform(10,10)
10.0

random.randint(a,b)
用于生成一個指定范圍內的整數，a為下限，b為上限，生成的隨機整數a<=n<=b;

若a=b，則n=a；若a>b，報錯

代碼如下:
>>> random.uniform(10,10)
10.0
>>> random.randint(10,20)
15
>>> random.randint(10,10)
10
>>> random.randint(20,10)
Traceback (most recent call last):
……
ValueError: empty range for randrange() (20,11, -9)

random.randrange([start], stop, [,step])
從指定范圍內，按指定基數遞增的集合中獲取一個隨機數，基數缺省值為1

代碼如下:
>>> random.randrange(10,100,5)
95
>>> random.randrange(10,100,5)
45

random.choice(sequence)
從序列中獲取一個隨機元素，參數sequence表示一個有序類型，并不是一種特定類型，泛指list，tuple，字符串等

代碼如下:
>>> random.choice([1,2,3,4])
1
>>> random.choice([1,2,3,4])
3
>>> random.choice('hello')
'e'

random.shuffle(x[, random])
用于將一個列表中的元素打亂

代碼如下:
>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> random.shuffle(a)
>>> a
[4, 5, 2, 1, 3]
>>> random.shuffle(a)
>>> a
[3, 2, 5, 1, 4]

random.sample(sequence, k)
從指定序列中隨機獲取k個元素作為一個片段返回，sample函數不會修改原有序列

代碼如下:
>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> random.sample(a,3)
[1, 4, 5]
>>> random.sample(a,3)
[1, 2, 5]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]

decimal

1.簡介

默認，浮點數學缺乏精確性

decimal 模塊提供了一個 Decimal 數據類型用于浮點數計算。相比內置的二進制浮點數實現 float這個類型有助于

金融應用和其它需要精確十進制表達的場合，
控制精度，
控制舍入以適應法律或者規定要求，
確保十進制數位精度，或者用戶希望計算結果與手算相符的場合。
Decimal 重現了手工的數學運算，這就確保了二進制浮點數無法精確保有的數據精度。高精度使 Decimal 可以執行二進制浮點數無法進行的模運算和等值測試。

2.使用

代碼如下:
>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal('0.1') / Decimal('0.3')
Decimal('0.3333333333333333333333333333')

>>> from decimal import getcontext
>>> getcontext().prec = 4 #設置全局精度
>>> Decimal('0.1') / Decimal('0.3')
Decimal('0.3333')

fractions
分數類型

構造

復制代碼代碼如下:

>>> from fractions import Fraction
>>> Fraction(16, -10) #分子分母
Fraction(-8, 5)
>>> Fraction(123) #分子
Fraction(123, 1)

>>> Fraction('3/7') #字符串分數
Fraction(3, 7)

>>> Fraction('-.125') #字符串浮點數
Fraction(-1, 8)

>>> Fraction(2.25) #浮點數
Fraction(9, 4)

>>> from decimal import Decimal
>>> Fraction(Decimal('1.1')) #Decimal
Fraction(11, 10)

計算

代碼如下:

>>> from fractions import Fraction
>>> a = Fraction(1,2)
>>> a
Fraction(1, 2)
>>> b = Fraction('1/3')
>>> b
Fraction(1, 3)
>>> a + b
Fraction(5, 6)
>>> a - b
Fraction(1, 6)

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