本篇文章為大家帶來了關於python的相關知識，其中主要介紹了關於數學相關模型的問題，包括了math模組數學常數、常用函數以及decimal模組的一些內容，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。
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| 1、數學常數 | ||
|---|---|---|
| 說明 | 實例 |
| math.pi
| >>> | math.pi | 輸出結果：3.141592653589793 | math.e
| >>> | math.e 輸出結果：2.718281828459045
|
| - math.inf
| >>> | math.inf輸出結果： | inf
|
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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)
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
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
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
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
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。
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
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
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
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位小数输出结果：
1.123 1.12 1.1
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