Hướng dẫn python simulator online - trình mô phỏng python trực tuyến
Bạn cần tính toán nhanh? Python có thể giúp bạn! Dưới đây là cách dùng “máy tính” Python. Python có thể giúp bạn! Dưới đây là cách dùng “máy tính” Python. Nội dung chính
Mở PythonCách mở Python tùy thuộc vào hệ điều hành bạn đang dùng. Trong Linux, macOS hay Windows với Windows Subsystem cho Linux, bạn chỉ cần nhập python hoặc python3 vào cửa sổ nhắc lệnh terminal. Các phép tính toán họcKhi mở trình thông dịch Python, bạn được đưa tới Python prompt. Nếu quen dùng máy tính bỏ túi, bạn sẽ thấy các phép toán ở đây quen thuộc. Phép cộng đơn giản:
Tất nhiên, trình thông dịch này sẽ trả kết quả về 4. Phép trừ cũng tương tự.
Bạn cũng có thể thực hiện phép nhân, trong đó dấu nhân là biểu tượng *.
Phép chia dùng /. Trong Python 3, kết quả trả về dưới dạng phân số thập phân.
Số mũ dùng **
Phép toán nâng cao hơnGiống như các ngôn ngữ lập trình khác, Python dùng các thư viện để mở rộng chức năng và thực hiện phép toán cũng không ngoại lệ. Là một phần của thư viện tiêu chuẩn, Python bao gồm library Toán học. Để sử dụng nó, chỉ cần nhập dòng sau vào cửa sổ trình thông dịch:
Thư viện toán học cũng có các hàm lượng giác cũng như thông tin về con số. Nó bao gồm cả một số gần đúng của pi. Ví dụ: Hãy dùng phép tính trên Python để chứng minh đặt một chiếc pizza cỡ lớn sẽ tiết kiệm tiền hơn bởi diện tích tăng theo bình phương bán kính của một chiếc pizza tròn. Nhớ rằng, công thức tính diện tích hình tròn là pi nhân với bình phương bán kính hình tròn. Ví dụ, đây là diện tích của một chiếc pizza 8-inch được tính bằng Python:
Và đối với một chiếc bánh pizza 16 inch:
Từ kết quả, bạn đã thấy rõ sự khác biệt phải không? Trên đây là cách làm toán trên Python. Hi vọng bài viết hữu ích với các bạn.cách làm toán trên Python. Hi vọng bài viết hữu ích với các bạn. Lời tựa Dạo này đọc Framgia Confession, thấy nhiều bạn đang FA, mong muốn được gởi tình cảm đến bạn này bạn kia…Chứng tỏ, mong muốn thoát khỏi độc thân của các Framgia-er khá là cao (haha). Mở bài hơi liên quan, hôm nay mình muốn giới thiệu cho các bạn một bài viết khá thú vị: Dùng thuật toán trong Python 3 để tính xác suất thoát FA một cách tối ưu nhất. Mời các bạn đọc bài và tự tính tỉ lệ cho bản thân nha. Have Fun! Dạo này đọc Framgia Confession, thấy nhiều bạn đang FA, mong muốn được gởi tình cảm đến bạn này bạn kia…Chứng tỏ, mong muốn thoát khỏi độc thân của các Framgia-er khá là cao (haha). Mở bài hơi liên quan, hôm nay mình muốn giới thiệu cho các bạn một bài viết khá thú vị: Dùng thuật toán trong Python 3 để tính xác suất thoát FA một cách tối ưu nhất. Mời các bạn đọc bài và tự tính tỉ lệ cho bản thân nha. Have Fun! Nội dung bài dịch Hiện nay, tại Nhật Bản, trong số những người dưới 50 tuổi thì: Cứ 4 nam thì có 1 người không kết hôn. Tỉ lệ này với nữ giới là 1/7. Xu hướng không kết hôn ở cả hai giới đều đang tiếp tục tăng lên (nguồn: báo Huftington). Nguyên nhân của tình trạng này thì có rất nhiều, nhưng có vẻ lý do thuộc hàng Top cho tỉ lệ kết hôn thấp, đó là “Không tìm thấy đối phương thích hợp”. Tuy nhiên, vấn đề đặt ra là: “Về tổng thể, đối phương thích hợp là đối phương như thế nào?” Các tiêu chí, điều kiện, yêu cầu với đối phương như: Thu nhập, ngoại hình, tính cách, nhà cửa….v.v với mỗi người sẽ có sự khác nhau. Dẫu biết trăm năm là hữu hạn, dù đã gặp được đối tượng có vẻ phù hợp… nhưng cũng không ít người có suy nghĩ “Biết đâu sau đó lại tìm được đối tượng tốt hơn thì sao?” Cứ chần chừ như vậy nên nhiều khi các bạn đã tự đánh mất cơ hội của chính mình (khoc). Tôi xin tóm lược phương pháp tối ưu để tính xác suất tìm được người vợ tiềm năng của các chàng trong bài toán dưới đây: Giả sử có 1 anh A – đang kiếm Gấu để sau này cưới vợ. Hiện nay, tại Nhật Bản, trong số những người dưới 50 tuổi thì: Cứ 4 nam thì có 1 người không kết hôn. Tỉ lệ này với nữ giới là 1/7. Xu hướng không kết hôn ở cả hai giới đều đang tiếp tục tăng lên (nguồn: báo Huftington). Nguyên nhân của tình trạng này thì có rất nhiều, nhưng có vẻ lý do thuộc hàng Top cho tỉ lệ kết hôn thấp, đó là “Không tìm thấy đối phương thích hợp”. Tuy nhiên, vấn đề đặt ra là: “Về tổng thể, đối phương thích hợp là đối phương như thế nào?” Các tiêu chí, điều kiện, yêu cầu với đối phương như: Thu nhập, ngoại hình, tính cách, nhà cửa….v.v với mỗi người sẽ có sự khác nhau. Dẫu biết trăm năm là hữu hạn, dù đã gặp được đối tượng có vẻ phù hợp… nhưng cũng không ít người có suy nghĩ “Biết đâu sau đó lại tìm được đối tượng tốt hơn thì sao?” Cứ chần chừ như vậy nên nhiều khi các bạn đã tự đánh mất cơ hội của chính mình (khoc). Tôi xin tóm lược phương pháp tối ưu để tính xác suất tìm được người vợ tiềm năng của các chàng trong bài toán dưới đây: Giả sử có 1 anh A – đang kiếm Gấu để sau này cưới vợ.
