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Python math 模塊完全指南

 更新時(shí)間：2025年04月01日 15:52:20   作者：清風(fēng)明月_xf  
本文主要介紹了Python math 模塊完全指南,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一、模塊概述

math 模塊是 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的數(shù)學(xué)運(yùn)算模塊，提供：

  • 基礎(chǔ)數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)
  • 三角函數(shù)與雙曲函數(shù)
  • 數(shù)論相關(guān)函數(shù)
  • 特殊數(shù)學(xué)常數(shù)
  • 對(duì)數(shù)與指數(shù)計(jì)算
import math  # 標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)入方式

二、核心功能詳解

1. 數(shù)值處理函數(shù)

?函數(shù)?描述?示例
ceil(x)向上取整ceil(3.2) → 4
floor(x)向下取整floor(3.8) → 3
fabs(x)絕對(duì)值（浮點(diǎn)型）fabs(-5) → 5.0
factorial(x)階乘計(jì)算factorial(5) → 120
gcd(a, b)最大公約數(shù)gcd(12, 18) → 6
fsum(iter)精確浮點(diǎn)求和fsum([0.1]*10) → 1.0
print(math.ceil(math.pi))    # 4
print(math.floor(math.e))    # 2
print(math.gcd(48, 18))      # 6

2. 冪與對(duì)數(shù)

?函數(shù)?描述?數(shù)學(xué)公式
sqrt(x)平方根√x
pow(x, y)x的y次冪x?
exp(x)e的x次冪e?
log(x[, b])對(duì)數(shù)（默認(rèn)自然對(duì)數(shù)）log_b(x)
print(math.sqrt(256))        # 16.0
print(math.log(100, 10))     # 2.0
print(math.exp(2))           # 7.38905609893065

3. 三角函數(shù)

?函數(shù)?描述?輸入單位
sin(x)正弦函數(shù)弧度
cos(x)余弦函數(shù)弧度
tan(x)正切函數(shù)弧度
degrees(x)弧度轉(zhuǎn)角度-
radians(x)角度轉(zhuǎn)弧度-
angle = math.radians(45)
print(math.sin(angle))       # 0.7071067811865476
print(math.degrees(math.pi)) # 180.0

三、特殊常數(shù)與函數(shù)

1. 數(shù)學(xué)常數(shù)

?常數(shù)?值?精度
math.piπ ≈ 3.14159265358979315位小數(shù)
math.e自然對(duì)數(shù)底 ≈ 2.71828182845904515位小數(shù)
math.tauτ = 2π ≈ 6.28318530717958615位小數(shù)
math.inf正無(wú)窮大IEEE 754
math.nan非數(shù)值IEEE 754

2. 高級(jí)函數(shù)

?函數(shù) ?描述
gamma(x)Gamma函數(shù)
erf(x)誤差函數(shù)
comb(n, k)組合數(shù) C(n,k)
isclose(a,b)浮點(diǎn)數(shù)近似相等判斷
print(math.comb(10,3))       # 120 (Python 3.10+)
print(math.gamma(5))         # 24.0 (等效 4! )
print(math.isclose(0.1+0.2, 0.3))  # True

四、實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用案例

1. 幾何計(jì)算

def circle_area(radius):
    return math.pi * radius**2

def sphere_volume(radius):
    return (4/3) * math.pi * radius**3

2. 概率計(jì)算

def normal_pdf(x, mu=0, sigma=1):
    """正態(tài)分布概率密度函數(shù)"""
    coeff = 1 / (sigma * math.sqrt(2*math.pi))
    exponent = -0.5 * ((x - mu)/sigma)**2
    return coeff * math.exp(exponent)

3. 工程計(jì)算

def compound_interest(principal, rate, years):
    """復(fù)利計(jì)算"""
    return principal * math.exp(rate * years)

五、注意事項(xiàng)

  • ?輸入類(lèi)型：所有函數(shù)僅接受整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)，不接受復(fù)數(shù)（使用cmath處理復(fù)數(shù)）
  • ?精度限制：浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算存在精度誤差（如math.sqrt(2)**2 ≠ 2）
  • ?異常處理：
try:
    print(math.sqrt(-1))
except ValueError as e:
    print("錯(cuò)誤：", e)  # 負(fù)數(shù)平方根
  • 版本差異：
    • math.prod() 需要 Python 3.8+
    • math.comb() 需要 Python 3.10+

六、性能優(yōu)化建議

  • 批量計(jì)算優(yōu)先使用 NumPy 數(shù)組
  • 重復(fù)調(diào)用時(shí)緩存常數(shù)值
PI = math.pi  # 避免重復(fù)查找模塊屬性
  • 使用 math.fsum 替代內(nèi)置 sum進(jìn)行高精度浮點(diǎn)求和

 到此這篇關(guān)于Python math 模塊完全指南的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python math 模塊內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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