Введение

Примеры

Квадратный корень: math.sqrt () и cmath.sqrt

math модуль содержит math.sqrt() -функции , который может вычислить квадратный корень из любого числа (которые могут быть преобразованы в float ) , и результат всегда будет float :

 import math

math.sqrt(9)                # 3.0
math.sqrt(11.11)            # 3.3331666624997918
math.sqrt(Decimal('6.25'))  # 2.5

 

math.sqrt() функция вызывает ValueError , если результат будет complex :

 math.sqrt(-10)              
 

ValueError: ошибка математического домена

math.sqrt(x) быстрее , чем math.pow(x, 0.5) или x ** 0.5 , но точность результатов является то же самое. cmath модуль очень похож на math модуля, за исключением того , что можно вычислить комплексные числа , и все его результаты в виде + би исключением. Он может также использовать .sqrt() :

 import cmath

cmath.sqrt(4)  # 2+0j
cmath.sqrt(-4) # 2j

 

Что с j ? j является эквивалентом квадратного корня из -1. Все числа можно записать в виде a + bi или в этом случае a + bj. реальная часть числа , как 2 в 2+0j . Так как она не имеет мнимую часть, b равно 0. b представляет собой часть мнимой части числа , как 2 - в 2j . Поскольку нет никакой реальной части в этом, 2j также можно записать в виде 0 + 2j .

Экспонирование с использованием встроенных функций: ** и pow ()

Возведение может быть использован с помощью встроенного pow -функции или ** оператора:

2 ** 3    # 8
pow(2, 3) # 8

Для большинства (все в Python 2.x) арифметических операций тип результата будет типом более широкого операнда. Это не верно для ** ; следующие случаи являются исключениями из этого правила:

Основание: int , показатель: int < 0 :

 2 ** -3
# Out: 0.125 (result is a float) 

Это также верно для Python 3.x.

Перед Python 2.2.0, это поднял ValueError .

Основание: int < 0 или float < 0 , показатель: float != int

(-2) ** (0.5)  # also (-2.) ** (0.5)# Out: 0.125 (result is a float) 
Out: (8.659560562354934e-17+1.4142135623730951j) (result is complex)


operator модуль содержит две функции, которые эквивалентны ** -оператора:

 import operator
operator.pow(4, 2)      # 16
operator.__pow__(4, 3)  # 64

 

или можно напрямую вызвать __pow__ метод:

 val1, val2 = 4, 2
val1.__pow__(val2)      # 16
val2.__rpow__(val1)     # 16
# in-place power operation isn't supported by immutable classes like int, float, complex:
# val1.__ipow__(val2)    

Экспонирование с использованием математического модуля: math.pow ()

math модуль содержит другой math.pow() функцию. Разница в встроено pow() -функции или ** оператора является то , что результат всегда float :

 import math
math.pow(2, 2)    # 4.0
math.pow(-2., 2)  # 4.0

 

Что исключает вычисления со сложными входами:

 math.pow(2, 2+0j) 
 

Ошибка типа: невозможно преобразовать сложное в плавающее

и вычисления, которые привели бы к сложным результатам:

 math.pow(-2, 0.5)
 

ValueError: ошибка математического домена

Экспоненциальная функция: math.exp () и cmath.exp ()

Как math и cmath модуль содержит число Эйлера: е и использовать его с встроено pow() -функции или ** -оператором работает в основном как math.exp() :

 import math

math.e ** 2  # 7.3890560989306495
math.exp(2)  # 7.38905609893065

import cmath
cmath.e ** 2 # 7.3890560989306495
cmath.exp(2) # (7.38905609893065+0j)

 

Однако результат отличается и использованием экспоненциальной функция непосредственно является более надежной , чем с встроенным базовым возведением в степень math.e :

 print(math.e ** 10)       # 22026.465794806703
print(math.exp(10))       # 22026.465794806718
print(cmath.exp(10).real) # 22026.465794806718
#     difference starts here ---------------^ 

Экспоненциальная функция минус 1: math.expm1 ()

math модуль содержит expm1() -функции , который может вычислить выражение math.e ** x - 1 при очень малых x с более высокой точностью , чем math.exp(x) или cmath.exp(x) позволит:

 import math

print(math.e ** 1e-3 - 1)  # 0.0010005001667083846
print(math.exp(1e-3) - 1)  # 0.0010005001667083846
print(math.expm1(1e-3))    # 0.0010005001667083417
#                            ------------------^

 

Для очень маленьких х разница становится больше:

 print(math.e ** 1e-15 - 1) # 1.1102230246251565e-15
print(math.exp(1e-15) - 1) # 1.1102230246251565e-15
print(math.expm1(1e-15))   # 1.0000000000000007e-15
#                              ^-------------------

 

Улучшение является значительным в научных вычислениях. Например, закон Планка содержит экспоненциальную функцию минус 1:

 def planks_law(lambda_, T):
    from scipy.constants import h, k, c  # If no scipy installed hardcode these!
    return 2 * h * c ** 2 / (lambda_ ** 5 * math.expm1(h * c / (lambda_ * k * T)))

def planks_law_naive(lambda_, T):
    from scipy.constants import h, k, c  # If no scipy installed hardcode these!
    return 2 * h * c ** 2 / (lambda_ ** 5 * (math.e ** (h * c / (lambda_ * k * T)) - 1))

planks_law(100, 5000)        # 4.139080074896474e-19
planks_law_naive(100, 5000)  # 4.139080073488451e-19
#                                        ^---------- 

planks_law(1000, 5000)       # 4.139080128493406e-23
planks_law_naive(1000, 5000) # 4.139080233183142e-23
#                                      ^------------ 

Магические методы и возведение в степень: построение, математика и математика

Предположим, у вас есть класс, который хранит чисто целочисленные значения:

 class Integer(object):
    def __init__(self, value):
        self.value = int(value) # Cast to an integer

    def __repr__(self):
        return '{cls}({val})'.format(cls=self.__class__.__name__,
                                     val=self.value)

    def __pow__(self, other, modulo=None):
        if modulo is None:
            print('Using __pow__')
            return self.__class__(self.value ** other)
        else:
            print('Using __pow__ with modulo')
            return self.__class__(pow(self.value, other, modulo))

    def __float__(self):
        print('Using __float__')
        return float(self.value)

    def __complex__(self):
        print('Using __complex__')
        return complex(self.value, 0)

 

Использование встроенной pow функции или ** оператор всегда вызывает __pow__ :

 Integer(2) ** 2                 # Integer(4)
# Prints: Using __pow__
Integer(2) ** 2.5               # Integer(5)
# Prints: Using __pow__
pow(Integer(2), 0.5)            # Integer(1)
# Prints: Using __pow__  
operator.pow(Integer(2), 3)     # Integer(8)
# Prints: Using __pow__
operator.__pow__(Integer(3), 3) # Integer(27)
# Prints: Using __pow__

 

Второй аргумент __pow__() метод может подаваться только с помощью builtin- pow() или путем непосредственного вызова метода:

 pow(Integer(2), 3, 4)           # Integer(0)
# Prints: Using __pow__ with modulo
Integer(2).__pow__(3, 4)        # Integer(0) 
# Prints: Using __pow__ with modulo  

 

В то время как math -функции всегда преобразовать его в float и использовать флоат-вычисления:

 import math

math.pow(Integer(2), 0.5) # 1.4142135623730951
# Prints: Using __float__

 

cmath -функции попытаться преобразовать его в complex , но может также Откат к float , если нет явного преобразования в complex :

 import cmath

cmath.exp(Integer(2))     # (7.38905609893065+0j)
# Prints: Using __complex__

del Integer.__complex__   # Deleting __complex__ method - instances cannot be cast to complex

cmath.exp(Integer(2))     # (7.38905609893065+0j)
# Prints: Using __float__

 

Ни math , ни cmath будет работать , если также __float__() -метод отсутствует:

 del Integer.__float__  # Deleting __complex__ method

math.sqrt(Integer(2))  # also cmath.exp(Integer(2))
 

Ошибка типа: требуется плавающее число

Модульное возведение в степень: pow () с 3 аргументами

Обеспечение pow() с аргументами 3 pow(a, b, c) оценивает модульного возведения в степень а б мод C:

 pow(3, 4, 17)   # 13

# equivalent unoptimized expression:
3 ** 4 % 17     # 13

# steps:
3 ** 4          # 81
81 % 17         # 13

 

Для встроенных типов использование модульного возведения в степень возможно только в том случае, если:

  • Первый аргумент является int
  • Второй аргумент является int >= 0
  • Третий аргумент является int != 0

Эти ограничения также присутствуют в Python 3.x

Например, можно использовать 3-аргумент форму pow определить модульную обратную функцию:

 def modular_inverse(x, p):
    """Find a such as  a·x ≡ 1 (mod p), assuming p is prime."""
    return pow(x, p-2, p)

[modular_inverse(x, 13) for x in range(1,13)]
# Out: [1, 7, 9, 10, 8, 11, 2, 5, 3, 4, 6, 12]

 

Корни: n-корень с дробными показателями

В то время как math.sqrt функция предусмотрена для конкретного случая квадратных корней, это часто бывает удобно использовать оператор возведения в степень ( ** ) с дробными показателями для выполнения п-корневые операции, как кубические корни.

Обратное возведение в степень является возведением в степень по взаимности экспоненты. Таким образом, если вы можете кубизировать число, указав его в показателе степени 3, вы можете найти корень куба в числе, указав его в показателе 1/3.

 >>> x = 3
>>> y = x ** 3
>>> y
27
>>> z = y ** (1.0 / 3)
>>> z
3.0
>>> z == x
True 

Вычисление больших целочисленных корней

Несмотря на то, что Python изначально поддерживает большие целые числа, получение n-го корня очень больших чисел может привести к сбою в Python.

 x = 2 ** 100
cube = x ** 3
root = cube ** (1.0 / 3)

 

OverflowError: long int слишком велико для преобразования в float

При работе с такими большими целыми числами вам нужно будет использовать пользовательскую функцию для вычисления n-го корня числа.

def nth_root(x, n):
    # Start with some reasonable bounds around the nth root.
    upper_bound = 1
    while upper_bound ** n <= x:
        upper_bound *= 2
    lower_bound = upper_bound // 2
    # Keep searching for a better result as long as the bounds make sense.
    while lower_bound < upper_bound:
        mid = (lower_bound + upper_bound) // 2
        mid_nth = mid ** n
        if lower_bound < mid and mid_nth < x:
            lower_bound = mid
        elif upper_bound > mid and mid_nth > x:
            upper_bound = mid
        else:
            # Found perfect nth root.
            return mid
    return mid + 1

x = 2 ** 100
cube = x ** 3
root = nth_root(cube, 3)
x == root
# True

Синтаксис

Параметры

Примечания