random 模块:random 模块提供了生成随机数的函数,例如生成随机整数、浮点数、序列等。 math 模块:math 模块提供了数学函数,例如三角函数、对数函数、指数函数、常数等。 re 模块:re 模块提供了正则表达式处理函数,可以用于文本搜索、替换、分割等。 json 模块:json 模块提供了 JSON 编码和解码函数,可以将 Python 对象...
首先,我们需要导入math库来使用其中的函数。在Python中,可以使用import关键字来导入库。下面是导入math库的代码: importmath 1. 定义一组数字 接下来,我们需要定义一组数字来求平均值。在Python中,可以使用列表来存储一组数字。下面是定义一组数字的代码: numbers=[1,2,3,4,5] 1. 使用math库的mean函数求平均...
Python中计算平均值的函数是mean(),它位于statistics模块中。可以通过以下方式导入: import statistics 1. 然后我们就可以使用mean()函数来计算一组数字的算术平均值了。以下是一个示例: numbers = [1, 2, 3, 4, 5] average = statistics.mean(numbers) print("平均值为:", average) 1. 2. 3. 输出结果...
import statistics if __name__ == '__main__': print("---求平均数---") print("求[1,2,3,4,5.5]平均数:", statistics.mean([1, 2, 3, 4, 5.5])) # fmean 运行速度比mean快 print("求[1,2,3,4,5.5]平均数:", statistics.fmean([1, 2, 3, 4, 5.5])) print("---求中位数...
prod([1, 2, 3, 4], start=2) == 48 assert math.prod(iter([]), start=1) == 1 幂函数与对数函数 exp:返回 e 次 x 幂,其中 e = 2.718281… 是自然对数的基数。这通常比 math.e ** x 或pow(math.e, x) 更精确。 log,log2, log10分别计算 x 以e,2,10为底的对数(对于求正整数的...
mean1 = sum(datas)/len(datas) square_datas = [] for i in datas: square_datas.append((i-mean1)*(i-mean1)) variance = sum(square_datas)/len(square_datas) standard_deviation = math.sqrt(variance) print(str(standard_deviation))
3.各种曲线 # 连续型随机变量分布的参数 rvs: Random Variates pdf: Probability Density Function cdf: Cumulative Distribution Function ppf: Percent Point Function (Inverse of CDF) stats: Return mean, variance, (Fisher’s) skew, or (Fisher’s) kurtosis sf: Survival Function (1-CDF) isf: Inverse...
math模块 Python内置math模块,提供大部分常用数学运算函数。 使用math 模块 math 模块是标准库中的,所以不用安装,可以直接使用。使用方法是: >>>importmath 1 1 常用函数 ceil(x) 取顶floor(x) 取底 fabs(x) 取绝对值 factorial (x) 阶乘 hypot(x,y) 计算sqrt(x*x+y*y)pow(x,y) x的y次方sqrt(x...
Dictionary Methods Tuple Methods Set Methods File Methods Python Keywords Python Exceptions Python Glossary Random Module Requests Module Math Module CMath Module Download Python Download Python from the official Python web site:https://python.org
本章的代码可以在 GitHub 存储库的Chapter 07文件夹中找到:github.com/PacktPublishing/Applying-Math-with-Python/tree/master/Chapter%2007。 查看以下视频以查看代码实际操作:bit.ly/2Ct8m0B。 使用基本线性回归 线性回归是一种建模两组数据之间依赖关系的工具,这样我们最终可以使用这个模型进行预测。名称来源于我们...