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(yǔ)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畫正余弦函數(shù)圖像？

用python怎樣畫出如題所示的正余弦函數(shù)圖像? 如此編寫代碼，使其中兩個(gè)軸、圖例、刻度，大小，LaTex公式等要素與原圖一致，需要用到的代碼如下，沒有縮進(jìn)：

#-*-codeing:utf-8;-*-

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

a=np.linspace(0,360,980)

b=np.sin(a/180*np.pi)

c=np.cos(a/180*np.pi)

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.set_xlim([0, 360])

ax.plot(a,b,label=r"$y=\sin(\theta)$")

ax.plot(a,c,label=r"$y=\cos(\theta)$")

ax.grid(True)

ax.set_ylabel(r"$y$")

ax.set_xlabel(r"$\theta$")

plt.xticks(np.arange(0,360+1,45))

plt.title("Sine Cosine Waves")

plt.legend()

plt.savefig("SinCosWaveDegFont.jpg")

plt.show()

代碼運(yùn)行show的窗口圖

代碼的截圖

代碼輸出的文件的圖

不能直接寫出函數(shù)的表達(dá)式 怎么在python里畫函數(shù)圖象呢？

不寫出y=f(x)這樣的表達(dá)式，由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像，以x2+y2+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號(hào)是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點(diǎn)和matlab的區(qū)別很大）

直接在命令提示行的里面運(yùn)行代碼的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

Python--math庫(kù)

Python math 庫(kù)提供許多對(duì)浮點(diǎn)數(shù)的數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)，math模塊不支持復(fù)數(shù)運(yùn)算，若需計(jì)算復(fù)數(shù)，可使用cmath模塊（本文不贅述）。

使用dir函數(shù)，查看math庫(kù)中包含的所有內(nèi)容：

1） math.pi????# 圓周率π

2） math.e????#自然對(duì)數(shù)底數(shù)

3） math.inf? ? #正無窮大∞，-math.inf? ? #負(fù)無窮大-∞

4） math.nan? ? #非浮點(diǎn)數(shù)標(biāo)記，NaN（not a number）

1） math.fabs(x)? ? #表示X值的絕對(duì)值

2） math.fmod(x,y)? ? #表示x/y的余數(shù)，結(jié)果為浮點(diǎn)數(shù)

3） math.fsum([x,y,z])? ? #對(duì)括號(hào)內(nèi)每個(gè)元素求和，其值為浮點(diǎn)數(shù)

4） math.ceil(x)? ? #向上取整，返回不小于x的最小整數(shù)

5）math.floor(x)? ? #向下取整，返回不大于x的最大整數(shù)

6） math.factorial(x)? ? #表示X的階乘，其中X值必須為整型，否則報(bào)錯(cuò)

7） math.gcd(a,b)? ? #表示a,b的最大公約數(shù)

8）? math.frexp(x)? ? ? #x = i *2^j，返回（i，j）

9） math.ldexp(x,i)? ? #返回x*2^i的運(yùn)算值，為math.frexp(x)函數(shù)的反運(yùn)算

10） math.modf(x)? ? #表示x的小數(shù)和整數(shù)部分

11） math.trunc(x)? ? #表示x值的整數(shù)部分

12） math.copysign(x,y)? ? #表示用數(shù)值y的正負(fù)號(hào)，替換x值的正負(fù)號(hào)

13） math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y)? ? #表示a，b的相似性，真值返回True，否則False；rel_tol是相對(duì)公差：表示a，b之間允許的最大差值，abs_tol是最小絕對(duì)公差，對(duì)比較接近于0有用，abs_tol必須至少為0。

14） math.isfinite(x)? ? #表示當(dāng)x不為無窮大時(shí)，返回True，否則返回False

15） math.isinf(x)? ? #當(dāng)x為±∞時(shí)，返回True，否則返回False

16） math.isnan(x)? ? #當(dāng)x是NaN，返回True，否則返回False

1） math.pow(x,y)? ? #表示x的y次冪

2） math.exp(x)? ? #表示e的x次冪

3） math.expm1(x)? ? #表示e的x次冪減1

4） math.sqrt(x)? ? #表示x的平方根

5） math.log（x,base）? ? #表示x的對(duì)數(shù)值，僅輸入x值時(shí)，表示ln(x)函數(shù)

6） math.log1p(x)? ? #表示1+x的自然對(duì)數(shù)值

7） math.log2(x)? ? #表示以2為底的x對(duì)數(shù)值

8） math.log10(x)? ? #表示以10為底的x的對(duì)數(shù)值

1） math.degrees(x)? ? #表示弧度值轉(zhuǎn)角度值

2） math.radians(x)? ? #表示角度值轉(zhuǎn)弧度值

3） math.hypot(x,y)? ? #表示(x,y)坐標(biāo)到原點(diǎn)(0,0)的距離

4） math.sin(x)? ? #表示x的正弦函數(shù)值

5） math.cos(x)? ? #表示x的余弦函數(shù)值

6） math.tan(x)? ? #表示x的正切函數(shù)值

7）math.asin(x)? ? #表示x的反正弦函數(shù)值

8）?math.acos(x)? ? #表示x的反余弦函數(shù)值

9）?math.atan(x)? ? #表示x的反正切函數(shù)值

10） math.atan2(y,x)? ? #表示y/x的反正切函數(shù)值

11） math.sinh(x)? ? #表示x的雙曲正弦函數(shù)值

12） math.cosh(x)? ? #表示x的雙曲余弦函數(shù)值

13） math.tanh(x)? ? #表示x的雙曲正切函數(shù)值

14） math.asinh(x)? ? #表示x的反雙曲正弦函數(shù)值

15） math.acosh(x)? ? #表示x的反雙曲余弦函數(shù)值

16） math.atanh(x)? ? #表示x的反雙曲正切函數(shù)值

1）math.erf(x)? ? #高斯誤差函數(shù)

2） math.erfc(x)? ? #余補(bǔ)高斯誤差函數(shù)

3） math.gamma(x)? ? #伽馬函數(shù)（歐拉第二積分函數(shù)）

4） math.lgamma(x)? ? #伽馬函數(shù)的自然對(duì)數(shù)

如何使用python的matplotlib畫正弦函數(shù)圖像

使用python的matplotlib畫正弦函數(shù)圖像，還要用到numpy庫(kù)，代碼如下9行所示：

import numpy as np;

from matplotlib import pyplot as plt;

fig = plt.figure();

ax2= fig.add_subplot(111);

x=np.arange(0,100)/10;

y=np.sin(x);

ax2.plot(x,y);

plt.savefig('sine.png');

plt.show();