【Python的math库】常用数学函数全解析

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1.math模块简介

  • math是Python内置的一个标准库,它包含了许多执行复杂数学运算的函数,如三角函数、对数函数、指数函数等。

2.常用函数详解与示例

①基本数学运算

  • math.sqrt(x): 计算平方根。
import math
# 计算平方根
result = math.sqrt(16)
print(result)  
# 输出 4.0
  • math.pow(x, y): 计算 x 的 y 次幂。
import math
# 计算幂
result = math.pow(2, 3)
print(result)  
# 输出 8.0
  • math.ceil(x): 向上取整。
import math
# 向上取整
result = math.ceil(3.14)
print(result)  
# 输出 4
  • math.floor(x): 向下取整。​​​​​​​
import math
# 向下取整
result = math.floor(3.14)
print(result)  
# 输出 3
  • math.trunc(x): 截断小数部分。​​​​​​​
import math
# 截断小数
result = math.trunc(3.14)
print(result)  
# 输出 3

②三角函数

  • math.sin(x), math.cos(x), math.tan(x): 正弦、余弦、正切函数。​​​​​​​
import math
# 计算角度对应的三角函数值
angle = math.pi / 4
sin_val = math.sin(angle)
cos_val = math.cos(angle)
tan_val = math.tan(angle)
print(sin_val)  
# 输出约 0.707
print(cos_val)  
# 输出约 0.707
print(tan_val)  
# 输出约 1.0
  • math.asin(x), math.acos(x), math.atan(x): 反三角函数。​​​​​​​
import math
# 计算反三角函数值
arcsin_val = math.asin(0.707)
arccos_val = math.acos(0.707)
arctan_val = math.atan(1.0)
print(arcsin_val)  
# 输出约 0.785
print(arccos_val)  
# 输出约 0.785
print(arctan_val) 
# 输出约 0.785

③对数函数​​​​​​​

math.log(x[, base]): 自然对数。
import math
# 计算自然对数
log_val = math.log(2.71828)
log_base_10_val = math.log(100, 10)
print(log_val)  
# 输出约 1.0
print(log_base_10_val) 
# 输出 2.0
  • math.log10(x): 以 10 为底的对数。​​​​​​​
import math
# 计算以 10 为底的对数
log10_val = math.log10(100)
print(log10_val)  
# 输出 2.0

④指数函数​​​​​​

math.exp(x): e 的 x 次幂。
import math
# 计算 e 的 x 次幂
exp_val = math.exp(1)
print(exp_val)  
# 输出约 2.71828

⑤角度和弧度转换

  • math.degrees(x): 弧度转角度。​​​​​​​
import math
# 弧度转角度
radian = math.pi / 4
degrees = math.degrees(radian)
print(degrees)  
# 输出 45.0
  • math.radians(x): 角度转弧度。​​​​​​​
import math
# 角度转弧度
degree = 45
radians = math.radians(degree)
print(radians)  
# 输出约 0.785

⑥最大最小值

  • math.fabs(x): 返回 x 的绝对值。​​​​​​​
import math
# 绝对值
abs_val = math.fabs(-3.14)
print(abs_val)  # 输出 3.14
  • math.fmod(x, y): 返回 x 除以 y 的余数。​​​​​​​
import math
# 余数
mod_val = math.fmod(10, 3)
print(mod_val)  
# 输出 1.0

⑦常量

  • math.pi:圆周率 π。​​​​​​​
import math
# 圆周率
pi_val = math.pi
print(pi_val)  
# 输出约 3.14159
  • math.e:自然对数的底数 e。​​​​​​​
import math
# 自然对数的底数
e_val = math.e
print(e_val)  
# 输出约 2.71828

⑧其他常用函数

  • math.isclose(a, b, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0): 判断 a 是否接近于 b。​​​​​​​
import math
# 判断是否接近
close_result = math.isclose(1.0000001, 1.0)
print(close_result)  
# 输出 True
  • math.isinf(x): 判断 x 是否为无穷大。​​​​​​​
import math
# 判断是否为无穷大
inf_result = math.isinf(float('inf'))
print(inf_result)  
# 输出 True
  • math.isnan(x): 判断 x 是否为 NaN(非数字)。​​​​​​​
import math
# 判断是否为 NaN
nan_result = math.isnan(float('nan'))
print(nan_result)  
# 输出 True

通过上述示例,我们可以看到 math 模块在处理各种数学运算时的强大功能。无论你是需要进行简单的数学运算,还是复杂的科学计算,math 模块都是一个非常有用的工具箱。希望这篇介绍能够帮助你更好地理解和使用 math 模块中的函数。

图片

总结

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<think> 首先,用户的问题是关于理解一个特定的正则表达式:/^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$。我需要解释这个正则表达式的含义。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 最后,生成相关问题。 用户提供了三个引用: - 引用[1]:关于常见正则表达式,如正浮点数。 - 引用[2]:包含各种正则表达式的例子,如字母数字下划线字符串、整数、浮点数、中文字符、身份证号等。 - 引用[3]:关于正则表达式的简化建议。 但用户说这些引用仅供参考,我应该基于用户的问题来回答。用户的问题是解释正则表达式/^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$的含义。 所以,我需要解析这个正则表达式。 分解正则表达式- /^:表示字符串的开始。 - (?=.*[A-Z]):这是一个正向先行断言(positive lookahead)。意思是:字符串中必须包含至少一个大写字母(A-Z)。 - (?=.*[a-z]):另一个正向先行断言,表示字符串中必须包含至少一个小写字母(a-z)。 - (?=.*[0-9]):另一个正向先行断言,表示字符串中必须包含至少一个数字(0-9)。 - .{8,}:表示任意字符(除换行符外)至少8次。意思是字符串长度至少为8个字符。 - $:表示字符串的结束。 所以,整体来看,这个正则表达式匹配的字符串必须: 1. 包含至少一个大写字母。 2. 包含至少一个小写字母。 3. 包含至少一个数字。 4. 长度至少为8个字符。 这通常用于密码强度验证,要求密码有大小写字母、数字,并且长度至少8位。 现在,构建回答: - 使用中文。 - 结构清晰:逐步解释。 - 引用相关部分:用户提供了引用,但它们是关于其他正则表达式的。我可以提到引用[2]中有类似的正则表达式例子,比如强密码的表达式,但用户的具体表达式不同。引用[2]中有类似的东西:/^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{6,15}$/,这很相似,但长度不同。 在引用[2]中:强密码:必须包含数字、字母,字符长度为6~15位 /^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{6,15}$/ 或 /^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])[0-9a-zA-Z]{6,15}$/。 用户的正则是/^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$,长度至少8,没有上限,并且使用.*允许任何字符。 所以,在回答中,我可以引用这个。 引用[3]是关于简化正则表达式的建议,但可能不直接相关。 回答结构: 1. 介绍正则表达式的整体目的:用于验证密码强度。 2. 分解表达式部分: - ^$:表示整个字符串。 - (?=.*[A-Z]):解释先行断言的含义。 - 类似地解释其他部分。 - .{8,}:长度要求。 3. 总结匹配的条件。 4. 自然地添加引用:例如,在解释先行断言时,可以提到引用中的类似例子。 引用标识:在引用的段落末尾添加[^n]。 最后,生成相关问题。 相关问题应该基于这个主题,比如: 1. 如何使用这个正则表达式在代码中? 2. 这个正则表达式的局限性是什么? 3. 如何修改它来添加特殊字符要求? 4. 相关的正则表达式例子。 确保LaTeX:在回答中,如果有数学表达式,比如.*[A-Z],这不算数学表达式,所以不需要用$...$。但如果有像范围或计数,可能不需要。指令是针对数学表达式的,所以这里可能不适用。 在引用中,用户有像^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$这样的表达式,但没有要求用LaTeX格式。指令说“所有行内数学表达式(包括变量、不等式、方程等)必须使用$...$格式”,但正则表达式不是数学表达式,所以我应该直接写正则表达式。 在回答中,我会直接写正则表达式代码,用反引号表示代码块或内联代码。 指令有示例:在“快速排序”例子中,有代码块用```python```。 所以,我可以将正则表达式放入代码块。 回答步骤: 1. 解释整体含义。 2. 分解每个部分。 3. 给出示例匹配的字符串。 4. 引用相关资源。 5. 生成相关问题。 用中文。 </think> ### 正则表达式 `/^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$` 的含义解析 这个正则表达式主要用于验证密码强度,要求字符串满足特定的复杂度条件。以下我将逐步分解其结构,帮助您理解每个部分的含义。整个表达式的核心是使用**正向先行断言(positive lookahead)** 来确保字符串中包含大写字母、小写字母和数字,同时要求最小长度。正则表达式语法可参考站内引用中的常见模式[^2]。 #### 1. **整体结构** - `/^ ... $/`:这表示正则表达式匹配整个字符串,从开头 (`^`) 到结尾 (`$`)。例如,字符串 `"Abc12345"` 会被匹配,但 `" Abc12345"`(开头有空格)则不会,因为空格导致开头不匹配。 - 表达式由多个部分组成: - 三个正向先行断言 `(?=...)`:用于检查字符串是否满足某些条件,但不消耗字符(即不移动匹配位置)。 - `.`:匹配任意单个字符(除换行符外)。 - `{8,}`:表示前面的模式(这里是 `.`)至少重复 8 次,即字符串长度至少为 8 个字符。 - **简言之**:这个正则表达式要求字符串**必须同时包含至少一个大写字母、至少一个小写字母、至少一个数字,且总长度不少于 8 个字符**。它常用于密码策略中,确保密码强度。 #### 2. **分解每个部分** - `(?=.*[A-Z])`: - `(?= ... )` 是正向先行断言,表示“字符串必须满足括号内的条件”,但不计入匹配位置。 - `.*`:匹配零个或多个任意字符(`.` 表示任意字符,`*` 表示重复零次或多次)。 - `[A-Z]`:匹配一个大写字母(A 到 Z)。 - **含义**:字符串中必须包含至少一个大写字母。例如,在 `"abc123"` 中不满足(没有大写字母),而 `"Abc123"` 满足。 - 类似用法在引用[2]中的“强密码”例子中出现过(如 `/^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{6,15}$/`)[^2]。 - `(?=.*[a-z])`: - 结构同上,但 `[a-z]` 匹配一个小写字母(a 到 z)。 - **含义**:字符串中必须包含至少一个小写字母。例如,`"ABC123"` 不满足(没有小写字母),而 `"Abc123"` 满足。 - `(?=.*[0-9])`: - `[0-9]` 匹配一个数字(09)。 - **含义**:字符串中必须包含至少一个数字。例如,`"Abcdefg"` 不满足(没有数字),而 `"Abc123"` 满足。 - `.{8,}`: - `.` 匹配任意字符。 - `{8,}` 表示前面的 `.` 至少重复 8 次,即字符串长度至少为 8 个字符。 - **含义**:整个字符串的最小长度为 8。例如,`"Abc123"`(长度 6)不满足,而 `"Abc12345"`(长度 8)满足。 #### 3. **组合效果和示例** - **匹配条件总结**: - 至少一个大写字母(A-Z)。 - 至少一个小写字母(a-z)。 - 至少一个数字(0-9)。 - 长度至少 8 个字符(允许更长)。 - 字符类型不限(因为 `.` 匹配任意字符,包括符号如 `!@#$`)。 - **有效匹配示例**: - `"Password123"`:包含大写 P、小写 assword、数字 123,长度 11。 - `"Abc!12345"`:包含大写 A、小写 bc、数字 12345,以及符号 `!`,长度 9- **无效匹配示例**: - `"password"`:缺少大写字母和数字。 - `"PASSWORD123"`:缺少小写字母。 - `"Abc123"`:长度不足 8。 - `"!@#$%^&*"`:缺少字母和数字。 这个表达式确保了密码的基础强度,但未要求特殊字符(如符号),您可以根据需求扩展。类似的正则表达式设计原则在引用[3]中提到,强调“宁简勿繁”,即拆解复杂条件为多个简单断言以提升可读性和效率[^3]。 #### 4. **实际应用** - 在编程中,这个正则表达式可用于表单验证(如密码输入框)。例如,在 JavaScript 中: ```javascript const regex = /^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$/; console.log(regex.test("Abc12345")); // 输出 true console.log(regex.test("abc1234")); // 输出 false(缺少大写字母) ``` - 优点:使用先行断言能高效检查多个条件,无需嵌套或复杂逻辑。 - 局限性:它不检查字符类型重复(如多个数字),或特殊字符要求。如果需更严格规则(如包含符号),可追加断言,例如添加 `(?=.*[!@#$%^&*])`。 如果您有更多上下文(如具体代码实现),我可以提供更针对性的帮助。
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