【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,之所以有个伪
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
real | imag | numerator | denominator |
---|---|---|---|
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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