Hàm số chính (Main funtion) sẽ là: Input số lượng các ứng viên, và số lượng người mà A có thể gặp gỡ hẹn hò đến khi A lập ra giá trị ngưỡng rồi chọn ra đối tượng có điểm số cao hơn giá trị ngưỡng ban đầu. Sau đó Output ra rank và Score của partner. Điểm của các ứng viên sẽ được lấy từ việc điều chỉnh random từ 0 đến 100.
Ví dụ: Số lượng ứng viên là 10 người. Số lượng các cô gái mà anh A gặp khi tới điểm ngưỡng là sấp sỉ 37% - tức là 4 cô. Hàm số này getmeplease(10,4,1 sẽ được biểu diễn như trong biểu đồ dưới đây. Trong 10 người, anh A đã có thể kết hôn với người có số điểm cao nhất – người sẽ xuất hiện ở lần thứ 8 (sugoi) SimulationTôi tiếp tục thực hiện phép tính trên với 4 pattern: Số người có thể gặp gỡ được N là 5, 10, 20, 100. Tương tự như vậy, tôi dùng 4 pattern cho Số lượng các cô gái gặp được cho đến khi lập được giá trị ngưỡng, thay đổi từ 10%, 37%, 50%, 80% và so sánh các kết quả. Với hàm số dưới đây, tôi đã cho chạy Simulation 10.000 lần với các option ("optimal": 37%、"early": 10%、"late": 80%、"half": 50%) và đã lập được Rank, Histogram của từng ứng viên được lựa chọn, rồi request giá trị trung tâm 0Nếu N = 20 Nếu anh A gặp 20 người, thì Score và Rank của các ứng viên sẽ được phân bổ như ảnh sau: Nếu anh A gặp 20 người, thì Score và Rank của các ứng viên sẽ được phân bổ như ảnh sau: Nếu anh A gặp 20 người, thì Score và Rank của các ứng viên sẽ được phân bổ như ảnh sau: Rank Nếu sử dụng option Optimal(37%) thì giá trị trung bình của rank sẽ là 3. Theo tiền đề ở đầu bài “Nói Không với 37% đầu tiên. Sau đó sẽ nói CÓ với người có điểm số cao nhất” thì trong những ứng viên có điểm số lớn nhất, anh A có thể kết hôn với 1 trong 3 người đứng đầu. Ngoài ra, giá trị trung bình của Early (10%) và Half (50%) lần lượt là 6 và 4 => Nếu chọn thì sẽ không tốt lắm. Với Late (80%), giá trị trung bình là 9 => tỉ lệ thất bại lại càng cao hơn. Thế còn điểm số (Score) thì sao? Nếu dùng option Optimal (37%): thì giá trị trung bình của Score là 89. Với các option khác: Early (10%)が78、Late (80%) là 59, Half (80%) là 86 nên khi quyết định giá trị ngưỡng 1/e thì performance khá cao. Anh A chọn được vợ dễ dàng hơn. ở đây chiến lược tối ưu nhất không phải là đưa ra lời giải tối ưu nhất, mà là việc : Làm sao để tăng tính khả thi để đến gần với lời giải hay nhất. Tôi sẽ xét các trường hợp: số lượng ứng viên lần lượt là : 5 người, 10 người, 100 người. N = 5 Rank Score N = 10 Rank Rank Rank Score N = 100 Rank Rank Rank Score N = 100 Rank Rank N = 100 RankDựa theo các biểu đồ trên, có thể thấy xu hướng: Khi số lượng ứng viên càng tăng lên thì Performance, đặc biệt là với nhóm late càng tệ. Nếu số lượng ứng viên ít thì Performance có khác nhau đôi chút, nhưng điểm Score có xu hướng thấp dần. ở bất kì trường hợp nào: Người gặp đầu tiên sau khi đã trừ 37% sẽ là người có khả năng có Rank và Score cao nhất => là ứng viên tiềm năng nhất cho A. Kết luậnChú ý • Đời không như là mơ, Có những trường hợp: Mình say Yes nhưng đối phương say No. • Những anh chàng không có đối tượng nào (Những người mà ngày nghỉ cũng ở nhà ngồi Code) • Dù chọn được chiến lược tối ưu nhưng cũng không có nghĩa là sẽ lấy được kết quả tối ưu nhất Nhưng dù sao thì các bạn hãy cố gắng nhé. Cơ hội ít còn hơn không!=)): http://qiita.com/katsu1110/items/248097d7aea58e643749?utm_source=Qiita Sưu tầm và dịch bài: Thanh Thảo: http://qiita.com/katsu1110/items/248097d7aea58e643749?utm_source=Qiita Sưu tầm và dịch bài: Thanh Thảo |