Python中Random和Math模块学习笔记
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由于最近经常使用到Python中random,math和time``datetime模块,所以决定花时间系统的学习一下 1. math模块 math中的函数不可以用于太过复杂的数的运算,如果需要复杂数的运行最好使用cmath模块中同名函数,如果想要更加高级的数学功能，可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy模块，它们不但支持数组和矩阵运算，还有丰富的数学和物理方程可供使用 1.1. 数学常量 math.pi 这个数学常量等于 3.141592... 1.2. 常用简单函数 math.ceil(x) : 对x向上取整，返回最小整数值大于或者等于x 复制代码 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import math #仅在第一次声明,以下都将省略 print math.ceil(math.pi) #math.pi是圆周率pi,类似于C/C++中的宏 //输出4 math.floor(x) : 对x向下取整,返回整数值小于或者等于x 复制代码 代码如下: >>> import math >>> math.floor(math.pi) 3.0 math.pow(x,y) : 指数运算，得到x的y次方 复制代码 代码如下: >>> math.pow(2,3) 8.0 math.log(x[,base]) : 对数运算，默认基底为e的对数运算。使用base参数时，改变对数的基底,变为以base为底的对数运算 复制代码 代码如下: >>> math.log(10) 2.302585092994046 >>> math.log(8,2) #log(x)/log(base). 3.0 math.sqrt(x) 平方根计算 复制代码 代码如下: >>> math.sqrt(4) 2.0 math.fabs(x) 取绝对值 复制代码 代码如下: math.acos(x) #求arccos(x) math.asin(x) #求arcsin(x) math.atan(x) #求arctan(x) math.cos(x) #求cos(x) math.sin(x) #求sin(x) math.tan(x) #求tan(x) math.degrees(x) 角度制转化为弧度制 复制代码 代码如下: >>> math.degrees(math.pi / 2) 90.0 1.5. 双曲函数和特殊函数 math.sinh(x),math.cosh(x),math.tanh(x),math.asinh(x),math.acosh(x),math.atanh(x) 2. random模块 random模块的作用是产生随机数,这个模块实现了伪随机数产生器 1.1. 常用函数 random.seed([x]) 用户初始化一个随机数种子,可选参数可以是任何hashtable对象,默认使用系统时间 random.randrange([start],stop[,step]) 从指定范围内，按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如：random.randrange(10,100,2)，结果相当于从[10,12,14,16,… 96,98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10,2)在结果上与 random.choice(range(10,2) 等效。 random.randrange(start,stop,step)等价于random.choice(range(start,step)) 复制代码 代码如下: >>> random.randrange(10,2) 90 1.2. 随机挑选和排序 复制代码 代码如下: >>> random.choice(range(10)) 1 >>> random.choice((1,2,3,4)) 3 random.sample(sequence,k) # 从指定序列中随机获取指定长度k的片断。sample函数不会修改原有序列 复制代码 代码如下: >>> lst = [1,4,5,6,7,8,9,10] >>> new_lst = random.sample(lst,6) >>> print new_lst [8,1,4] >>> print lst [1,10] random.shuffle(x[,random])，用于将一个列表中的元素打乱,不会生成新的列表 复制代码 代码如下: >>> lst = [1,10] >>> random.shuffle(lst) >>> print lst [10,1] 1.3. 随机生成实数 生成的实数符合均匀分布(uniform distribution) random.random() 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。
复制代码 代码如下: >>> random.random() 0.019433835195078797 >>> random.uniform(3,8) 6.830376841208885 random.gauss(mu,sigma) 随机生成符合高斯分布的随机数，mu,sigma为高斯分布的两个参数。 其余是一些目前没用过的函数,以后用到了再补充 3. 参考链接 random官网文档 （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |