基本加减乘除计算

计算pi的值和e的值：

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
>>> math.e
2.718281828459045

在这里插入代码片

舍弃小数部分的除法：

>>> 5.0//2.0
2.0
>>> 10//3
3
>>> 2//5
0
>>> 3.0//5
0.0

取整等：

math.fabs(x) #取x得绝对值
math.ceil(x) #向上取整，返回最小的大于或等于x的整数
math.floor(x) #向下取整，返回最大的小于或等于x的整数
math.factorial(x) #求x的阶乘，x必须为整数，否则出现错误
math.exp(x) #返回e ** x

指数计算

为2个**，即计算252^525等于

>>> 2**5
32

>>> 5**-1
0.2
>>> math.e**3
20.085536923187664
>>> 3.33**3.3
52.97439073910925

>>> math.log(math.e)        #值传一个参数，默认以math.e为底
1.0
>>> math.log(math.e ** 2)
2.0
>>> math.log(8, 2)      #两个参数，2为底
3.0
>>> math.log(100, 10)   #两个参数，10为底s
2.0

math.pow(x, y)  #幂运算，相当于x ** y
>>> math.pow(2, 3)
8.0
>>> math.sqrt(4)  #求平方根
2.0
>>> math.pow(4, 1.0 / 2)        #平方根，相当于math.sqrt(4)
2.0
>>> 4 ** (1.0 / 2)          #平方根，相当于math.sqrt(4)
2.0
>>> 8 ** (1.0 / 3)          #立方根
2.0
>>> 1024 ** (1.0 / 10)          #10次方根
2.0

复数计算

>>> a = 3+2j
>>> b=5+6j
>>> a+b
(8+8j)
>>> a*b
(3+28j)
>>> a**b
(-6.31485732346604-16.74063492094475j)
>>> a/b
(0.44262295081967207-0.13114754098360654j)
>>> a.real  #实部
3.0
>>> b.imag  #虚部
6.0
>>> a.conjugate()  #对a取共轭
(3-2j)

三角函数计算

 math.degrees(x)   # 把弧度x转换成角度math.radians(x)   #把角度x转换成弧度>>> math.degrees(math.pi)
180.0
>>> math.radians(180.0)
3.1415926535897931234
math.acos(x)  #反余弦函数
math.asin(x)  #反正弦函数
math.atan(x)  #反正切函数
>>> math.cos(math.pi)
-1.0
>>> math.sin(math.pi / 2)
1.0

矩阵基本计算

import math;
from numpy import *;
a1 = mat(random.randint(10,size=(3,3)))   #产生0到10内的3*3的随机数矩阵
print(a1)
print("\n")
a2 = mat([[1,2,3],[3,4,5],[6,7,8]])  #矩阵
print(a2)
print("\n")
a3 = mat([[4,5,3],[3,6,5],[6,9,10]])
print(a3)
print("\n")
a4=a2+a3   #矩阵相加
print(a4)
print("\n")
a5=a2*a3  #矩阵相乘
print(a5)
print("\n")
a6=multiply(a2,a3)  #矩阵点乘，即矩阵对应元素相乘
print(a6)
print("\n")
a7=a6.I    #矩阵求逆
print(a7)
print("\n")
a8=a6.T   #矩阵转置
print(a8)

结果：

[[4 7 7][1 5 9][3 5 4]][[1 2 3][3 4 5][6 7 8]][[ 4  5  3][ 3  6  5][ 6  9 10]][[ 5  7  6][ 6 10 10][12 16 18]][[ 28  44  43][ 54  84  79][ 93 144 133]][[ 4 10  9][ 9 24 25][36 63 80]][[ 0.68047337 -0.45956607  0.06706114][ 0.35502959 -0.00788955 -0.03747535][-0.58579882  0.21301775  0.01183432]][[ 4  9 36][10 24 63][ 9 25 80]]

不同的调用numpy方式矩阵计算编程也不一样：

import numpy as np
A = np.array( [[1,1],[0,1]] )
B = np.array( [[2,0],[3,4]] )
print(A*B)   #矩阵对应元素相乘
print("\n")
print(A.dot(B))  #矩阵相乘
print("\n")
print( np.dot(A, B))  #矩阵相乘的另一种形式
print("\n")
print(np.transpose(B))  #求矩阵转置
print("\n")
print(np.linalg.inv(B))  #求矩阵逆

结果：

[[2 0][0 4]][[5 4][3 4]][[5 4][3 4]][[2 3][0 4]][[ 0.5    0.   ][-0.375  0.25 ]]

矩阵基本计算，推荐使用第二种numpy调用方式。

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