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这是math模块的一个函数
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pow() 源于英文power,返回给定数字的乘幂
所以我们执行math.pow()示例:
注意:math 模块则会把参数转换为 float。
math是非常常用的数学计算包,其中math.pow()语法如下
参数说明:
等同于写法
但注意math函数返回的是浮点数,后者可能返回整数
其他常用的数学函数有:
python2 有cmp(x,y)函数,python3移除了cmp,新增了 operator模块,提供了如下比较方法
作为比较函数
在处理数字时使用数学函数能更高效的获取计算结果。
对基础运行环境有疑问的,推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
用python怎样画出如题所示的正余弦函数图像? 如此编写代码,使其中两个轴、图例、刻度,大小,LaTex公式等要素与原图一致,需要用到的代码如下,没有缩进:
#-*-codeing:utf-8;-*-
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
a=np.linspace(0,360,980)
b=np.sin(a/180*np.pi)
c=np.cos(a/180*np.pi)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim([0, 360])
ax.plot(a,b,label=r"$y=\sin(\theta)$")
ax.plot(a,c,label=r"$y=\cos(\theta)$")
ax.grid(True)
ax.set_ylabel(r"$y$")
ax.set_xlabel(r"$\theta$")
plt.xticks(np.arange(0,360+1,45))
plt.title("Sine Cosine Waves")
plt.legend()
plt.savefig("SinCosWaveDegFont.jpg")
plt.show()
代码运行show的窗口图
代码的截图
代码输出的文件的图
不写出y=f(x)这样的表达式,由隐函数的等式直接绘制图像,以x²+y²+xy=1的图像为例,使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下(注意python里的乘幂符号是**而不是^,还有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),这几点和matlab的区别很大)
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
Python math 库提供许多对浮点数的数学运算函数,math模块不支持复数运算,若需计算复数,可使用cmath模块(本文不赘述)。
使用dir函数,查看math库中包含的所有内容:
1) math.pi # 圆周率π
2) math.e #自然对数底数
3) math.inf #正无穷大∞,-math.inf #负无穷大-∞
4) math.nan #非浮点数标记,NaN(not a number)
1) math.fabs(x) #表示X值的绝对值
2) math.fmod(x,y) #表示x/y的余数,结果为浮点数
3) math.fsum([x,y,z]) #对括号内每个元素求和,其值为浮点数
4) math.ceil(x) #向上取整,返回不小于x的最小整数
5)math.floor(x) #向下取整,返回不大于x的最大整数
6) math.factorial(x) #表示X的阶乘,其中X值必须为整型,否则报错
7) math.gcd(a,b) #表示a,b的最大公约数
8) math.frexp(x) #x = i *2^j,返回(i,j)
9) math.ldexp(x,i) #返回x*2^i的运算值,为math.frexp(x)函数的反运算
10) math.modf(x) #表示x的小数和整数部分
11) math.trunc(x) #表示x值的整数部分
12) math.copysign(x,y) #表示用数值y的正负号,替换x值的正负号
13) math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y) #表示a,b的相似性,真值返回True,否则False;rel_tol是相对公差:表示a,b之间允许的最大差值,abs_tol是最小绝对公差,对比较接近于0有用,abs_tol必须至少为0。
14) math.isfinite(x) #表示当x不为无穷大时,返回True,否则返回False
15) math.isinf(x) #当x为±∞时,返回True,否则返回False
16) math.isnan(x) #当x是NaN,返回True,否则返回False
1) math.pow(x,y) #表示x的y次幂
2) math.exp(x) #表示e的x次幂
3) math.expm1(x) #表示e的x次幂减1
4) math.sqrt(x) #表示x的平方根
5) math.log(x,base) #表示x的对数值,仅输入x值时,表示ln(x)函数
6) math.log1p(x) #表示1+x的自然对数值
7) math.log2(x) #表示以2为底的x对数值
8) math.log10(x) #表示以10为底的x的对数值
1) math.degrees(x) #表示弧度值转角度值
2) math.radians(x) #表示角度值转弧度值
3) math.hypot(x,y) #表示(x,y)坐标到原点(0,0)的距离
4) math.sin(x) #表示x的正弦函数值
5) math.cos(x) #表示x的余弦函数值
6) math.tan(x) #表示x的正切函数值
7)math.asin(x) #表示x的反正弦函数值
8) math.acos(x) #表示x的反余弦函数值
9) math.atan(x) #表示x的反正切函数值
10) math.atan2(y,x) #表示y/x的反正切函数值
11) math.sinh(x) #表示x的双曲正弦函数值
12) math.cosh(x) #表示x的双曲余弦函数值
13) math.tanh(x) #表示x的双曲正切函数值
14) math.asinh(x) #表示x的反双曲正弦函数值
15) math.acosh(x) #表示x的反双曲余弦函数值
16) math.atanh(x) #表示x的反双曲正切函数值
1)math.erf(x) #高斯误差函数
2) math.erfc(x) #余补高斯误差函数
3) math.gamma(x) #伽马函数(欧拉第二积分函数)
4) math.lgamma(x) #伽马函数的自然对数
使用python的matplotlib画正弦函数图像,还要用到numpy库,代码如下9行所示:
import numpy as np;
from matplotlib import pyplot as plt;
fig = plt.figure();
ax2= fig.add_subplot(111);
x=np.arange(0,100)/10;
y=np.sin(x);
ax2.plot(x,y);
plt.savefig('sine.png');
plt.show();