Pythonista. привет, python

Дополнительные примеры, упрощающие жизнь Data Scientist’а

Рассмотрим еще три примера, которые пригодятся каждому разработчику, а не только математикам.

1-й пример. Согласно тригонометрии cos(pi/4) должен равняться sin(pi/4). Так ли это в Python?

>>> pi= math.pi
>>> math.sin(pi/4) == math.cos(pi/4)
False

Как видим, что нет. В вычислениях с плавающей точкой такое происходит часто. Но нам не всегда важна точность до 120-го знака после запятой. Поэтому можно воспользоваться функцией , возвращающее True в случае если два числа близки друг к другу. По умолчанию рассматриваются только 9 знаков после запятой, но это значение всегда можно изменить по желанию.

>>> sin = math.sin(pi/4)
>>> cos = math.cos(pi/4)
>>> math.isclose(sin, cos)
True

2-й пример. Иногда нас не интересует отрицательные числа. Тогда можно воспользоваться встроенной в Python функцией abs, которое возвращает значение по модулю:

>>> abs(-5)
5 >>>
abs(8 - 16)
8

3-й пример. В некоторых случаях необходимо получить повторяющиеся значения в списке. Можно, конечно, использовать циклы, а можно написать следующее:

>>>  * 5

В данном случае оператор «*» служит не умножением, а повторением элементов в списке.

В следующей статье мы поговорим об использовании Python для статистиков. А практические нюансы по математическим вычислениям в Data Science и не только вы узнаете на наших практических курсах по Python в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

Математические операторы Python 3

Оператор – это символ, которая обозначает операцию. Например, в математике знак плюса или + – это оператор сложения.

Мы рассмотрим схожие операторы, которые перешли в Python из математики. Но другие операторы специфичны именно для программирования.

Ниже представлена таблица с кратким обзором математических операторов, доступных в Python.

Функции перемешивания элементов массива

Следующие две
функции:

np.random.shuffle() и np.random.permutation()

перемешивают
случайным образом элементы массива. Например, дан массив:

a = np.arange(10) # array()

И нам требуется
перетасовать его элементы. В самом простом случае, это делается так:

np.random.shuffle(a) # array()

Причем, здесь
меняется сам массив a. Если вызвать эту функцию еще раз:

np.random.shuffle(a) # array()

то значения еще
раз перетасуются. Но, работает она только с первой осью axis0. Например,
если взять двумерный массив:

a = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)

и вызвать эту
функцию:

np.random.shuffle(a)

то в массиве aбудут
переставлены только строки:

array(,

      
,

])

Вторая функция
возвращает случайную последовательность чисел, генерируя последовательность «на
лету»:

np.random.permutation(10) # array()

Полярные и прямоугольные координаты

Мы можем записать комплексное число в полярных координатах, которое представляет собой набор модуля и фазы комплексного числа.

Мы можем использовать функцию cmath.rect(), чтобы создать комплексное число в прямоугольном формате, передав модуль и фазу в качестве аргументов.

c = 1 + 2j

modulus = abs(c)
phase = cmath.phase(c)
polar = cmath.polar(c)

print('Modulus =', modulus)
print('Phase =', phase)
print('Polar Coordinates =', polar)

print('Rectangular Coordinates =', cmath.rect(modulus, phase))

Вывод:

Modulus = 2.23606797749979
Phase = 1.1071487177940904
Polar Coordinates = (2.23606797749979, 1.1071487177940904)
Rectangular Coordinates = (1.0000000000000002+2j)

Функция логарифма log() в Python

Функция возвращает логарифм определенного числа. Натуральный логарифм вычисляется относительно основания . В следующем примере показано использование функции логарифма:

Python

import math

print(«math.log(10.43):», math.log(10.43))
print(«math.log(20):», math.log(20))
print(«math.log(math.pi):», math.log(math.pi))

В скрипте выше методу передаются числовые значения с различными типами данных. Также рассчитывается натуральный логарифм константы . Вывод следующий:

Shell

math.log(10.43): 2.344686269012681
math.log(20): 2.995732273553991
math.log(math.pi): 1.1447298858494002

Python Math Sin.

Чтобы рассчитать синус какого-либо угла , позвоните Отказ Обратите внимание, что функция предполагает, что в радианах

>>> math.sin(0)
0
# Assumes angle is in radians!
>>> math.sin(90)
0.8939966636005579
# Convert to radians
>>> math.sin(math.radians(90))
1.0
# Enter as radians
>>> math.sin(pi/2)
1.0

Из математики средней школы мы знаем, что Если 90 находится в градусах. Но здесь я продемонстрирую, что вы не получаете 1.0, если вы вводите 90. Вместо этого ввод и вы получаете ожидаемый результат. В качестве альтернативы вы можете использовать Функция для преобразования любого угла в градусах до радианов.

Давайте посмотрим на результат для Отказ

>>> math.sin(pi)
1.2246467991473532e-16

Опять же, из математики старшей школы, вы ожидаете, что результат будет 0,0, но, как часто бывает случай с арифметикой с плавающей точкой, это не так. Хотя мы знаем, что синус 0 и π – это одинаковое значение, к сожалению, он не отражается на выходе. Этот результат заключается в том, что π – это бесконечный десятичный, который не может быть полностью представлен в компьютере. Однако число настолько мала, что не должно делать огромное значение для ваших расчетов. Но если вам нужно это равно 0, есть Некоторые методы Вы можете попробовать, но я не буду обсуждать их в этой статье для краткости.

Наконец, обратите внимание, что все возвращаемые значения плавают, даже если Python может представлять их как целые числа

Деление (/)

Сложение, вычитание и умножение тривиальны, а вот с делением не всё так просто. В Python существует три вида деления и столько же разных операторов. Начнём с истинного деления, за которое отвечает оператор «». Его главным отличием является то, что, вне зависимости от типов операндов, будет возвращен вещественный результат ().

Этот вид деления наиболее близок к обычному и знакомому нам математическому. И здесь тоже нельзя делить на ноль:

Немного истории. В старых версиях Питон оператор «/» выполнял операцию классического деления: т.е. он делил целочисленно и усекал дробную часть в том случае, когда делимое и делитель были целыми. Если же операнды принадлежали к множеству вещественных чисел, то проводилось деление с сохранением дробной части, и результат был float.

Разработчики отказались от классического деления в Python 3.0 и вместо него добавили истинное деление. Архитекторы языка пошли на такой шаг по той причине, что в предыдущей модели классического деления результаты напрямую зависели от типов операндов. Из-за этого возникали трудности с их предварительной идентификацией и оценкой, что было особенно критично для Питона, как для языка с динамической типизацией.

Примеры печати простых множителей числа в Python

Давайте разберемся в программе для простых множителей числа подробнее с помощью различных примеров:

1. Простой множитель числа в Python с использованием циклов While и for

В этой программе мы будем использовать цикл while и цикл for как для определения простых множителей данного числа. мы импортируем математический модуль в эту программу, чтобы использовать функцию квадратного корня в python. После этого мы применим цикл и попытаемся найти простые множители данного числа.

# python program to print prime factors

import math
def primefactors(n):
   #even number divisible
   while n % 2 == 0:
      print (2),
      n = n / 2
   
   #n became odd
   for i in range(3,int(math.sqrt(n))+1,2):
    
      while (n % i == 0):
         print (i)
         n = n / i
   
   if n > 2:
      print (n)

n = int(input("Enter the number for calculating the prime factors :\n"))
primefactors(n)

Выход:

Enter the number for calculating the prime factors :
650
2
5
5
13

Объяснение:

Здесь сначала мы импортировали математическую библиотеку из модуля python. Во-вторых, мы взяли вход n в качестве числа и вызвали функцию primefactors() . В-третьих, мы взяли primefactors() в качестве функции и применили цикл while и проверили, идет ли модуль числа 0, разделив его на 2. В-четвертых, цикл while будет выполняться до тех пор, пока число не станет четным и делимым на 2, и выводить его и делить число на 2 на каждой итерации. После этого мы применим цикл for от ‘ до квадратного корня из n+1. Затем мы снова применим цикл while внутри цикла for и проверим условие. Наконец, если n больше 2, то мы напечатали это число. Следовательно, все простые множители числа печатаются.

2. использование только для цикла

В этой программе мы будем использовать цикл for только для нахождения простых множителей данного числа. мы будем применять несколько циклов for и попытаемся найти простые множители данного числа.

#using for loop

n = int(input("Enter the number for calculating the prime factors :\n"))
for i in range(2,n + 1):
    if n % i == 0:
        count = 1
        for j in range(2,(i//2 + 1)):
            if(i % j == 0):
                count = 0
                break
        if(count == 1):
            print(i)

Выход:

Enter the number for calculating the prime factors :
350
2
5
7

Объяснение:

В этом примере мы будем использовать только цикл for. Во-первых, мы приняли входные данные от пользователя как n. Во – вторых, мы применили цикл for от до+1. Затем мы проверим, равен ли модуль значения i и числа 0. Затем мы ведем счет и снова применяем цикл for внутри цикла for от до//2+1. и проверьте данное условие if. если условие удовлетворяет, то значение count устанавливается равным 0, и мы разрываем оператор. Затем мы выходим из цикла for и проверяем условие if count и печатаем значение i. Следовательно, простые множители печатаются с единственным-единственным их значением.

NOTE:

Suppose we take input as 650 : the prime factors are 2,5,5,13
so, it will print 2,5,13 as all integers one time.

3. Простой Множитель Числа В Python, использующий только цикл while

В этой программе мы будем использовать цикл while только для определения простых множителей данного числа. мы будем применять несколько циклов while и попытаемся найти простые множители данного числа.

#using while loop

n = int(input("Enter any Number for calculating the prime factors: "))
i = 1

while(i <= n):
    c = 0
    if(n % i == 0):
        j = 1
        while(j <= i):
            if(i % j == 0):
                c = c + 1
            j = j + 1
            
        if (c == 2):
            print(i)
    i = i + 1

Выход:

Enter any Number for calculating the prime factors: 350
2
5
7

Объяснение:

В этом примере мы будем использовать только цикл while. Во-первых, мы приняли входные данные от пользователя как n. Во-вторых, мы установим значение i как 1. В-третьих, мы применим цикл while с условием проверки, так как i должен быть меньше или равен n. Внутри цикла | мы установим значение c равным 0 и применим в нем условие if и while. Наконец, мы проверим, станет ли значение c равным 2, а затем выведем значение i. Следовательно, простые множители печатаются с единственным-единственным их значением.

NOTE:

Suppose we take input as 650 : the prime factors are 2,5,5,13
so, it will print 2,5,13 as all integers one time.

Атрибуты и методы класса

 Атрибуты класса

Характеристики  объекта, называются атрибутами и записываются в внутри конструктора с помощью переменной self.   Доступ к атрибутам осуществляется через переменную self.

Например, класс имеет атрибут  цвет – color, он должен быть записан как

     self.color

Методы  класса

Методы класса создаются посредством ключевого слова def , имени метода , слова self, которое всегда указывается как первый параметр метода

def имя метода(self, передаваемые параметры):       # тело метода

Пример. Создаем метод, который выводит на печать характеристики мяча

 def Show(self):       print("Мяч: ", self.color, self.size )

 Мы определили атрибуты класса и методы. Таким образом,  класс  для нашего мяча будет выглядеть так:

class Balldef __init__(self, color, size):         self.color =  color         self.size = size    def Show(self):       print("Мяч: ", self.color, self.size )

Тригонометрия

В Python можно работать с углами, радианами, косинусами, синусами, тангенсами и т.д. Конвертация радиан в градусы происходит через функцию :

>>> pi = math.pi
>>> math.degrees(pi) 1
80.0
>>> math.degrees(pi/2)
90.0
>>> math.degrees(pi/4)
45.0
>>> math.degrees(pi/3)
59.99999999999999
>>> math.degrees(pi/6)
29.999999999999996

В двух последних случаях счетчик не дошел до 60.0 и 30.0 градусов, соответственно. Для этого можно воспользоваться округлением, рассмотренным выше.

