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文章目录
- Python3 常用数学计算
- 1. Python内置数学库
- 1.1 基本数学运算
- 1.2 math库
- 2. Numpy库
- 2.1 创建和操作Numpy数组
- 2.2 Numpy数学函数
- 3. SciPy库
- 3.1 积分和微分
- 3.2 线性代数
Python3 常用数学计算
Python是一种高级、通用的编程语言,被广泛应用于数据科学、机器学习、网络开发等领域。这篇文章将重点介绍如何使用Python进行常见的数学计算。
1. Python内置数学库
Python提供了许多内置的数学函数和库,包括但不限于math
, cmath
(复数)和fractions
(分数)。
1.1 基本数学运算
Python可以执行基本的数学运算,例如加法(+
), 减法(-
), 乘法(*
), 除法(/
), 整数除法(//
), 取余(%
) 和幂运算(**
)。
print(5 + 2) # 输出7
print(5 - 2) # 输出3
print(5 * 2) # 输出10
print(5 / 2) # 输出2.5
print(5 // 2) # 输出2
print(5 % 2) # 输出1
print(5 ** 2) # 输出25
1.2 math库
math
库提供了很多有用的数学函数。以下列出一些常见的:
import mathprint(math.sqrt(16)) # 平方根,输出4.0
print(math.factorial(5)) # 阶乘,输出120
print(math.log(100, 10)) # 对数,输出2.0
print(math.exp(2)) # e的幂次方,输出7.38905609893065
print(math.sin(math.pi/2)) # 正弦函数,输出1.0
2. Numpy库
Numpy
是Python中用于科学计算的基础包。它提供了高效的大规模数组对象,以及相关的操作。
2.1 创建和操作Numpy数组
import numpy as np# 创建一个Numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 执行元素级运算
print(arr + 1) # 输出[2, 3, 4, 5, 6]
print(arr * 2) # 输出[2, 4, 6, 8, 10]
print(arr ** 2) # 输出[1, 4, 9, 16, 25]
2.2 Numpy数学函数
Numpy也提供了一些常见的数学函数:
import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(np.sum(arr)) # 求和,输出15
print(np.mean(arr)) # 求平均值,输出3.0
print(np.max(arr)) # 最大值,输出5
print(np.min(arr)) # 最小值,输出1
print(np.std(arr)) # 标准差,输出1.4142135623730951
3. SciPy库
SciPy
是Python中用于科学计算的一个库,它依赖于Numpy。SciPy提供了大量的数学算法和便利函数。
3.1 积分和微分
from scipy import integrate# 定义一个函数
def f(x):return x**2# 对函数进行积分
result, error = integrate.quad(f, 0, 1)
print(result) # 输出0.33333333333333337
3.2 线性代数
from scipy import linalg
import numpy as np# 创建一个二维数组(即矩阵)
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])# 计算行列式
det = linalg.det(A)
print(det) # 输出-2.0# 计算逆矩阵
inv = linalg.inv(A)
print(inv) # 输出[[-2. 1. ]# [ 1.5 -0.5]]
这只是Python中常用数学计算的一部分,还有更多其他的库和函数可供使用。
参考文献:
- Python Documentation. (n.d.). Math — Mathematical functions. Retrieved from https://docs.python.org/3/library/math.html
- Numpy Documentation. (n.d.). Numpy. Retrieved from https://numpy.org/doc/
- SciPy Documentation. (n.d.). Scipy. Retrieved from https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/
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