python基础教程之数字处理(math)模块详解

这篇文章主要介绍了pythonr的数字处理模块知识(math),需要的朋友可以参考下

1.math简介

代码如下:

>>> import math
>>>dir(math)          #这句可查看所有函数名列表
>>>help(math)         #查看具体定义及函数0原型

2.常用函数

代码如下:

ceil(x) 取顶
floor(x) 取底
fabs(x) 取绝对值
factorial (x) 阶乘
hypot(x,y)  sqrt(x*x+y*y)
pow(x,y) x的y次方
sqrt(x) 开平方
log(x)
log10(x)
trunc(x)  截断取整数部分
isnan (x)  判断是否NaN(not a number)
degree (x) 弧度转角度
radians(x) 角度转弧度

另外该模块定义了两个常量:

代码如下:

e = 2.718281828459045
pi = 3.141592653589793

random

1.简介

random是用于生成随机数，我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串

代码如下:

import random

2.常用函数

random.random()
用于生成一个随机浮点数：range[0.0,1.0)

代码如下:

>>> import random
>>> random.random()
0.999410896951364
random.uniform(a,b)

用于生成一个指定范围内的随机浮点数，a,b为上下限

只要a!=b,就会生成介于两者之间的一个浮点数，若a=b，则生成的浮点数就是a

代码如下:

>>> random.uniform(10,20)
13.224754825064881
>>> random.uniform(20,10)
14.104410713376437
>>> random.uniform(10,10)
10.0

random.randint(a,b)
用于生成一个指定范围内的整数，a为下限，b为上限，生成的随机整数a<=n<=b;

若a=b，则n=a；若a>b，报错

代码如下:

>>> random.uniform(10,10)
10.0
>>> random.randint(10,20)
15
>>> random.rand来源gaodai$ma#com搞$$代**码网int(10,10)
10
>>> random.randint(20,10)
Traceback (most recent call last):
……
ValueError: empty range for randrange() (20,11, -9)

random.randrange([start], stop, [,step])
从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1

代码如下:

>>> random.randrange(10,100,5)
95
>>> random.randrange(10,100,5)
45

random.choice(sequence)
从序列中获取一个随机元素，参数sequence表示一个有序类型，并不是一种特定类型，泛指list，tuple，字符串等

代码如下:

>>> random.choice([1,2,3,4])
1
>>> random.choice([1,2,3,4])
3
>>> random.choice(‘hello’)
‘e’

random.shuffle(x[, random])
用于将一个列表中的元素打乱

代码如下:

>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> random.shuffle(a)
>>> a
[4, 5, 2, 1, 3]
>>> random.shuffle(a)
>>> a
[3, 2, 5, 1, 4]

random.sample(sequence, k)
从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回，sample函数不会修改原有序列

代码如下:

>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> random.sample(a,3)
[1, 4, 5]
>>> random.sample(a,3)
[1, 2, 5]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]

decimal

1.简介

默认，浮点数学缺乏精确性

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。

2.使用

代码如下:

>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal(‘0.1’) / Decimal(‘0.3’)
Decimal(‘0.3333333333333333333333333333’)

>>> from decimal import getcontext
>>> getcontext().prec = 4 #设置全局精度
>>> Decimal(‘0.1’) / Decimal(‘0.3’)
Decimal(‘0.3333’)

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