Для конвертации градусов в радианы используется функция :

>>> math.radians(180)
3.141592653589793
>>> math.radians(60)
1.0471975511965976

Тригонометрические функции принимают в качестве аргументов значение в радианах:

>>> math.cos(pi)
-1.0
>>> math.sin(pi/2)
1.0
>>> math.sin(pi)
1.2246467991473532e-16
>>> math.tan(pi/4)
0.9999999999999999

Полный список тригонометрических функций можно посмотреть в официальной документации Python [].

Математические операторы Python

Стандартные математические операторы не определены в математическом модуле, а скорее в синтаксисе самого Python.

Чтобы добавить два номера вместе, используйте оператор.

>>> 5 + 10
15

Вычте два числа, используйте оператор.

>>> 5 - 10
-5

Умножить два числа вместе, используйте оператор.

>>> 5 * 10
50

Разделить два числа, используйте оператор.

>>> 5 / 10
0.5

Обратите внимание, что это всегда Возвращает поплавок, даже если результат является целым числом

>>> 10 / 5
2.0

Помните, что если вы возьмете два случайных числа и разделите их, очень маловероятно, что они прекрасно разделяют друг друга, поэтому логично, что все разделение с Возвращает поплавок.

Чтобы поднять номер к определенной власти, используйте оператор.

>>> 5 ** 10
9765625

Это ‘ пять до степени десяти «И вы пишете это в том же порядке, вы бы написали это вручную.

Тогда есть некоторые другие операторы, используемые реже в математике, но невероятно полезны для информатики и кодирования: модуля и напольное разделение.

Оператор модуля возвращает остаток влево, когда один номер разделен на другой. Вы выполняете этот расчет с Оператор в Python.

>>> 13 % 3
1

Вы должны прочитать вышеуказанную строку как « 13 модуль 3 «И результат 1. Это связано с тем, что 3 входит в 13 четыре раза (3 x) и общая разница между 13 и 12 является: 13 -.

Еще один способ подумать об этом, если вы пишете 13/3 в качестве сложной фракции, вы получаете 4 + 1/3. Глядя на фракцию, оставленную над – 1/3 – возьмите числитель (верхняя часть), чтобы получить конечный результат: 1.

Если вы делаете многочисленные расчеты «Modulo N», Установить возможных результатов варьируется от 0 до и в том числе Отказ Таким образом, для 3 диапазон возможных результатов составляет 0, 1 и 2.

Вот еще несколько примеров:

>>> 14 % 3
2
>>> 15 % 3
0
>>> 16 % 3
1

Вы можете увидеть, что 0. Этот результат имеет дело для всех кратных 3.

Один невероятный полезный способ использовать оператор модуля в петли, если вы хотите сделать что-то каждую итерацию.

for i in range(10):
    if i % 4 == 0:
        print('Divisible by 4!!!')
    else:
        print('Not divisible by 4 :(')

Divisible by 4!!!
Not divisible by 4 :(
Not divisible by 4 :(
Not divisible by 4 :(
Divisible by 4!!!
Not divisible by 4 :(
Not divisible by 4 :(
Not divisible by 4 :(
Divisible by 4!!!
Not divisible by 4 :(

Здесь я использовал оператор модуля для печати каждый раз был делится на 4 – то есть, когда – и распечатать во всех остальных случаях.

Окончательный встроенный оператор связан с модулем. Он выполняет разделение пола и написано как Отказ Как предполагает имя, разделение пола совпадает с обычным делением, но всегда раунд результат до ближайшего целого числа.

Если вы пишете Как сложная фракция, вы получаете Отказ Дивизия пола возвращает целую номерную часть этой фракции, в таком случае.

>>> 13 // 3
4
>>> 13 / 3 
4.333333333333333

Здесь я рассчитал «Тринадцать этаж три» И это возвращает 4. Результат Тринадцать делится на три ‘ это 4.3333, и если вы обретете это, вы получаете 4.

Еще один способ думать об этом, если вы пишете Как сложная фракция, вы получаете Отказ Дивизия пола возвращает целую номерную часть этой фракции, в таком случае.

Вот еще несколько примеров:

>>> 14 // 3
4
>>> 15 // 3
5
>>> 16 // 3
5

Обратите внимание, что все вышеупомянутые примеры int int inter, разделенные на Ints. В каждом случае Python возвращает int

Но если один из чисел – это поплавок, Python возвращает поплавок.

>>> 14.0 // 3
4.0
>>> 14 // 3.0
4.0

Этот результат отличается от обычного разделения который всегда возвращает поплавок.

Вы можете выполнить разделение пола на любые два номера, но вы можете удивительно получить результаты, если вы добавляете десятичные места.

# No difference to normal
>>> 14.999 // 3
4.0
# Returns 3.0, not 4.0!
>>> 14 // 3.999
3.0
# Now we see why
>>> 14 / 3.999
3.500875218804701

Когда вы запустите результат это потому что это и пол это Отказ

Полное разделение для отрицательных чисел работает так же.

>>> -14 / 3
-4.666666666666667
>>> -14 // 3
-5

Напомним, что полное разделение занимает ниже номер и что Отказ Таким образом, результат разделения пола для отрицательных чисел не совпадает с добавлением минусных знаков к результату отдела пола для положительных чисел.

Попробуй сам: Запустите следующую интерактивную оболочку Python.

Упражнение : Какая линия не производит выходное целое число 42?

Логический оператор AND в Python

Вот простой пример логического оператора and.

x = 10
y = 20

if x > 0 and y > 0:
    print('Both x and y are positive numbers')

Вывод: и x, и y – положительные числа.

Перед выполнением логической операции выражения оцениваются. Таким образом, приведенное выше условие if аналогично приведенному ниже:

if (x > 0) and (y > 0):
    print('Both x and y are positive numbers')

В Python каждая переменная или объект имеет логическое значение.

if x and y:
    print('Both x and y have boolean value as True')

Вывод: И x, и y имеют логическое значение True, потому что функция len() ‘x’ и ‘y’ вернет 2, т.е.> 0.

Давайте подтвердим приведенное выше утверждение, определив настраиваемый объект. Python использует функцию __bool __() для получения логического значения объекта.

class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __bool__(self):
        print('Data bool method called')
        return True if self.id > 0 else False


d1 = Data(-10)
d2 = Data(10)
if d1 and d2:
    print('Both d1 and d2 ids are positive')
else:
    print('Both d1 and d2 ids are not positive')

Вывод:

Data bool method called
At least one of d1 and d2 ids is negative

Обратите внимание, что функция __bool __() вызывается только один раз, что подтверждается выводом оператора печати. На диаграмме ниже изображена логическая блок-схема и схема работы

На диаграмме ниже изображена логическая блок-схема и схема работы.

Классификационные функции

Есть несколько разных функций, чтобы проверить, является ли комплексное число конечным, бесконечным или нан. Также есть функция проверки близости двух комплексных чисел.

print(cmath.isfinite(2 + 2j))  # True
print(cmath.isfinite(cmath.inf + 2j))  # False

print(cmath.isinf(2 + 2j))  # False
print(cmath.isinf(cmath.inf + 2j))  # True
print(cmath.isinf(cmath.nan + 2j))  # False


print(cmath.isnan(2 + 2j))  # False
print(cmath.isnan(cmath.inf + 2j))  # False
print(cmath.isnan(cmath.nan + 2j))  # True

print(cmath.isclose(2+2j, 2.01+1.9j, rel_tol=0.05))  # True
print(cmath.isclose(2+2j, 2.01+1.9j, abs_tol=0.005))  # False

Python Math Tan.

Для расчета касательства какого-либо угла , позвоните Отказ Обратите внимание, что функция предполагает, что в радианах

>>> math.tan(0)
0.0
>>> math.tan(pi/4)
0.9999999999999999
>>> math.tan(pi/2)
1.633123935319537e+16

Результаты для похожи на эти для и Отказ Вы получаете результаты, которые вы ожидаете за 0.0, но после начнете в том числе Ничто не именно то, что вы ожидаете. Например, 1, но Python возвращает Отказ Это может не выглядеть одинаково, но, математически, они ). Результат должна быть положительная бесконечность, но вместо этого Python возвращает огромный номер. Этот результат приятно, так как он позволяет выполнять расчеты с Не бросая нагрузки на ошибки все время.

Как изменять множества в Python

Множества могут быть изменены. Но элементы в них неупорядоченные, поэтому индексирование не имеет смысла.

