【python标准库】数字和数学模块精心整理

2021/10/26 1:10:22

本文主要是介绍【python标准库】数字和数学模块精心整理,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

文章目录

      • math模块
      • 复数运算模块cmath
      • 精确计算模块decimal
      • 伪随机数模块random
      • 简单的统计模块statistics
      • 分数模块fractions

math模块

提供了一些基础的计算功能,除了常用的数学函数如三角函数、幂函数等,还包括各种取整函数:math模块详解

复数运算模块cmath

即基础的复数运算包,和math有很多同名函数,但math中的函数没法进行复数计算。在python中,创建复数的方法是

x = 1+1j

详情可见:复数运算模块cmath

精确计算模块decimal

在python中比较常见的问题是

>>> 0.333333333333333333333*3
1.0
>>> 0.999999999999999999999999
1.0

如果这可以算作程序的“自作聪明”的话,那么下面这个就是完全没有必要的误差了。

>>> 0.1*3-0.3
5.551115123125783e-17

decimal就为了解决这个问题:精确计算模块decimal

伪随机数模块random

random模块用于生成伪随机数,之所以有个字,是因为计算机没法生成真正的随机数。所谓伪随机数,无非是把一个初始值变得面目全非,从而很像随机数

伪随机数模块random详解

简单的统计模块statistics

Python自带的统计学工具,功能很弱,但初学者学习一下也是好的。

下面的函数输入均为list。

中心特征
平均数算术平均数mean,浮点算数平均数fmean, 几何平均数geometric_mean,调和平均数harmonic_mean
中位数median,低中位数median_low,高中位数median_high,分组中位数median_grouped
众数mode,众数列表multimode
标准差总体pstdev,样本variance
方差总体pstdev,样本stdev
quantiles()将数据以相等的概率分为多个间隔。
covariance()样本协方差。
correlation()皮尔逊相关系数。
linear_regression()简单线性回归的斜率和截距

分数模块fractions

分数模块中主要实现了分数类Fraction,其构造函数被重载成数个,分别可以通过浮点数、两个整数或者字符串等方法,并且对运算符进行了重载。

from fractions import Fraction as Frac
>>> a = Frac("3/5")
>>> a
Fraction(3, 5)
>>> print(a.as_integer_ratio())     #将分数输出为元组
(3, 5)
>>> b = Frac(5,3)
>>> b
Fraction(5, 3)
>>> c = Frac(2.5)
>>> c
Fraction(5, 2)
>>> print(a+c)
31/10
>>> print(b/c)
2/3

类成员为

realimagnumeratordenominator
实部虚部分子分母

此外还有一个函数a.limit_denominator(dMax),用于返回一个分母不大于dMax的最接近于a的分数。

>>> a = Frac(6.4)
>>> a           #由于舍入误差,所以得到的值并不正确
Fraction(3602879701896397, 562949953421312)
>>> a.limit_denominator(10000)
Fraction(32, 5)


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