python函數(shù)深入淺出 11.math.pow()及其相關(guān)函數(shù)詳解

這是math模塊的一個(gè)函數(shù)

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pow() 源于英文power，返回給定數(shù)字的乘冪

所以我們執(zhí)行math.pow()示例：

注意：math 模塊則會(huì)把參數(shù)轉(zhuǎn)換為 float。

math是非常常用的數(shù)學(xué)計(jì)算包，其中math.pow()語法如下

參數(shù)說明：

等同于寫法

但注意math函數(shù)返回的是浮點(diǎn)數(shù),后者可能返回整數(shù)

其他常用的數(shù)學(xué)函數(shù)有：

python2 有cmp(x,y)函數(shù)，python3移除了cmp，新增了 operator模塊,提供了如下比較方法

作為比較函數(shù)

在處理數(shù)字時(shí)使用數(shù)學(xué)函數(shù)能更高效的獲取計(jì)算結(jié)果。

對(duì)基礎(chǔ)運(yùn)行環(huán)境有疑問的，推薦參考: python函數(shù)深入淺出 0.基礎(chǔ)篇

python求平均值的函數(shù)

首先我們先來了解一下計(jì)算平均數(shù)的IPO模式.

輸入：待輸入計(jì)算平均數(shù)的數(shù)。

處理：平均數(shù)算法

輸出：平均數(shù)

明白了程序的IPO模式之后，我們打開本地的python的IDE

工具，并新建一個(gè)python文件，命名為test6.py.

請(qǐng)點(diǎn)擊輸入圖片描述

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打開test6.py,進(jìn)行編碼，第一步，提示用戶輸入要計(jì)算多少個(gè)數(shù)的平均數(shù)。

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第二步，初始化sum總和的值。注意，這是編碼的好習(xí)慣，在定義一個(gè)變量的時(shí)候，給一個(gè)初始值。

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第三步，循環(huán)輸入要計(jì)算平均數(shù)的數(shù)，并計(jì)算總和sum的值。

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最后，計(jì)算出平均數(shù)，并輸出，利用“總和/數(shù)量”的公式計(jì)算出平均數(shù)。

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編碼完成后，記得保存，然后進(jìn)行調(diào)試運(yùn)行。按F5鍵或者點(diǎn)擊菜單欄中的“run”-》“run model”來運(yùn)行程序。

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2 如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算

numpy計(jì)算平均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 相關(guān)系數(shù)等基本知識(shí)

NumPy 是python 語言的一個(gè)第三方庫，其支持大量高維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算。此外，NumPy 也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)。

#導(dǎo)入Numpy庫，并命名為np

import numpy as np

#創(chuàng)建一維數(shù)組

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地創(chuàng)建連續(xù)數(shù)組，比如我使用arange或linspace函數(shù)進(jìn)行創(chuàng)建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一個(gè)有終點(diǎn)和起點(diǎn)、固定步長的排列，如起點(diǎn)是1，終點(diǎn)是4，步長為1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一個(gè)有終點(diǎn)和起點(diǎn)、元素個(gè)數(shù)的的排列，如起點(diǎn)是1，終點(diǎn)是9，元素個(gè)數(shù)為5,即【1,3,5,7,9】

#通過NumPy可以自由地創(chuàng)建等差數(shù)組，同時(shí)也可以進(jìn)行加、減、乘、除、求n次方和取余數(shù)。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位數(shù)：np.median(a)

求取加權(quán)平均數(shù)：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

將兩個(gè)數(shù)相加：np.add(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相減：np.subtract(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相乘：np.multiply(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相關(guān)系數(shù)計(jì)算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩陣)