前面几节看得真心累。如今先来点简单easy理解的内容。
一 math包
math包主要处理数学相关的运算。
常数
math.e # 自然常数e
math.pi # 圆周率pi
运算函数
math.ceil(x) # 对x向上取整。比方x=1.2，返回2
math.floor(x) # 对x向下取整。比方x=1.2，返回1
math.pow(x,y) # 指数运算。得到x的y次方
math.log(x) # 对数。默认基底为e。能够使用base參数。来改变对数的基地。比方math.log(100,base=10)
math.sqrt(x) # 平方根
三角函数
math.sin(x), math.cos(x), math.tan(x), math.asin(x), math.acos(x), math.atan(x)
这些函数都接收一个弧度(radian)为单位的x作为參数。
角度和弧度互换
math.degrees(x), math.radians(x)
双曲函数
math.sinh(x), math.cosh(x), math.tanh(x), math.asinh(x), math.acosh(x), math.atanh(x)
特殊函数
math.erf(x), math.gamma(x)
二 random包
假设你已经了解伪随机数(psudo-random number)的原理。那么你能够使用例如以下:
random.seed(x)
来改变随机数生成器的种子seed。假设你不了解其原理，你不必特别去设定seed。Python会帮你选择seed。
随机挑选和排序
random.choice(seq) # 从序列的元素中随机挑选一个元素，比方random.choice(range(10))。从0到9中随机挑选一个整数。
random.sample(seq,k) # 从序列中随机挑选k个元素
random.shuffle(seq) # 将序列的全部元素随机排序
随机生成实数
以下生成的实数符合均匀分布(uniform distribution)。意味着某个范围内的每一个数字出现的概率相等:
random.random() # 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。
random.uniform(a,b) # 随机生成下一个实数。它在[a,b]范围内。
以下生成的实数符合其他的分布 (你能够參考一些统计方面的书籍来了解这些分布):
random.gauss(mu,sigma) # 随机生成符合高斯分布的随机数。mu,sigma为高斯分布的两个參数。
random.expovariate(lambd) # 随机生成符合指数分布的随机数。lambd为指数分布的參数。
此外还有对数分布，正态分布。Pareto分布。Weibull分布
如果我们有一群人參加舞蹈比赛。为了公平起见。我们要随机排列他们的出场顺序。我们以下利用random包实现：
import random
all_people = ['Tom', 'Vivian', 'Paul', 'Liya', 'Manu', 'Daniel', 'Shawn']
random.shuffle(all_people)
for i,name in enumerate(all_people):
print(i,':'+name)
前面几节看得真心累。如今先来点简单easy理解的内容。
一 math包
math包主要处理数学相关的运算。
常数
math.e # 自然常数e
math.pi # 圆周率pi
运算函数
math.ceil(x) # 对x向上取整。比方x=1.2，返回2
math.floor(x) # 对x向下取整。比方x=1.2，返回1
math.pow(x,y) # 指数运算。得到x的y次方
math.log(x) # 对数。默认基底为e。能够使用base參数。来改变对数的基地。比方math.log(100,base=10)
math.sqrt(x) # 平方根
三角函数
math.sin(x), math.cos(x), math.tan(x), math.asin(x), math.acos(x), math.atan(x)
这些函数都接收一个弧度(radian)为单位的x作为參数。
角度和弧度互换
math.degrees(x), math.radians(x)
双曲函数
math.sinh(x), math.cosh(x), math.tanh(x), math.asinh(x), math.acosh(x), math.atanh(x)
特殊函数
math.erf(x), math.gamma(x)
二 random包
假设你已经了解伪随机数(psudo-random number)的原理。那么你能够使用例如以下:
random.seed(x)
来改变随机数生成器的种子seed。假设你不了解其原理，你不必特别去设定seed。Python会帮你选择seed。
随机挑选和排序
random.choice(seq) # 从序列的元素中随机挑选一个元素，比方random.choice(range(10))。从0到9中随机挑选一个整数。
random.sample(seq,k) # 从序列中随机挑选k个元素
random.shuffle(seq) # 将序列的全部元素随机排序
随机生成实数
以下生成的实数符合均匀分布(uniform distribution)。意味着某个范围内的每一个数字出现的概率相等:
random.random() # 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。
random.uniform(a,b) # 随机生成下一个实数。它在[a,b]范围内。
以下生成的实数符合其他的分布 (你能够參考一些统计方面的书籍来了解这些分布):
random.gauss(mu,sigma) # 随机生成符合高斯分布的随机数。mu,sigma为高斯分布的两个參数。
random.expovariate(lambd) # 随机生成符合指数分布的随机数。lambd为指数分布的參数。
此外还有对数分布，正态分布。Pareto分布。Weibull分布
如果我们有一群人參加舞蹈比赛。为了公平起见。我们要随机排列他们的出场顺序。我们以下利用random包实现：
import random
all_people = ['Tom', 'Vivian', 'Paul', 'Liya', 'Manu', 'Daniel', 'Shawn']
random.shuffle(all_people)
for i,name in enumerate(all_people):
print(i,':'+name)