Нельзя получить доступ или изменить элемент множества, используя для этого индексацию или срез. Множество их не поддерживает.

Можно добавить один элемент, используя метод add(), несколько — используя метод update(). Он может принимать в качестве аргумента кортежи, списки, строки или другие множества. Во всех случаях дубликаты невозможны.

# инициализируем my_set
my_set = {1,3}
print(my_set)

# если вы раскомментируете строку 9,
# то получите ошибку
# TypeError: 'set' object does not support indexing

#my_set

# добавление элемента
# Вывод: {1, 2, 3}
my_set.add(2)
print(my_set)

# добавление нескольких элементов
# Вывод: {1, 2, 3, 4}
my_set.update()
print(my_set)

# добавление списка и множества
# Вывод: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8}
my_set.update(, {1,6,8})
print(my_set)

Результат работы программы:

{1, 3}
{1, 2, 3}
{1, 2, 3, 4}
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 8}

Модуль random

Модуль random предоставляет функции для генерации случайных чисел, букв, случайного выбора элементов последовательности. Модуль собрал разные функции для
имитации случайных процессов: , , , , ,
и другие.

Задание 4.3 Камень, ножницы, бумага

Запрограммируйте игру с компьютером в «Камень, ножницы, бумага». Пример диалога:

Счет 0:0
Ваш ход (0-выход, 1-камень, 2-ножницы, 3-бумага): 1
Мой ход: 2
Вы выиграли!
Счет 0:1
Ваш ход (0-выход, 1-камень, 2-ножницы, 3-бумага): 3
Мой ход: 3
Ничья!
Счет 0:1
Ваш ход (0-выход, 1-камень, 2-ножницы, 3-бумага): 1
Мой ход: 3
Вы проиграли!
Счет 1:1
Ваш ход (0-выход, 1-камень, 2-ножницы, 3-бумага): 0
Игра окончена со счетом 1:1

Python Math. Цероваться

Функция принимает один аргумент – либо поплавок, либо int – и возвращает наименьшее целое число, больше или равно Отказ

>>> math.ceil(3.9845794)
4
>>> math.ceil(9673.0001)
9674
>>> math.ceil(12)
12

Наименьшие числа, превышающие или равно 3,9845794 и 9673.0001, составляют 4 и 9674 соответственно. С 12 – целое число, результат это 12 сам.

>>> math.ceil(-10.5)
-10

Потолок -10,5 –10. Ваш инстинкт, что 10 <10.5 верно, когда 10 является положительным числом. Но наоборот верно для отрицательных чисел, а так -10,5 <-10.

Если вы создаете пользовательский пользовательский класс Python, вы можете заставить их работать с Определяя метод.

Функции генерации псевдослучайных чисел

Во многих
программах требуется генерировать случайные значения и в NumPy для этого
имеется специальный модуль random с богатым функционалом. Конечно,
совершенно случайные величины получить невозможно, поэтому придумываются
различные «хитрости» для их генерации и правильнее их называть –
псевдослучанйыми числами.

В самом простом
случае, функция rand() позволяет получать случайные числа в диапазоне от
0 до 1:

np.random.rand() # вещественное случайное число от 0 до 1

Если требуется
получить массив из таких чисел, то можно указать это через первый аргумент:

np.random.rand(5) # array()

Для получения
двумерных массивов – два аргумента:

np.random.rand(2, 3) # массив 2x3

И так далее.
Можно создавать любые многомерные массивы из случайных величин.

Если требуется
генерировать целые случайные значения, то используется функция randint():

np.random.randint(10) # генерация целых чисел в диапазоне [0; 10)
np.random.randint(5, 10)# генерация в диапазоне [5; 10)

Для получения
массива из таких случайных чисел дополнительно следует указать параметр size, следующим
образом:

np.random.randint(5, size=4) # array()
np.random.randint(1, 10, size=(2, 5)) # матрица 2x5

Функции rand() и randint() генерируют
числа с равномерным законом распределения. Если нужно получать значения с
другими широко известными распределениями, то используются функции:

np.random.randn() # нормальная СВ с нулевым средним и единичной дисперсией
np.random.randn(5) # массив из пяти нормальных СВ
np.random.randn(2, 3) # матрица 2x3 из нормальных СВ
np.random.pareto(2.0, size=3) # распределение Паретто с параметром 2,0
np.random.beta(0.1, 0.3, size=(3, 3)) # бета-распределение с параметрами 0,1 и 0,3

Существуют и
другие функции для генерации самых разных распределений. Документацию по ним
можно посмотреть на официальном сайте пакета NumPy:

По умолчанию,
все рассмотренные функции при каждом новом запуске генерируют разные числа.
Однако, иногда требуются одни и те же их реализации. Например, такой подход
часто используется для сохранения начальных случайных значений весов в
нейронных сетях. Для этого устанавливают некое начальное значение зерна (seed):

np.random.seed(13) # начальное значение генератора случайных чисел

и все
последующие запуски будут давать одну и ту же последовательность чисел,
например:

np.random.randint(10, size=10) # array()

Причем, у вас
должны получиться такие же числа. Если запустим эту функцию еще раз, то будут
получены следующие 10 случайных чисел:

np.random.randint(10, size=10) # array()

Но, установив
зерно снова в значение, например, 13:

np.random.seed(13)

числа начнут
повторяться:

np.random.randint(10, size=10) # array()
np.random.randint(10, size=10) # array()

Математические градусы Python

Важно, чтобы вы могли быстро переключаться между градусами и радианами, особенно если вы работаете с тригонометрическими функциями. Допустим, у вас есть угол который в радианах, и вы хотите преобразовать его в градусы

Просто позвоните Отказ

Допустим, у вас есть угол который в радианах, и вы хотите преобразовать его в градусы. Просто позвоните Отказ

Давайте посмотрим на несколько распространенных примеров.

# You need to use pi a lot, so let's import it
>>> from math import pi
>>> math.degrees(pi)
180.0
>>> math.degrees(pi/4)
45.0
>>> math.degrees(2*pi)
360.0

Во-первых, я импортировал Так что я мог легко использовать его во всех функциях. Затем я рассчитал некоторые распространенные преобразования степени до радианов

Обратите внимание, что всегда возвращает поплавок. Этот результат ожидается в качестве подавляющего большинства времени, результат преобразования не является целым числом

Обратите внимание, что, как всегда в случае арифметики с плавающей точкой, эта функция не идеальна

>>> math.degrees(pi/3)
59.99999999999999

Это должно вернуть 60,0

Но обратите внимание, что с 0,999 … повторяющийся равен 1 , это не отрицательно не повлияет на ваши результаты

Использование методов Writelines и Readlines

Как упоминалось в начале этой статьи, Python также содержит два метода Writelines() и readlines() для записи и чтения нескольких строк за один шаг соответственно. Чтобы записать весь список в файл на диске, код Python выглядит следующим образом:

# define list of places
places_list = 

with open('listfile.txt', 'w') as filehandle:
    filehandle.writelines("%s\n" % place for place in places_list)

Чтобы прочитать весь список из файла на диске, код Python выглядит следующим образом:

# define empty list
places = []

# open file and read the content in a list
with open('listfile.txt', 'r') as filehandle:
    filecontents = filehandle.readlines()

    for line in filecontents:
        # remove linebreak which is the last character of the string
        current_place = line

        # add item to the list
        places.append(current_place)

Приведенный выше пример следует более традиционному подходу, заимствованному из других языков программирования. Чтобы написать его более питоническим способом, взгляните на приведенный ниже код:

# define empty list
places = []

# open file and read the content in a list
with open('listfile.txt', 'r') as filehandle:
    places = 

После открытия файла listfile.txt в строке 5, восстановление списка происходит полностью в строке 6. Во-первых, содержимое файла считывается с помощью readlines(). Во-вторых, в цикле for из каждой строки удаляется символ переноса строки с помощью метода rstrip(). В-третьих, строка добавляется в список мест, как новый элемент списка. По сравнению с приведенным выше листингом код намного компактнее, но может быть более трудным для чтения для начинающих программистов Python.

Дополнительные методы для работы со множествами

Типы чисел в Python.

