由于該math模塊與 Python 版本一起打包，因此您不必單獨安裝它，直接導入：

import math

math模塊常數(shù)

Pythonmath模塊提供了多種預定義常量。訪問這些常量提供了幾個優(yōu)點。一方面，您不必手動將它們硬編碼到您的應用程序中，這為您節(jié)省了大量時間。另外，它們在整個代碼中提供一致性。該模塊包括幾個著名的數(shù)學常數(shù)和重要值：

圓周率π

Tau (τ)

歐拉數(shù)e

無限

不是數(shù)字 (NaN)

1. 圓周率

Pi (π) 是圓的周長 ( c ) 與其直徑 ( d )的比值：

π = c/d
對于任何圓，該比率始終相同。

Pi 是一個無理數(shù)，這意味著它不能表示為一個簡單的分數(shù)。因此，pi 的小數(shù)位數(shù)是無限的，但可以近似為 22/7，即 3.141。

您可以按如下方式訪問 pi：

>>> math.pi
3.141592653589793

如您所見，在 Python 中 pi 值保留為小數(shù)點后十五位。提供的位數(shù)取決于底層 C 編譯器。Python 默認打印前 15 位數(shù)字，并math.pi始終返回一個浮點值。

那么 pi 可以通過哪些方式對您有用呢？您可以使用 2π r計算圓的周長，其中r是圓的半徑：

>>> r = 3
>>> circumference = 2 * math.pi * r
>>> f"Circumference of a Circle = 2 * {math.pi:.4} * {r} = {circumference:.4}"
'Circumference of a Circle = 2 * 3.142 * 3 = 18.85'

您可以使用它math.pi來計算圓的周長。您還可以使用公式 π r ²計算圓的面積，如下所示：

>>> r = 5
>>> area = math.pi * r * r
>>> f"Area of a Circle = {math.pi:.4} * {r} * {r} = {area:.4}"
'Area of a Circle = 3.142 * 5 * 5 = 78.54'

2. Tau (τ)

Tau (τ) 是圓的周長與其半徑的比值。這個常數(shù)等于 2π，或大約 6.28。與 pi 一樣，tau 是一個無理數(shù)，因為它只是 pi 乘以 2。

許多數(shù)學表達式使用 2π，而使用 tau 可以幫助簡化方程。例如，我們可以用 tau 代替 tau 并使用更簡單的方程 τ r，而不是用 2π r計算圓的周長。

然而，使用 tau 作為圓常數(shù)仍存在爭議。您可以根據(jù)需要自由使用 2π 或 τ。

您可以使用 tau 如下：

>>> math.tau
6.283185307179586

像math.pi,math.tau返回十五位數(shù)字并且是一個浮點值。您可以使用 tau 計算具有 τ r的圓的周長，其中r是半徑，如下所示：

>>> r = 3
>>> circumference = math.tau * r
>>> f"Circumference of a Circle = {math.tau:.4} * {r} = {circumference:.4}"
'Circumference of a Circle = 6.283 * 3 = 18.85'

您可以使用math.tau代替2 * math.pi來整理包含表達式 2π 的方程。

3. 歐拉數(shù)

歐拉數(shù) ( e ) 是一個常數(shù)，它是自然對數(shù)的底數(shù)，自然對數(shù)是一種常用于計算增長率或衰減率的數(shù)學函數(shù)。與 pi 和 tau 一樣，歐拉數(shù)是一個具有無限小數(shù)位的無理數(shù)。e的值通常近似為 2.718。

歐拉數(shù)是一個重要的常數(shù)，因為它有許多實際用途，例如計算人口隨時間的增長或確定放射性衰變率。您可以從math模塊中訪問歐拉數(shù)，如下所示：

>>> math.e
2.718281828459045

4. 無限

無窮大不能由數(shù)字定義。相反，它是一個數(shù)學概念，代表永無止境或無限的事物。無窮大可以朝任一方向發(fā)展，正向或負向。

當您想將給定值與絕對最大值或最小值進行比較時，您可以在算法中使用無窮大。

Python中正無窮大和負無窮大的取值如下：

>>> f"Positive Infinity = {math.inf}"
'Positive Infinity = inf'
>>> f"Negative Infinity = {-math.inf}"
'Negative Infinity = -inf'

無窮大不是數(shù)值。相反，它被定義為math.inf. Python 在 3.5 版中引入了這個常量，相當于float(“inf”)：

>>> float("inf") == math.inf
True

既float(“inf”)和math.inf表示無窮大的概念，使得math.inf大于任何數(shù)值：

>>> x = 1e308
>>> math.inf > x
True

上面代碼中，math.inf大于x10 308（浮點數(shù)的最大大?。┑闹?，為雙精度數(shù)。

同樣，-math.inf小于任何值：

>>> y = -1e308
>>> y > -math.inf
True

負無窮小于 的值y，即 -10 308。沒有數(shù)字可以大于無窮大或小于負無窮大。這就是為什么數(shù)學運算 withmath.inf不會改變無窮大的值：

>>> math.inf + 1e308
inf
>>> math.inf / 1e308
inf

5. 不是數(shù)字

不是數(shù)字或 NaN 并不是真正的數(shù)學概念。它起源于計算機科學領域，作為對非數(shù)字值的引用。NaN值可以是由于無效的輸入，或者它可以指示一個變量即應該是數(shù)值已經(jīng)由文本字符或符號損壞。

檢查值是否為 NaN 始終是最佳實踐。如果是，那么它可能會導致您的程序中出現(xiàn)無效值。Python 在 3.5 版本中引入了 NaN 常量。

您可以觀察以下值math.nan：

>>> math.nan
nan

NaN 不是數(shù)值。你可以看到，價值math.nan是nan，相同的值float(“nan”)。

算術函數(shù)

