목차
1. 수학 모듈
1. 수학 상수
2、常用函数
math.ceil(浮点数)
math.floor(浮点数)
round(浮点数)
math.fabs(数值)
abs(数值)
math.fmod(x, y)
math.pow(底数,幂)
math.sqrt(数值)
fsum(序列)
sum(序列)
math.modf(数值)
math.trunc(浮点数)
math.copysign(值1,值2)
math.actorial(x)
math.gcd(x, y)
二、decimal模块
1、什么时候使用decimal
2、使用decimal
백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 Python 수학 관련 모듈을 완전히 마스터하세요.

Python 수학 관련 모듈을 완전히 마스터하세요.

Apr 20, 2022 pm 01:01 PM
python

이 글은 수학 모듈의 수학 상수, 공통 함수, 소수 모듈의 일부 내용 등 수학 모델과 관련된 문제를 주로 소개하는 python에 대한 관련 지식을 제공합니다. 모두에게 도움이 되기를 바랍니다.

Python 수학 관련 모듈을 완전히 마스터하세요.

추천 학습: python 비디오 튜토리얼

1. 수학 모듈

수학 라이브러리는 Python에서 제공하는 내장 수학 함수 라이브러리입니다. 왜냐하면 복소수 유형은 과학적 계산에 자주 사용되기 때문입니다. 일반적인 계산에서는 일반적으로 사용되지 않으므로 수학 라이브러리 는 복소수 유형을 지원하지 않으며 정수 및 부동 소수점 연산만 지원합니다.

import math
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1. 수학 상수

math.e
상수 설명
math.pi Pi π >>> 수학. pi 출력 결과: 3.141592653589793math.pi 输出结果:3.141592653589793
math.e 自然常数e >>> math.e 输出结果:2.718281828459045
math.inf 正无穷大,负无穷大为:-math.inf >>> math.inf 输出结果:inf
math.nan 非浮点数标记,NaN >>> math.nan 输出结果:nan
🎜자연 상수 e🎜🎜>>> math.e 출력 결과: 2.718281828459045🎜🎜🎜🎜math.inf🎜🎜양수 무한대, 음수 무한대: -math.inf🎜🎜>>> code> 출력 결과: inf🎜🎜🎜🎜math.nan🎜🎜비부동 소수점 표시, NaN🎜🎜>>> math.nan 출력 결과: 난🎜🎜🎜🎜

2、常用函数

math.ceil(浮点数)

向上取整操作;返回值:整数

>>> import math
>>> math.ceil(13.14)
14
>>> math.ceil(9.9)
10
>>> math.ceil(19) # 整数无效
19
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math.floor(浮点数)

向下取整操作;返回值:整数

>>> import math
>>> math.floor(13.14)
13
>>> math.floor(9.9)
9
>>> math.floor(19) # 整数无效
19
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round(浮点数)

四舍五入操作;返回值:整数

>>> import math
>>> round(13.14)
13
>>> round(9.9)
10
>>> round(11.936, 2) # 保留两位小数的方式
11.94
>>> round(9) # 整数无效
9
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math.fabs(数值)

获取数值绝对值操作;返回值:浮点数

>>> import math
>>> math.fabs(-9)
9.0
>>> math.fabs(9)
9.0
>>> math.fabs(-9.9)
9.9
>>> math.fabs(9.9)
9.9
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abs(数值)

获取数值绝对值操作;返回值:整数、浮点数(根据原数据的类型而定)

>>> import math
>>> abs(-9)
9
>>> abs(-9.9)
9.9
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math.fmod(x, y)

返回 x/y 的余数;返回值:浮点数

>>> import math
>>> math.fmod(4, 2)
0.0
>>> math.fmod(5, 2)
1.0
>>> math.fmod(10, 3)
1.0
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math.pow(底数,幂)

计算一个数值的N次方;返回值:浮点类型

>>> import math
>>> math.pow(2,4)
16.0
>>> math.pow(3,2)
9.0
>>> math.pow(5, 3)
125.0
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math.sqrt(数值)

开平方;返回值:浮点数

>>> import math>>> math.sqrt(9)3.0>>> math.sqrt(4)2.0>>> math.sqrt(16)4.0
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fsum(序列)

返回序列中所有元素的和;返回值:浮点数

>>> import math
>>> math.fsum((1, 2, 3, 4, 5))
15.0
>>> math.fsum(range(1,11))
55.0
>>> math.fsum(range(1,101))
5050.0
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sum(序列)

将一个序列的数值进行相加求和;返回值:数值类型(根据序列中数值的类型变化)

>>> import math
>>> sum([1,2,3,4,5])
15
>>> sum(range(1,11)
... )
55
>>> sum([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0])
15.0
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math.modf(数值)

将一个浮点数拆成小数和整数部分组成的元组;返回值:元组

>>> import math
>>> math.modf(10.1)
(0.09999999999999964, 10.0)
>>> math.modf(9.9)
(0.9000000000000004, 9.0)
>>> math.modf(9)
(0.0, 9.0)
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math.trunc(浮点数)

返回浮点数的整数部分;返回值:整数

>>> import math
>>> math.trunc(2.1)
2
>>> math.trunc(9.9)
9
>>> math.trunc(10.0)
10
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math.copysign(值1,值2)

将第二个数的正负号复制给第一个数;返回值:浮点数(值1 符号是值2的正负号)

>>> import math
>>> math.copysign(-2, 1)
2.0
>>> math.copysign(2,-1)
-2.0
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math.actorial(x)

返回 x 的阶乘,如果 x 不是整数或为负数时则将引发 ValueError;返回值:整数

>>> import math
>>> math.factorial(4)
24
>>> math.factorial(3)
6
>>> math.factorial(1)
1
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math.gcd(x, y)

返回整数 x 和 y 的最大公约数;返回值:整数

>>> import math
>>> math.gcd(2,4)
2
>>> math.gcd(3,9)
3
>>> math.gcd(9,6)
3
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二、decimal模块

decimal 模块提供了一个Decimal数据类型用于浮点数计算。相比内置的二进制浮点数实现float这个类型有助于金融应用和其它需要精确十进制表达的场合,控制精度,控制舍入以适应法律或者规定要求,确保十进制数位精度,或者用户希望计算结果与手算相符的场合。Decimal重现了手工的数学运算,这就确保了二进制浮点数无法精确保有的数据精度。高精度使Decimal可以执行二进制浮点数无法进行的模运算和等值测试。

1、什么时候使用decimal

python中小数相加可能会计算出结果不对,那就是由于科学计算精度问题
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如上:我们需要得要的值是5.03,如果需要处理这个问题的话就需要用到decimal模块了

2、使用decimal

设置精度decimal.getcontext().prec = num (num为有效数字个数)

>>> import decimal

>>> decimal.getcontext().prec = 3
>>> print(decimal.Decimal(2.02) + decimal.Decimal(3.01))
5.03

>>> decimal.getcontext().prec = 2
>>> print(decimal.Decimal(2.02) + decimal.Decimal(3.01))
5.0
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设置小数位数quantize()

import decimal

print(decimal.Decimal(1.1234567890).quantize(decimal.Decimal("0.000")))  # 设置3位小数
print(decimal.Decimal(1.1234567890).quantize(decimal.Decimal("0.00")))  # 设置2位小数
print(decimal.Decimal(1.1234567890).quantize(decimal.Decimal("0.0")))  # 设置1位小数
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输出结果:

1.123
1.12
1.1
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推荐学习:python视频教程

위 내용은 Python 수학 관련 모듈을 완전히 마스터하세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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