python--常用数学类库math、random、array

Python平方运算全指南:性能、精度与场景选型 平方运算是编程中最基础的数学操作之一,其本质是幂运算在指数为2时的特例。在Python中,它既涉及底层CPU指令优化(如x*x),也关联类型系统、浮点精度、向量化计算和跨平台一致性等多重原理。技术价值体现在性能差异可达数十倍、精度控制影响金融与科学计算可靠性、以及NumPy向量化对大数据处理的不可替代性。典型应用场景包括实时交易中的单点高频计算、Pandas/NumPy生态下的批量数组处理、复数信号分析、高精度货币结算,以及框架开发中基于__pow__的自动微分构建。本文围绕Python平方运算、NumPy 阅读详情

Python的math模块

1、常用match模块
函数 数学表示 含义
圆周率pi π π的近似值,15位小数
自然常数 e e的近似值,15位小数
ceil(x) ⌈x⌉ 对浮点数向上取整
floor(x) ⌊x⌋ 对浮点数向下取整
pow(x,y) x^y 计算x的y次方
exp(x) e^x 以e为基的指数
log(x) ln x 以e为基的对数
log10(x) lg x 以10为基的对数
sqrt(x) √x 平方根
函数 数学表示 含义
exp(x) e的x次幂
degrees(x) 将弧度值转成角度
radians(x) 将角度制转成弧度
sin(x) sin x
cos(x) cos x
tan(x) tan x
asin(x) arcsin x 反正弦函数,x∈[-1.0,1.0]
acos(x) arccos x 反余弦函数,x∈[-1.0,1.0]
atan(x) arctan x 反正切函数,x∈[-1.0,1.0]
2、常用随机模块
函数 含义
seed(x) 给随机数一个种子值,默认随机种子是系统时钟
random() 生成一个[0 , 1.0]之间的随机小数
uniform(a ,b) 生成一个a到b之间的随机小数
randint(a ,b) 生成一个a到b之间的随机整数
randrange(a ,b ,c) 随机生成一个从a开始到b以c递增的数
choice(< list> ) 从列表中随机返回一个元素
shuffle(< list> ) 将列表元素随机打乱
sample(< list> ) 从指定列表随机获取k个元素
3、 Python的array

    Python中的array类似于列表list,如都可以动态增删元素,但又有所区别,list中存储的元素类型可以不一样,但array中的元素类型必须完全一样。
    另外,由于list中的每一个元素同时存储了其地址即指针(用以标记每一个元素的数据类型)和实际的数据,所以,在存储及操作效率上,array又远远高于列表。

Type code C Type Python Type Minimum Size in bytes
‘c’ char character 1
‘b’ signed char int 1
‘B’ unsigned char int 1
‘u’ Py_UNICODE Unicode character 2(s
python随机数模块random 一、概述这个模块实现的伪随机数生成器。 对于整数,从区间选取。对于序列,随机元素。 在实线的,有功能来计算均匀分布,正态分布(高斯) ,对数正态分布,负指数,γ和β分布。对于生成的角度分布,冯·米塞斯的分布是可用的。 几乎所有的模块功能依赖于基本功能随机的( ) ,它生成一个随机浮点均匀的半开区间[ 0.0 , 1.0 ) 。 Python使用Mersenne扭曲为核心的发电机。它产生53位精 阅读详情

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