Hướng dẫn where is the math module in python? - mô-đun toán học trong python ở đâu?
|
Mô -đun này cung cấp quyền truy cập vào các hàm toán học được xác định bởi tiêu chuẩn C. Show
Các chức năng này không thể được sử dụng với các số phức tạp; Sử dụng các hàm cùng tên từ mô -đun Các chức năng sau được cung cấp bởi mô -đun này. Ngoại trừ khi được ghi nhận rõ ràng khác, tất cả các giá trị trả về đều nổi. Các chức năng lý thuyết và đại diện số________ 6 ________ 7 (x)(x)¶Trả lại trần của x, số nguyên nhỏ nhất lớn hơn hoặc bằng x. Nếu X không phải là một chiếc phao, các đại biểu cho Trả lại số cách để chọn các mục K từ n mục mà không lặp lại và không có thứ tự. Đánh giá thành >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-052 khi >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-053 và đánh giá về 0 khi >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-054. Cũng được gọi là hệ số nhị thức vì nó tương đương với hệ số của thuật ngữ K-th trong mở rộng đa thức của biểu thức >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-055. Tăng >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-056 nếu một trong những đối số không phải là số nguyên. Tăng >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-057 nếu một trong những đối số là tiêu cực. Mới trong phiên bản 3.8. ________ 6 ________ 19 (x, y) ¶(x, y)¶Trả về một chiếc phao với cường độ (giá trị tuyệt đối) của x nhưng dấu hiệu của y. Trên các nền tảng hỗ trợ các số không có chữ ký, sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))0 trả về -1.0. ________ 6 ________ 22 (x)(x)¶ Trả về giá trị tuyệt đối của x. ________ 6 ________ 24 (x)(x)¶Trả lại X Factorial như một số nguyên. Tăng >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-057 nếu x không tích hợp hoặc âm. Không dùng nữa kể từ phiên bản 3.9: Chấp nhận phao với các giá trị tích phân (như sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))6) is deprecated. ________ 6 ________ 28 (x)(x)¶ Trả lại sàn của X, số nguyên lớn nhất ít hơn hoặc bằng x. Nếu X không phải là một chiếc phao, các đại biểu cho sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))9, sẽ trả về giá trị Integral. ________ 6 ________ 32 (x, y) ¶(x, y)¶Trả về def phi(x): 'Cumulative distribution function for the standard normal distribution' return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.03, theo định nghĩa của thư viện nền tảng C. Lưu ý rằng biểu thức python def phi(x): 'Cumulative distribution function for the standard normal distribution' return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.04 có thể không trả về kết quả tương tự. Mục đích của tiêu chuẩn C là def phi(x): 'Cumulative distribution function for the standard normal distribution' return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.03 là chính xác (về mặt toán học; đến độ chính xác vô hạn) bằng def phi(x): 'Cumulative distribution function for the standard normal distribution' return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.06 đối với một số số nguyên n sao cho kết quả có cùng dấu với x và độ lớn nhỏ hơn def phi(x): 'Cumulative distribution function for the standard normal distribution' return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.07. Thay vào đó, Python từ def phi(x): 'Cumulative distribution function for the standard normal distribution' return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.04 trả về kết quả với dấu hiệu của y và có thể không chính xác tính toán cho các đối số nổi. Ví dụ, def phi(x): 'Cumulative distribution function for the standard normal distribution' return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.09 là >>> import math >>> math.nan == math.nan False >>> float('nan') == float('nan') False >>> math.isnan(math.nan) True >>> math.isnan(float('nan')) True0, nhưng kết quả của Python, >>> import math >>> math.nan == math.nan False >>> float('nan') == float('nan') False >>> math.isnan(math.nan) True >>> math.isnan(float('nan')) True1 là >>> import math >>> math.nan == math.nan False >>> float('nan') == float('nan') False >>> math.isnan(math.nan) True >>> math.isnan(float('nan')) True2, không thể được biểu diễn chính xác như một chiếc phao, và làm tròn đến >>> import math >>> math.nan == math.nan False >>> float('nan') == float('nan') False >>> math.isnan(math.nan) True >>> math.isnan(float('nan')) True3 đáng ngạc nhiên. Vì lý do này, chức năng >>> import math >>> math.nan == math.nan False >>> float('nan') == float('nan') False >>> math.isnan(math.nan) True >>> math.isnan(float('nan')) True4 thường được ưa thích khi làm việc với phao, trong khi Python, def phi(x): 'Cumulative distribution function for the standard normal distribution' return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.04 được ưa thích khi làm việc với các số nguyên. ________ 6 ________ 47 (x)(x)¶ Trả lại mantissa và số mũ của X là cặp >>> import math >>> math.nan == math.nan False >>> float('nan') == float('nan') False >>> math.isnan(math.nan) True >>> math.isnan(float('nan')) True8. M là một chiếc phao và E là một số nguyên sao cho chính xác >>> import math >>> math.nan == math.nan False >>> float('nan') == float('nan') False >>> math.isnan(math.nan) True >>> math.isnan(float('nan')) True9. Nếu x bằng 0, trả về cmath0, nếu không cmath1. Điều này được sử dụng để chọn cách xa nhau, biểu diễn bên trong của một chiếc phao một cách di động. ________ 6 ________ 53 (có thể lặp lại) ¶(iterable)¶Trả về một tổng điểm nổi chính xác của các giá trị trong itable. Tránh mất độ chính xác bằng cách theo dõi nhiều khoản tiền trung gian: >>> sum([.1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1]) 0.9999999999999999 >>> fsum([.1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1, .1]) 1.0 Độ chính xác của thuật toán phụ thuộc vào các đảm bảo số học của IEEE-754 và trường hợp điển hình trong đó chế độ làm tròn là nửa giờ. Trên một số bản dựng không phải Windows, thư viện C cơ bản sử dụng bổ sung chính xác mở rộng và đôi khi có thể đôi một tổng trung gian khiến nó bị tắt trong bit ít quan trọng nhất của nó. Để thảo luận thêm và hai cách tiếp cận thay thế, hãy xem các công thức nấu ăn Cookbook ASPN để tổng hợp điểm nổi chính xác. ________ 6 ________ 55 (*Số nguyên) ¶(*integers)¶Trả về ước số chung lớn nhất của các đối số số nguyên được chỉ định. Nếu bất kỳ đối số nào là khác không, thì giá trị trả về là số nguyên dương lớn nhất là ước số của tất cả các đối số. Nếu tất cả các đối số bằng không, thì giá trị trả về là Mới trong phiên bản 3.5. Đã thay đổi trong phiên bản 3.9: Đã thêm hỗ trợ cho một số lượng đối số tùy ý. Trước đây, chỉ có hai cuộc tranh luận được hỗ trợ.Added support for an arbitrary number of arguments. Formerly, only two arguments were supported. ________ 6 ________ 60 (a, b, *, rel_tol = 1e-09, abs_tol = 0,0) ¶(a, b, *, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0)¶Trả về Việc hai giá trị có được coi là đóng được xác định theo dung sai tuyệt đối và tương đối hay không. rel_tol là dung sai tương đối - đó là sự khác biệt tối đa được phép giữa A và B, so với giá trị tuyệt đối lớn hơn của a hoặc b. Ví dụ, để đặt dung sai 5%, vượt qua ABS_TOL là dung sai tuyệt đối tối thiểu - hữu ích cho việc so sánh gần bằng không. abs_tol phải ít nhất bằng không. Nếu không có lỗi xảy ra, kết quả sẽ là: Các giá trị đặc biệt của IEEE 754 của Mới trong phiên bản 3.5. Xem thêm PEP 485 - một chức năng để kiểm tra sự bình đẳng gần đúng – A function for testing approximate equality ________ 6 ________ 74 (x)(x)¶Trả lại Mới trong phiên bản 3.2. ________ 6 ________ 79 (x)(x)¶Trả về Trả về Trả về căn bậc hai số nguyên của số nguyên không âm n. Đây là sàn của căn bậc hai chính xác của n, hoặc tương đương với số nguyên lớn nhất sao cho a² & nbsp; ≤ & nbsp; n. Đối với một số ứng dụng, có thể thuận tiện hơn khi có số nguyên ít nhất sao cho n & nbsp; ≤ & nbsp; a², hay nói cách khác là trần của căn bậc hai chính xác của n. Đối với N dương tính, điều này có thể được tính toán bằng cách sử dụng Mới trong phiên bản 3.8. ________ 6 ________ 90 (*Số nguyên) ¶(*integers)¶Trả về bội số ít phổ biến nhất của các đối số số nguyên được chỉ định. Nếu tất cả các đối số là khác nhau, thì giá trị trả về là số nguyên dương nhỏ nhất là bội số của tất cả các đối số. Nếu bất kỳ đối số nào bằng không, thì giá trị trả về là Mới trong phiên bản 3.9. ________ 6 ________ 95 (x, i) ¶(x, i)¶Trả lại Trả về các phần phân số và số nguyên của x. Cả hai kết quả đều mang dấu hiệu của X và là phao. ________ 6 ________ 101 (x, y) ¶(x, y)¶Trả lại giá trị điểm nổi tiếp theo sau X về phía y. Nếu x bằng y, trả lại y. Examples:
Xem thêm >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0506. Mới trong phiên bản 3.9. ________ 6 ________ 95 (x, i) ¶(n, k=None)¶Trả lại ________ 6 ________ 99 (x) Trả về các phần phân số và số nguyên của x. Cả hai kết quả đều mang dấu hiệu của X và là phao. ________ 6 ________ 101 (x, y) ¶ Mới trong phiên bản 3.8. ________ 6 ________ 90 (*Số nguyên) ¶(iterable, *, start=1)¶Trả về bội số ít phổ biến nhất của các đối số số nguyên được chỉ định. Nếu tất cả các đối số là khác nhau, thì giá trị trả về là số nguyên dương nhỏ nhất là bội số của tất cả các đối số. Nếu bất kỳ đối số nào bằng không, thì giá trị trả về là Mới trong phiên bản 3.9. Mới trong phiên bản 3.8. ________ 6 ________ 90 (*Số nguyên) ¶(x, y)¶Trả về bội số ít phổ biến nhất của các đối số số nguyên được chỉ định. Nếu tất cả các đối số là khác nhau, thì giá trị trả về là số nguyên dương nhỏ nhất là bội số của tất cả các đối số. Nếu bất kỳ đối số nào bằng không, thì giá trị trả về là Mới trong phiên bản 3.9. ________ 6 ________ 95 (x, i) ¶ Trả lại Trả về các phần phân số và số nguyên của x. Cả hai kết quả đều mang dấu hiệu của X và là phao. ________ 6 ________ 101 (x, y) ¶(x)¶Trả lại giá trị điểm nổi tiếp theo sau X về phía y.
ULP là viết tắt của đơn vị ở vị trí cuối cùng. Xem thêm >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0544 và >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0545. Mới trong phiên bản 3.9. Lưu ý rằng >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0547 có mẫu cuộc gọi/trả về khác với các tương đương C của chúng: chúng lấy một đối số duy nhất và trả về một cặp giá trị, thay vì trả về giá trị trả về thứ hai của chúng thông qua 'tham số đầu ra' (không có điều đó trong Python ). Đối với các hàm >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0535, >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0534 và >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0547, lưu ý rằng tất cả các số điểm nổi có cường độ đủ lớn là số nguyên chính xác. Python phao thường mang không quá 53 bit chính xác (giống như loại kép nền C), trong trường hợp đó bất kỳ sự nổi x nào với >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0551 nhất thiết không có bit phân số. Chức năng sức mạnh và logarit________ 6 ________ 153 (x)(x)¶Trả lại E nâng lên Power X, trong đó E = 2.718281 là cơ sở của logarit tự nhiên. Điều này thường chính xác hơn >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0554 hoặc >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0555. ________ 6 ________ 157 (x)(x)¶ Trả lại E nâng lên Power X, trừ 1. Ở đây e là cơ sở của logarit tự nhiên. Đối với các phao nhỏ X, phép trừ trong >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0558 có thể dẫn đến mất độ chính xác đáng kể; Hàm >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0559 cung cấp một cách để tính toán số lượng này đến độ chính xác đầy đủ: >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-05 Mới trong phiên bản 3.2. ________ 6 ________ 161 (x [, cơ sở]) ¶(x[, base])¶Với một đối số, trả lại logarit tự nhiên của x (cho cơ sở E). Với hai đối số, trả lại logarit của X cho cơ sở đã cho, được tính là >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0562. ________ 6 ________ 164 (x)(x)¶ Trả về logarit tự nhiên của 1+x (cơ sở E). Kết quả được tính theo một cách chính xác cho x gần bằng không. ________ 6 ________ 166 (x)(x)¶Trả về logarit cơ sở-2 của x. Điều này thường chính xác hơn >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0567. Mới trong phiên bản 3.3. Xem thêm >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0568 Trả về số lượng bit cần thiết để đại diện cho một số nguyên trong nhị phân, không bao gồm dấu hiệu và số không dẫn đầu. ________ 6 ________ 170 (x)(x)¶ Trả về logarit cơ sở-10 của x. Điều này thường chính xác hơn >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0571. ________ 6 ________ 173 (x, y) ¶(x, y)¶ Trả lại >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0574 được nâng lên cho sức mạnh >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0575. Các trường hợp đặc biệt tuân theo Phụ lục ‘F, của tiêu chuẩn C99 càng xa càng tốt. Cụ thể, >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0576 và >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0577 luôn trả lại >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0578, ngay cả khi >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0574 là số 0 hoặc NAN. Nếu cả >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0574 và >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0575 đều hữu hạn, >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0574 đều âm và >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0575 không phải là số nguyên thì >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0584 không được xác định và tăng >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-057. Không giống như toán tử >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0586 tích hợp, >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0587 chuyển đổi cả hai đối số của nó thành loại >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0588. Sử dụng >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0586 hoặc hàm >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0590 tích hợp để tính toán sức mạnh số nguyên chính xác. ________ 6 ________ 192 (x)(x)¶ Trả về căn bậc hai của x. Hàm lượng giác¶________ 6 ________ 194 (x)(x)¶Trả lại cosin hồ quang của X, trong radian. Kết quả là giữa >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0596. ________ 6 ________ 198 (x)(x)¶ Trả lại sin hồ quang của X, trong radian. Kết quả là giữa >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0599 đến sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))00. ________ 6 ________ 202 (x)(x)¶ Trả lại tiếp tuyến vòng cung của X, trong radian. Kết quả là giữa >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0599 đến sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))00. ________ 6 ________ 206 (y, x)(y, x)¶ Trả lại sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))07, trong radian. Kết quả là giữa sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))08 và >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-0596. Vectơ trong mặt phẳng từ gốc đến điểm sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))10 làm cho góc này với trục X dương. Điểm của sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))11 là các dấu hiệu của cả hai đầu vào được biết đến, do đó nó có thể tính toán góc phần tư chính xác cho góc. Ví dụ, sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))12 và sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))13 đều là sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))14, nhưng sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))15 là sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))16. ________ 6 ________ 218 (x)(x)¶ Trả lại cosin của X radian. ________ 6 ________ 220 (p, q) ¶(p, q)¶Trả về khoảng cách Euclide giữa hai điểm P và Q, mỗi điểm được đưa ra dưới dạng một chuỗi (hoặc có thể lặp lại) của tọa độ. Hai điểm phải có cùng một chiều. Tương đương với: sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q))) Mới trong phiên bản 3.8. ________ 6 ________ 222 (*tọa độ) ¶(*coordinates)¶Trả lại định mức Euclide, sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))23. Đây là độ dài của vectơ từ gốc đến điểm được đưa ra bởi tọa độ. Đối với một điểm hai chiều sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))10, điều này tương đương với việc tính toán hạ huyết áp của một tam giác vuông bằng định lý Pythagore, sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))25. Đã thay đổi trong phiên bản 3.8: Đã thêm hỗ trợ cho các điểm N chiều. Trước đây, chỉ có trường hợp hai chiều được hỗ trợ.Added support for n-dimensional points. Formerly, only the two dimensional case was supported. Đã thay đổi trong phiên bản 3.10: Cải thiện độ chính xác của thuật toán để lỗi tối đa nằm dưới 1 ULP (đơn vị ở vị trí cuối cùng). Thông thường hơn, kết quả hầu như luôn được làm tròn chính xác trong vòng 1/2 ULP.Improved the algorithm’s accuracy so that the maximum error is under 1 ulp (unit in the last place). More typically, the result is almost always correctly rounded to within 1/2 ulp. ________ 6 ________ 227 (x)(x)¶Trả lại sin của X radian. Trả lại tiếp tuyến của radian x. Chuyển đổi góc cạnh________ 6 ________ 231 (x)(x)¶Chuyển đổi góc X từ radian sang độ. ________ 6 ________ 233 (x)(x)¶Chuyển đổi góc x từ độ sang radian. Chức năng HyperbolicCác hàm hyperbol là các hàm tương tự của các hàm lượng giác dựa trên hyperbolas thay vì các vòng tròn. ________ 6 ________ 235 (x)(x)¶Trả lại cosin hyperbol nghịch đảo của x. ________ 6 ________ 237 (x)(x)¶Trả lại sin hyperbol nghịch đảo của x. ________ 6 ________ 239 (x)(x)¶Trả lại tiếp tuyến hyperbol nghịch đảo của x. ________ 6 ________ 241 (x)(x)¶Trả lại cosin hyperbol của x. ________ 6 ________ 243 (x)(x)¶Trả lại sin hyperbolic của x. ________ 6 ________ 245 (x)(x)¶Trả lại tiếp tuyến hyperbol của x. Chức năng đặc biệt¶________ 6 ________ 247 (x)(x)¶Trả về hàm lỗi tại x. Hàm sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))48 có thể được sử dụng để tính toán các chức năng thống kê truyền thống như phân phối bình thường tiêu chuẩn tích lũy: def phi(x): 'Cumulative distribution function for the standard normal distribution' return (1.0 + erf(x / sqrt(2.0))) / 2.0 Mới trong phiên bản 3.2. ________ 6 ________ 250 (x)(x)¶Trả về hàm lỗi bổ sung tại x. Hàm lỗi bổ sung được định nghĩa là sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))51. Nó được sử dụng cho các giá trị lớn của X trong đó phép trừ từ một sẽ gây ra mất ý nghĩa. Mới trong phiên bản 3.2. ________ 6 ________ 250 (x)(x)¶Trả về hàm lỗi bổ sung tại x. Hàm lỗi bổ sung được định nghĩa là sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))51. Nó được sử dụng cho các giá trị lớn của X trong đó phép trừ từ một sẽ gây ra mất ý nghĩa. Mới trong phiên bản 3.2. ________ 6 ________ 250 (x)(x)¶Trả về hàm lỗi bổ sung tại x. Hàm lỗi bổ sung được định nghĩa là sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))51. Nó được sử dụng cho các giá trị lớn của X trong đó phép trừ từ một sẽ gây ra mất ý nghĩa. Mới trong phiên bản 3.2. ________ 6 ________ 250 (x)Trả về hàm lỗi bổ sung tại x. Hàm lỗi bổ sung được định nghĩa làsqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))51. Nó được sử dụng cho các giá trị lớn của X trong đó phép trừ từ một sẽ gây ra mất ý nghĩa. ________ 6 ________ 253 (x) Trả lại hàm gamma tại x.________ 6 ________ 255 (x) Trả về logarit tự nhiên của giá trị tuyệt đối của hàm gamma tại x.Hằng số trong ________ 6 ________ 257¶ Hằng số toán học π = 3.141592, đến độ chính xác có sẵn.________ 6 ________ 259¶ Hằng số toán học E = 2.718281, đến độ chính xác có sẵn. ________ 6 ________ 261¶Hằng số toán học = 6.283185, đến độ chính xác có sẵn. Tau là một hằng số vòng tròn bằng 2π, tỷ lệ của chu vi vòng tròn trên bán kính của nó. Để tìm hiểu thêm về Tau, hãy xem VI HART Video Pi là (vẫn) sai và bắt đầu ăn mừng ngày tau bằng cách ăn gấp đôi bánh! >>> import math >>> math.nan == math.nan False >>> float('nan') == float('nan') False >>> math.isnan(math.nan) True >>> math.isnan(float('nan')) True Hằng số toán học E = 2.718281, đến độ chính xác có sẵn. ________ 6 ________ 261¶ The sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))74 module consists mostly of thin wrappers around the platform C math library functions. Behavior in exceptional cases follows Annex F of the C99 standard where appropriate. The current implementation will raise >>> from math import exp, expm1 >>> exp(1e-5) - 1 # gives result accurate to 11 places 1.0000050000069649e-05 >>> expm1(1e-5) # result accurate to full precision 1.0000050000166668e-057 for invalid operations like sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))76 or sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))77 (where C99 Annex F recommends signaling invalid operation or divide-by-zero), and sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))78 for results that overflow (for example, sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))79). A NaN will not be returned from any of the functions above unless one or more of the input arguments was a NaN; in that case, most functions will return a NaN, but (again following C99 Annex F) there are some exceptions to this rule, for example sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))80 or sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))81. Hằng số toán học = 6.283185, đến độ chính xác có sẵn. Tau là một hằng số vòng tròn bằng 2π, tỷ lệ của chu vi vòng tròn trên bán kính của nó. Để tìm hiểu thêm về Tau, hãy xem VI HART Video Pi là (vẫn) sai và bắt đầu ăn mừng ngày tau bằng cách ăn gấp đôi bánh! Mới trong phiên bản 3.6. ________ 6 ________ 263¶Một điểm vô cực tích cực điểm nổi. (Đối với vô cực âm, sử dụng sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))64.) Tương đương với đầu ra của sqrt(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))65. Mô -đun toán học ở Python nằm ở đâu?Python có một mô-đun toán học tích hợp. Đây là một mô -đun tiêu chuẩn, vì vậy chúng tôi không cần cài đặt riêng. Chúng tôi chỉ phải nhập nó vào chương trình chúng tôi muốn sử dụng. Chúng ta có thể nhập mô -đun, giống như bất kỳ mô -đun Python nào khác, sử dụng toán học nhập để thực hiện các chức năng để thực hiện các hoạt động toán học.. It is a standard module, so we don't need to install it separately. We only have to import it into the program we want to use. We can import the module, like any other module of Python, using import math to implement the functions to perform mathematical operations.
Làm thế nào để bạn thêm một mô -đun toán học trong Python?Python - Mô -đun toán học.. Ví dụ: Nhận giá trị PI.>>> nhập toán >>> toán học..... Ví dụ: Giá trị E.>>> nhập toán >>> toán học..... Ví dụ: radian và bằng cấp toán học.>>> nhập toán >>> toán học..... Ví dụ: Sin, cos, tính toán tan.>>> nhập toán >>> toán học..... Ví dụ: Log..... Ví dụ: Log10..... Ví dụ: Số mũ..... Ví dụ: Toán tử số mũ **. Gói nào là toán học trong Python?Toán học là một mô-đun tích hợp trong thư viện tiêu chuẩn Python 3 cung cấp các hằng số và chức năng toán học tiêu chuẩn.Bạn có thể sử dụng mô -đun toán học để thực hiện các tính toán toán học khác nhau, chẳng hạn như tính toán số, lượng giác, logarit và theo cấp số nhân.Python 3 standard library that provides standard mathematical constants and functions. You can use the math module to perform various mathematical calculations, such as numeric, trigonometric, logarithmic, and exponential calculations.
Là toán học trong python là mô -đun hoặc gói?Python có một mô-đun tích hợp mà bạn có thể sử dụng cho các nhiệm vụ toán học.Mô -đun toán học có một tập hợp các phương pháp và hằng số. that you can use for mathematical tasks. The math module has a set of methods and constants. |
