Cách đặt hai hàm bằng nhau trong Python

Các chức năng này không thể được sử dụng với các số phức tạp; . Sự khác biệt giữa các hàm hỗ trợ số phức và các hàm không hỗ trợ được tạo ra vì hầu hết người dùng không muốn học toán nhiều như yêu cầu để hiểu số phức. Nhận một ngoại lệ thay vì một kết quả phức tạp cho phép phát hiện sớm hơn số phức không mong muốn được sử dụng làm tham số, để lập trình viên có thể xác định cách thức và lý do tại sao nó được tạo ra ngay từ đầu

Các chức năng sau đây được cung cấp bởi mô-đun này. Trừ khi có ghi chú rõ ràng khác, tất cả các giá trị trả về đều là số float

Lý thuyết số và hàm biểu diễn¶

toán học. trần[x]

Trả về trần của x, số nguyên nhỏ nhất lớn hơn hoặc bằng x. Nếu x không phải là số float, hãy ủy quyền cho

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
28, giá trị này sẽ trả về giá trị
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
29

toán học. lược[n , k]

Trả về số cách chọn k mục từ n mục mà không lặp lại và không có thứ tự

Đánh giá thành

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
30 khi
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
0 và đánh giá bằng 0 khi
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
1

Còn được gọi là hệ số nhị thức vì nó tương đương với hệ số của số hạng thứ k trong khai triển đa thức của

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
2

Tăng

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
3 nếu một trong hai đối số không phải là số nguyên. Tăng
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
4 nếu một trong hai đối số là phủ định

Mới trong phiên bản 3. 8

toán học. copysign[x , y]

Trả về một số float có độ lớn [giá trị tuyệt đối] của x nhưng dấu của y. Trên các nền tảng hỗ trợ số 0 có dấu,

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
5 trả về -1. 0

toán học. fabs[x]

Trả về giá trị tuyệt đối của x

toán học. giai thừa[n]

Trả về n giai thừa dưới dạng số nguyên. Tăng

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
4 nếu n không nguyên hoặc âm

Không dùng nữa kể từ phiên bản 3. 9. Việc chấp nhận số float có giá trị nguyên [như

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
7] không được chấp nhận.

toán học. sàn[x]

Trả về sàn của x, số nguyên lớn nhất nhỏ hơn hoặc bằng x. Nếu x không phải là số float, hãy ủy quyền cho

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
8, giá trị này sẽ trả về giá trị
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
29

toán học. fmod[x , y]

Trả lại

sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
0, như được xác định bởi thư viện nền tảng C. Lưu ý rằng biểu thức Python
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
1 có thể không trả về kết quả tương tự. Mục đích của tiêu chuẩn C là
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
0 chính xác [về mặt toán học; với độ chính xác vô hạn] bằng với
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
3 đối với một số nguyên n sao cho kết quả có cùng dấu với x và độ lớn nhỏ hơn
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
4. Thay vào đó,
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
1 của Python trả về kết quả có dấu y và có thể không tính toán được chính xác cho các đối số float. Ví dụ:
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
6 là
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
7, nhưng kết quả của
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
8 của Python là
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
9, không thể biểu diễn chính xác dưới dạng số float và làm tròn thành số đáng ngạc nhiên là
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
90. Vì lý do này, hàm
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
91 thường được ưu tiên khi làm việc với số float, trong khi hàm
sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
1 của Python được ưu tiên khi làm việc với số nguyên

toán học. frexp[x]

Trả về phần định trị và số mũ của x dưới dạng cặp

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
93. m là số float và e là số nguyên sao cho chính xác là
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
94. Nếu x bằng 0, trả về
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
95, nếu không thì
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
96. Điều này được sử dụng để "chọn ra" đại diện bên trong của một float theo cách di động

toán học. fsum[có thể lặp lại]

Trả về một tổng giá trị dấu phẩy động chính xác trong iterable. Tránh mất độ chính xác bằng cách theo dõi nhiều tổng từng phần trung gian

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
6

Độ chính xác của thuật toán phụ thuộc vào đảm bảo số học IEEE-754 và trường hợp điển hình khi chế độ làm tròn là chẵn một nửa. Trên một số bản dựng không phải của Windows, thư viện C cơ bản sử dụng phép cộng độ chính xác mở rộng và đôi khi có thể làm tròn hai lần một tổng trung gian khiến nó bị tắt ở bit ít quan trọng nhất

Để thảo luận thêm và hai cách tiếp cận thay thế, hãy xem công thức nấu ăn ASPN để biết tổng kết dấu phẩy động chính xác

toán học. gcd[*số nguyên]

Trả về ước số chung lớn nhất của các đối số nguyên đã chỉ định. Nếu bất kỳ đối số nào khác không, thì giá trị trả về là số nguyên dương lớn nhất là ước của tất cả các đối số. Nếu tất cả các đối số bằng 0, thì giá trị trả về là

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
97.
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
98 không có đối số trả về
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
97

Mới trong phiên bản 3. 5

Đã thay đổi trong phiên bản 3. 9. Đã thêm hỗ trợ cho số lượng đối số tùy ý. Trước đây, chỉ có hai đối số được hỗ trợ.

toán học. tiết lộ[a , b . 0, *, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0]

Trả về

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
00 nếu giá trị a và b gần nhau và ngược lại là
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
01

Việc hai giá trị có được coi là gần hay không được xác định theo dung sai tuyệt đối và tương đối đã cho

rel_tol là dung sai tương đối – đó là chênh lệch tối đa được phép giữa a và b, so với giá trị tuyệt đối lớn hơn của a hoặc b. Ví dụ: để đặt dung sai là 5%, hãy vượt qua

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
02. Dung sai mặc định là
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
03, đảm bảo rằng hai giá trị giống nhau trong khoảng 9 chữ số thập phân. rel_tol phải lớn hơn 0

abs_tol là dung sai tuyệt đối tối thiểu – hữu ích khi so sánh gần bằng không. abs_tol ít nhất phải bằng 0

Nếu không có lỗi xảy ra, kết quả sẽ là.

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
04

Các giá trị đặc biệt của IEEE 754 của

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
05,
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
06 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
07 sẽ được xử lý theo các quy tắc của IEEE. Cụ thể,
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
05 không được coi là gần với bất kỳ giá trị nào khác, kể cả
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
05.
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
06 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
07 chỉ được coi là thân thiết với nhau

Mới trong phiên bản 3. 5

Xem thêm

PEP 485 – Hàm kiểm tra đẳng thức gần đúng

toán học. là hữu hạn[x]

Trả về

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
00 nếu x không phải là vô cực cũng không phải là NaN và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
01 nếu ngược lại. [Lưu ý rằng
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
324 được coi là hữu hạn. ]

Mới trong phiên bản 3. 2

toán học. isinf[x]

Trả về

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
00 nếu x là vô cực dương hoặc âm và ngược lại là
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
01

toán học. isnan[x]

Trả về

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
00 nếu x là NaN [không phải số] và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
01 nếu không

toán học. isqrt[n]

Trả về căn bậc hai số nguyên của số nguyên n không âm. Đây là sàn của căn bậc hai chính xác của n, hoặc tương đương với số nguyên lớn nhất a sao cho a² ≤ n

Đối với một số ứng dụng, sẽ thuận tiện hơn nếu có số nguyên a nhỏ nhất sao cho n ≤ a², hay nói cách khác là giá trị trần của căn bậc hai chính xác của n. Đối với tích cực và, điều này có thể được tính bằng cách sử dụng _____ 1329

Mới trong phiên bản 3. 8

toán học. lcm[*số nguyên]

Trả về bội số chung nhỏ nhất của các đối số nguyên đã chỉ định. Nếu tất cả các đối số khác không, thì giá trị trả về là số nguyên dương nhỏ nhất là bội số của tất cả các đối số. Nếu bất kỳ đối số nào bằng 0, thì giá trị trả về là

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
97.
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
271 không có đối số trả về
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
272

Mới trong phiên bản 3. 9

toán học. ldexp[x , i]

Trả lại

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
273. Đây thực chất là hàm nghịch đảo của hàm
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
274

toán học. modf[x]

Trả về phần phân số và phần nguyên của x. Cả hai kết quả đều mang dấu của x và là số float

toán học. tiếp theo[x , y]

Trả về giá trị dấu phẩy động tiếp theo sau x về phía y

Nếu x bằng y, trả về y

ví dụ

  • >>> from math import exp, expm1
    >>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
    1.0000050000069649e-05
    >>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
    1.0000050000166668e-05
    
    275 đi lên. hướng tới dương vô cực

  • >>> from math import exp, expm1
    >>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
    1.0000050000069649e-05
    >>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
    1.0000050000166668e-05
    
    276 đi xuống. về phía âm vô cực

  • >>> from math import exp, expm1
    >>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
    1.0000050000069649e-05
    >>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
    1.0000050000166668e-05
    
    277 đi về phía số không

  • >>> from math import exp, expm1
    >>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
    1.0000050000069649e-05
    >>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
    1.0000050000166668e-05
    
    278 đi xa từ con số không

Xem thêm

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
279

Mới trong phiên bản 3. 9

toán học. uốn[n , k=None]

Trả về số cách chọn k mục từ n mục mà không lặp lại và theo thứ tự

Đánh giá thành

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
280 khi
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
0 và đánh giá bằng 0 khi
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
1

Nếu k không được chỉ định hoặc là Không, thì k mặc định là n và hàm trả về

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
283

Tăng

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
3 nếu một trong hai đối số không phải là số nguyên. Tăng
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
4 nếu một trong hai đối số là phủ định

Mới trong phiên bản 3. 8

toán học. sản phẩm[có thể lặp lại , *, start=1]

Tính tích của tất cả các phần tử trong lần lặp đầu vào. Giá trị bắt đầu mặc định cho sản phẩm là

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
272

Khi iterable trống, hãy trả về giá trị bắt đầu. Hàm này được dành riêng để sử dụng với các giá trị số và có thể từ chối các loại không phải là số

Mới trong phiên bản 3. 8

toán học. số dư[x , y]

Trả về phần còn lại kiểu IEEE 754 của x đối với y. Đối với x hữu hạn và y khác 0 hữu hạn, đây là hiệu của

sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]
3, trong đó
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
288 là số nguyên gần nhất với giá trị chính xác của thương số
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
289. Nếu
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
289 nằm chính xác ở giữa hai số nguyên liên tiếp, thì số nguyên chẵn gần nhất được sử dụng cho
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
288. Do đó, phần còn lại của
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
292 luôn thỏa mãn
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
293

Các trường hợp đặc biệt tuân theo IEEE 754. đặc biệt,

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
294 ​​là x cho bất kỳ x hữu hạn nào, và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
295 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
296 nâng cao
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
4 cho bất kỳ x không phải NaN nào. Nếu kết quả của phép toán còn lại bằng 0, thì số 0 đó sẽ có cùng dấu với x

Trên các nền tảng sử dụng dấu phẩy động nhị phân IEEE 754, kết quả của thao tác này luôn có thể biểu diễn chính xác. không có lỗi làm tròn được giới thiệu

Mới trong phiên bản 3. 7

toán học. trunc[x]

Trả về x đã loại bỏ phần phân số, để lại phần nguyên. Điều này làm tròn về 0.

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
298 tương đương với
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
299 cho x dương và tương đương với
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
300 cho x âm. Nếu x không phải là số float, hãy ủy quyền cho
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
301, giá trị này sẽ trả về giá trị
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
29

toán học. ulp[x]

Trả về giá trị của bit ít quan trọng nhất của float x

  • Nếu x là NaN [không phải số], trả về x

  • Nếu x là số âm, trả về

    >>> from math import exp, expm1
    >>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
    1.0000050000069649e-05
    >>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
    1.0000050000166668e-05
    
    303

  • Nếu x là một số dương vô cực, trả về x

  • Nếu x bằng 0, hãy trả về số float có thể biểu diễn không chuẩn hóa dương nhỏ nhất [nhỏ hơn số float chuẩn hóa dương tối thiểu,

    >>> from math import exp, expm1
    >>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
    1.0000050000069649e-05
    >>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
    1.0000050000166668e-05
    
    304]

  • Nếu x bằng số float dương lớn nhất có thể biểu diễn, hãy trả về giá trị của bit có nghĩa nhỏ nhất của x, sao cho số float đầu tiên nhỏ hơn x là

    >>> from math import exp, expm1
    >>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
    1.0000050000069649e-05
    >>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
    1.0000050000166668e-05
    
    305

  • Mặt khác [x là một số hữu hạn dương], trả về giá trị của bit có nghĩa nhỏ nhất của x, sao cho số float đầu tiên lớn hơn x là

    >>> from math import exp, expm1
    >>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
    1.0000050000069649e-05
    >>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
    1.0000050000166668e-05
    
    306

ULP là viết tắt của Đơn vị ở vị trí cuối cùng

Xem thêm

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
307 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
308

Mới trong phiên bản 3. 9

Lưu ý rằng

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
274 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
00 có kiểu gọi/trả lại khác với mẫu C tương đương của chúng. chúng lấy một đối số duy nhất và trả về một cặp giá trị, thay vì trả về giá trị trả về thứ hai của chúng thông qua một 'tham số đầu ra' [không có thứ như vậy trong Python]

Đối với các hàm

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
300,
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
299 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
00, hãy lưu ý rằng tất cả các số dấu phẩy động có độ lớn đủ lớn đều là số nguyên chính xác. Các float của Python thường mang độ chính xác không quá 53 bit [giống như loại kép của nền tảng C], trong trường hợp đó, bất kỳ float x nào có
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
04 nhất thiết không có bit phân số

Hàm lũy thừa và logarit¶

toán học. cbrt[x]

Trả về căn bậc ba của x

Mới trong phiên bản 3. 11

toán học. exp[x]

Trả về e lũy thừa x, trong đó e = 2. 718281… là cơ số của logarit tự nhiên. Điều này thường chính xác hơn

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
05 hoặc
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
06

toán học. exp2[x]

Trả về 2 lũy thừa x

Mới trong phiên bản 3. 11

toán học. expm1[x]

Trả về e lũy thừa x, trừ 1. Ở đây e là cơ số của logarit tự nhiên. Đối với số float x nhỏ, phép trừ trong

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
07 có thể dẫn đến mất độ chính xác đáng kể;

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05

Mới trong phiên bản 3. 2

toán học. log[x[ , base]]

Với một đối số, trả về logarit tự nhiên của x [cơ số e]

Với hai đối số, trả lại logarit của x cho cơ số đã cho, được tính là

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
09

toán học. log1p[x]

Trả về logarit tự nhiên của 1+x [cơ số e]. Kết quả được tính theo cách chính xác cho x gần bằng không

toán học. log2[x]

Trả về logarit cơ số 2 của x. Điều này thường chính xác hơn

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
10

Mới trong phiên bản 3. 3

Xem thêm

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
11 trả về số bit cần thiết để biểu diễn một số nguyên ở dạng nhị phân, không bao gồm dấu và các số 0 ở đầu

toán học. log10[x]

Trả về logarit cơ số 10 của x. Điều này thường chính xác hơn

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
12

toán học. pow[x , y]

Return

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
13 nâng lên lũy thừa
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
14. Các trường hợp ngoại lệ tuân theo tiêu chuẩn IEEE 754 càng nhiều càng tốt. Đặc biệt,
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
15 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
16 luôn trả về
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
17, ngay cả khi
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
13 là số 0 hoặc NaN. Nếu cả
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
13 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
14 đều hữu hạn,
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
13 âm và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
14 không phải là số nguyên thì
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
23 không xác định và tăng
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
4

Không giống như toán tử

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
25 tích hợp sẵn,
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
26 chuyển đổi cả hai đối số của nó thành kiểu
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
27. Sử dụng hàm
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
25 hoặc hàm
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
29 tích hợp để tính toán các lũy thừa số nguyên chính xác

Đã thay đổi trong phiên bản 3. 11. Các trường hợp đặc biệt

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
30 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
31 đã được thay đổi thành trả về
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
06 thay vì tăng
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
4, để thống nhất với IEEE 754.

toán học. sqrt[x]

Trả về căn bậc hai của x

Hàm lượng giác¶

toán học. acos[x]

Trả về cung cosin của x, tính bằng radian. Kết quả là giữa

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
97 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
35

toán học. asin[x]

Trả về cung sin của x, tính bằng radian. Kết quả là giữa

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
36 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
37

toán học. atan[x]

Trả về cung tiếp tuyến của x, tính bằng radian. Kết quả là giữa

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
36 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
37

toán học. atan2[y , x]

Trả về

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
40, tính bằng radian. Kết quả là giữa
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
41 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
35. Vectơ trong mặt phẳng từ gốc tọa độ đến điểm
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
43 tạo với trục X dương một góc. Vấn đề của
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
44 là nó đã biết dấu của cả hai đầu vào, vì vậy nó có thể tính toán góc phần tư chính xác cho góc. Ví dụ,
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
45 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
46 đều là
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
47, nhưng
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
48 là
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
49

toán học. cos[x]

Trả về cosin của x radian

toán học. dist[p , q]

Trả về khoảng cách Euclide giữa hai điểm p và q, mỗi điểm được cho dưới dạng một chuỗi tọa độ [hoặc có thể lặp lại]. Hai điểm phải có cùng chiều

Gần tương đương với

sqrt[sum[[px - qx] ** 2.0 for px, qx in zip[p, q]]]

Mới trong phiên bản 3. 8

toán học. hypot[*tọa độ]

Trả về định mức Euclide,

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
50. Đây là độ dài của vectơ từ gốc tọa độ đến điểm được cho bởi tọa độ

Đối với một điểm hai chiều

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
43, điều này tương đương với việc tính toán cạnh huyền của một tam giác vuông bằng cách sử dụng định lý Pythagore,
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
52

Đã thay đổi trong phiên bản 3. 8. Đã thêm hỗ trợ cho điểm n chiều. Trước đây, chỉ hỗ trợ trường hợp hai chiều.

Đã thay đổi trong phiên bản 3. 10. Cải thiện độ chính xác của thuật toán để lỗi tối đa dưới 1 ulp [đơn vị ở vị trí cuối cùng]. Điển hình hơn, kết quả hầu như luôn được làm tròn chính xác trong vòng 1/2 ulp.

toán học. tội lỗi[x]

Trả về sin của x radian

toán học. tan[x]

Trả về tang của x radian

Chuyển đổi góc¶

toán học. độ[x]

Chuyển đổi góc x từ radian sang độ

toán học. radian[x]

Chuyển đổi góc x từ độ sang radian

Các hàm hypebol¶

Các hàm hyperbol tương tự như các hàm lượng giác dựa trên các hyperbol thay vì các đường tròn

toán học. acosh[x]

Trả về cosin hyperbol nghịch đảo của x

toán học. asinh[x]

Trả về sin hyperbol nghịch đảo của x

toán học. atanh[x]

Trả về tang hyperbol nghịch đảo của x

toán học. cosh[x]

Trả về cosin hyperbol của x

toán học. sinh[x]

Trả về sin hyperbol của x

toán học. tánh[x]

Trả về tang hyperbol của x

Chức năng đặc biệt¶

toán học. erf[x]

Trả về hàm lỗi tại x

Hàm

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
53 có thể được sử dụng để tính toán các hàm thống kê truyền thống như phân phối chuẩn chuẩn tích lũy

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
9

Mới trong phiên bản 3. 2

toán học. erfc[x]

Trả về hàm lỗi bổ sung tại x. Hàm lỗi bổ sung được định nghĩa là

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
54. Nó được sử dụng cho các giá trị lớn của x trong đó phép trừ từ một sẽ gây ra sự mất ý nghĩa

Mới trong phiên bản 3. 2

toán học. gamma[x]

Trả về hàm Gamma tại x

Mới trong phiên bản 3. 2

toán học. lgamma[x]

Trả về logarit tự nhiên của giá trị tuyệt đối của hàm Gamma tại x

Mới trong phiên bản 3. 2

Hằng số¶

toán học. pi

Hằng số toán học π = 3. 141592…, theo độ chính xác có sẵn

toán học. e

Hằng số toán học e = 2. 718281…, với độ chính xác có sẵn

toán học. tau

Hằng số toán học τ = 6. 283185…, theo độ chính xác có sẵn. Tau là một hằng số hình tròn bằng 2π, tỷ số giữa chu vi hình tròn và bán kính của nó. Để tìm hiểu thêm về Tau, hãy xem video của Vi Hart Pi is [vẫn] Sai, và bắt đầu kỷ niệm ngày Tau bằng cách ăn gấp đôi chiếc bánh

Mới trong phiên bản 3. 6

toán học. inf

Một dấu phẩy động vô cực dương. [Đối với vô cực âm, sử dụng

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
55. ] Tương đương với đầu ra của
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
56

Mới trong phiên bản 3. 5

toán học. nan

Giá trị dấu chấm động “không phải là số” [NaN]. Tương đương với đầu ra của

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
57. Do các yêu cầu của tiêu chuẩn IEEE-754,
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
58 và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
57 không được coi là bằng với bất kỳ giá trị số nào khác, kể cả chính chúng. Để kiểm tra xem một số có phải là NaN hay không, hãy sử dụng hàm
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
60 để kiểm tra NaN thay vì
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
61 hoặc
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
62. Ví dụ

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
0

Đã thay đổi trong phiên bản 3. 11. Hiện tại nó luôn có sẵn.

Mới trong phiên bản 3. 5

Chi tiết triển khai CPython. Mô-đun

>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
32 bao gồm hầu hết các trình bao bọc mỏng xung quanh các hàm thư viện toán học C của nền tảng. Hành vi trong các trường hợp đặc biệt tuân theo Phụ lục F của tiêu chuẩn C99 khi thích hợp. Việc triển khai hiện tại sẽ tăng
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
4 cho các hoạt động không hợp lệ như
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
65 hoặc
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
66 [trong đó C99 Phụ lục F khuyến nghị báo hiệu hoạt động không hợp lệ hoặc chia cho 0] và
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
67 cho các kết quả bị tràn [ví dụ:
>>> from math import exp, expm1
>>> exp[1e-5] - 1  # gives result accurate to 11 places
1.0000050000069649e-05
>>> expm1[1e-5]    # result accurate to full precision
1.0000050000166668e-05
68]. Một NaN sẽ không được trả về từ bất kỳ hàm nào ở trên trừ khi một hoặc nhiều đối số đầu vào là NaN;

Lưu ý rằng Python không cố gắng phân biệt NaN báo hiệu với NaN yên tĩnh và hành vi báo hiệu NaN vẫn chưa được chỉ định. Hành vi điển hình là coi tất cả các NaN như thể chúng im lặng

Điều gì xảy ra khi bạn đặt hai chức năng bằng nhau?

Hai hàm bằng nhau nếu chúng có cùng tên miền và tên miền đồng thời giá trị của chúng giống nhau đối với tất cả các phần tử của tên miền .

Bạn có thể có hai hàm có cùng tên trong Python không?

Python không hỗ trợ nạp chồng hàm . Khi chúng ta định nghĩa nhiều hàm có cùng tên, hàm sau luôn ghi đè lên hàm trước và do đó, trong không gian tên, sẽ luôn có một mục duy nhất đối với mỗi tên hàm.

Làm cách nào để so sánh các hàm trong Python?

The cmp[] là một phần của thư viện chuẩn python dùng để so sánh hai số nguyên. Kết quả so sánh là -1 nếu số thứ nhất nhỏ hơn số thứ hai và 1 nếu số thứ nhất lớn hơn số thứ hai. Nếu cả hai đều bằng nhau thì kết quả của cmp[] bằng không.

Hai hàm có miền khác nhau có thể bằng nhau không?

Người ta nói để hai hàm f,g bằng nhau thì chúng phải có cùng miền và cùng miền và với mỗi x∈X, f .

Chủ Đề