1. factorial()

僅僅為了得到一個數(shù)的階乘而實現(xiàn)自己的函數(shù)既耗時又低效。更好的方法是使用math.factorial().。

以下是如何使用 找到數(shù)字的階乘math.factorial()：

>>> math.factorial(7)
5040

2. ceil()

math.ceil()將返回大于或等于給定數(shù)字的最小整數(shù)值。如果數(shù)字是正小數(shù)或負小數(shù)，則函數(shù)將返回下一個大于給定值的整數(shù)值。

例如，輸入 5.43 將返回值 6，輸入 -12.43 將返回值 -12。math.ceil()可以將正實數(shù)或負實數(shù)作為輸入值，并且將始終返回整數(shù)值。

當您向 輸入整數(shù)值時ceil()，它將返回相同的數(shù)字：

>>> math.ceil(6)
6
>>> math.ceil(-11)
-11

3. floor()

floor()將返回小于或等于給定數(shù)字的最接近的整數(shù)值。此函數(shù)的行為與 相反ceil()。例如，輸入 8.72 將返回 8，輸入 -12.34 將返回 -13。floor()可以將正數(shù)或負數(shù)作為輸入，并返回一個整數(shù)值。

如果您輸入一個整數(shù)值，則該函數(shù)將返回相同的值：

>>> math.floor(4)
4
>>> math.floor(-17)
-17

4. trunc()

當您得到一個帶小數(shù)點的數(shù)字時，您可能只想保留整數(shù)部分并消除小數(shù)部分。該math模塊有一個被調(diào)用的函數(shù)trunc()，它可以讓你做到這一點。

刪除十進制值是一種四舍五入。使用trunc()，負數(shù)總是向上舍入到零，正數(shù)總是向下舍入到零。

以下是該trunc()函數(shù)如何舍入正數(shù)或負數(shù)：

>>> math.trunc(12.32)
12
>>> math.trunc(-43.24)
-43

5. isclose()

例如，采用以下一組數(shù)字：2.32、2.33 和 2.331。當你用兩個小數(shù)點來衡量接近度時，2.32 和 2.33 是接近的。但實際上，2.33 和 2.331 更接近。因此，親近是一個相對的概念。如果沒有某種閾值，您就無法確定接近度。

幸運的是，該math模塊提供了一個名為的函數(shù)isclose()，可讓您為接近度設置自己的閾值或容忍度。它返回True如果兩個數(shù)字是你建立親密，否則返回公差范圍內(nèi)False。

讓我們看看如何使用默認容差比較兩個數(shù)字：

• 相對容差或rel_tol是相對于輸入值的幅度被認為“接近”的最大差異。這是公差的百分比。默認值為 1e-09 或 0.000000001。
• 絕對容差或abs_tol是被視為“接近”的最大差異，而不管輸入值的大小。默認值為 0.0。

isclose使用上面的表達式來確定兩個數(shù)字的接近程度。您可以替換自己的值并觀察任何兩個數(shù)字是否接近。

在以下情況下，6 和 7不接近：

>>> math.isclose(6, 7)
False

數(shù)字 6 和 7 不被視為接近，因為相對容差設置為九位小數(shù)。但是，如果你輸入6.999999999和7相同的誤差下，那么他們被認為是接近：

>>> math.isclose(6.999999999, 7)
True

冪函數(shù)

power 函數(shù)將任何數(shù)字x作為輸入，將x提高到某個n 次冪，然后返回x n作為輸出。

Python 的math模塊提供了幾個與冪的功能。在本節(jié)中，您將了解冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)和平方根函數(shù)。

您可以使用math.pow()來獲取數(shù)字的冪。math.pow() 需要兩個參數(shù)，第一個參數(shù)是基值，第二個參數(shù)是冪值。

>>> math.pow(2, 5)
32.0
>>> math.pow(5, 2.4)
47.59134846789696

1. exp()

math模塊提供了一個函數(shù) ，exp()可讓您計算數(shù)字的自然指數(shù)。

您可以按如下方式找到該值：

>>> math.exp(21)
1318815734.4832146
>>> math.exp(-1.2)
0.30119421191220214

2. 對數(shù)函數(shù)

log()有兩個論點。第一個是強制性的，第二個是可選的。使用一個參數(shù)，您可以獲得輸入數(shù)字的自然對數(shù)（以e為底）：

>>> math.log(4)
1.3862943611198906
>>> math.log(3.4)
1.2237754316221157

math模塊還提供了兩個單獨的函數(shù)，可讓您計算以 2 和 10 為底的對數(shù)值：

log2() 用于計算以 2 為底的對數(shù)值。

log10() 用于計算以 10 為底的對數(shù)值。

>>> math.log2(math.pi)
1.6514961294723187
>>> math.log(math.pi, 2)
1.651496129472319

>>> math.log10(math.pi)
0.4971498726941338
>>> math.log(math.pi, 10)
0.4971498726941338

其他重要的math模塊功能

math.gcd()：計算兩個數(shù)字的最大公約數(shù)；

math.fsum()：在不使用循環(huán)的情況下找到可迭代值的總和；

math.sqrt()：求任何正實數(shù)（整數(shù)或小數(shù)）的平方根；

math.radians()：返回度數(shù)輸入的弧度值；

math.degrees()：將弧度轉換為度數(shù)；

math.sin()、math.cos()、math.tan()：計算正弦、余弦、正切；

以上就是Python中非常實用的Math模塊函數(shù)教程詳解的詳細內(nèi)容，更多關于Math模塊函數(shù)的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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