В Python числа делятся на несколько категорий в соответствии со способом их использования. Основные это целые числа (int) и вещественные (float) или числа с плавающей точкой. Чтобы узнать к какому типу относится число или переменная, можно воспользоваться встроенной функцией type(). Запустите командную строку и активируйте Python. В скобках введите число или переменную, чтобы узнать ее тип.

>>> type(5)                                                                  <class ‘int’>

>>> type(12.5)<class ‘float’>

>>> x = 10
>>> type(x)<class ‘int’>

Значение 12,5 является числом с плавающей точкой, поэтому Python выводит строку float. Переменная x содержит целое число 10, поэтому Python выводит тип int (сокращение от integer). 

Модули

Система модулей позволяет вам логически организовать ваш код на Python. Группирование кода в модули значительно облегчает процесс написания и понимания программы.
Говоря простым языком, модуль в Python это просто файл, содержащий код на Python. Каждый модуль в Python может содержать переменные, объявления классов и функций.
Кроме того, в модуле может находиться исполняемый код.

Вы можете использовать любой питоновский файл как модуль в другом файле, выполнив в нем команду . Команда в Python обладает
следующим синтаксисом:

import math
# Используем функцию sqrt из модуля math
print (math.sqrt(9))
# Печатаем значение переменной pi, определенной в math
print (math.pi)

Важно знать, что модуль загружается лишь однажды, независимо от того, сколько раз он был импортирован. Это препятствует цикличному выполнению содержимого модуля

Команда позволяет вам импортировать не весь модуль целиком, а только определенное его содержимое. Например:

# Импортируем из модуля math функцию sqrt
from math import sqrt
# Выводим результат выполнения функции sqrt.
# Обратите внимание, что нам больше незачем указывать имя модуля
print (sqrt(144))
# Но мы уже не можем получить из модуля то, что не импортировали
print (pi) # Выдаст ошибку

Выражение не импортирует весь модуль, а только предоставляет доступ к конкретным объектам, которые мы указали.

В Python так же возможно импортировать всё (переменные, функции, классы) за раз из модуля, для этого используется конструкция . Например:

from math import *
 
# Теперь у нас есть доступ ко всем функция и переменным, определенным в модуле math
 
print (sqrt(121))
print (pi)
print (e)

Однако это конструкцию следует использовать с осторожностью, поскольку при импортировании нескольких модулей можно запутаться в своем собственном коде

Операции с числами

Является ли переменная числом

Любую переменную можно проверить на тип (int, float или complex):

Если вы хотите проверить, находится ли в строке число, воспользуйтесь методом

Однако стоит помнить, что метод не работает для отрицательных чисел и чисел с плавающей точкой.

Также для проверки на число, можно написать собственную функцию:

Арифметические операции

• – сложение;
• – вычитание;
• – умножение;
• – деление;
• – целочисленное деление;
• – остаток от деления;
• – возведение в степень;
• – смена знака;
• – модуль числа;
• – возвращает кортеж из частного и остатка от деления x на y;
• – возведение числа в степень (z – деление по модулю);
• – округление числа (ndigits — знаки после запятой).

Преобразования

• – преобразование в целое число
• – преобразование в число с плавающей точкой
• – преобразование в комплексное число
• – целоe числа в двоичную строку;
• – целое число в восьмеричную строку;
• – целое число в шестнадцатеричную строку;
• – перевод целого числа 123 в список цифр этого числа;
• – перевод списка цифр в целое число 123;
• – число в строку;

Ввод чисел

Для ввода данных в программу на языке Python используется функция . Эта функция считывает то что вы ввели на клавиатуре, и записывает эти данные в переменную в виде одной строки. После этого, перевести строку в число можно простыми функциями , или

Если нужен список чисел, введите несколько чисел через пробел и выполните:

Вывод чисел

Для вывода числа используйте

На практике возникают ситуации, когда нужно вывести число вместе со строкой (например пояснить, что означает число). Существует несколько вариантов сделать это:

Другие полезные функции

• – посчитает длину числа;
• – если остаток от деления равен 0, то число четное;
• – диапазон чисел от 0 до 5, по которому можно итерироваться;
• – перевернет число (123 -> 321).

От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.