示例代码:import math # 导入标准库模块class Circle: def __init__(self, radius): self.radius = radius def area(self): return math.pi * self.radius ** 2 # 计算圆的面积# 创建 Circle 对象circle = Circle(5)print(f"Area: {circle.area():.2f}") # 格式化输出圆的面积,...
代码#10：使用列表推导式高效生成新列表 numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared = [num **2 for num in numbers]print(squared)列表推导式再次登场，它能简洁地根据现有列表numbers生成一个新的列表squared，其中每个元素是原列表对应位置元素的平方。代码#11：一行实现矩阵转置 matrix = [[1, 2], [3, 4]...
我们可以将其组织为一个包 ,包内包含几个模块 ,每个模块负责一部分功能。 示例代码:假设我们的包名为 math_tools ,并且有两个模块 addition 和 multiplication。 # math_tools/__init__.py # 这里可以放置包级别的初始化代码 # math_tools/addition.py def add(a, b): return a + b # math_tools/multi...
defprocess_data(data,function):return[function(item)foritemindata]data=[1,2,3,4,5]# 将每个数字乘以2doubled=process_data(data,lambdax:x*2)print(doubled)# 输出: [2, 4, 6, 8, 10]# 获取每个数字的平方根importmathsquared=process_data(data,math.sqrt)print(squared)# 输出: [1.0, 1.41421...
在Python中,平方运算可以通过多种方式进行。以下是一些示例: 1. 使用 ** 运算符: python num = 5 squared = num ** 2 print(squared) # 输出: 25 2. 使用 pow() 函数: python num = 5 squared = pow(num, 2) print(squared) # 输出: 25 3. 使用 math.pow() 函数(需要导入 math 模块): ...
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared_numbers = [num * num for num in numbers] print(squared_numbers) # [1, 4, 9, 16, 25] 推导式不仅列表能用,字典、集合、生成器也能使用。 下面看一下,使用字典推导式,将字典的值提高一倍。 dictionary = {'a': 4, 'b': 5} squared_dictionary = ...
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_errorimport mathtrain_data, test_data = net_df[0:int(len(net_df)*0.9)], net_df[int(len(net_df)*0.9):]train_arima = train_data['Open']test_arima = test_data['Open']history...
importmathimportmatplotlib.pyplotasplt 1. 2. 然后,我们可以定义一个函数,该函数接收坐标的x和y值作为参数,并返回这个坐标的平方。函数的代码如下: AI检测代码解析 defsquare_coordinates(x,y):squared_x=math.pow(x,2)squared_y=math.pow(y,2)returnsquared_x,squared_y ...
importmath# 求e的平方e_squared=math.exp(2)print("e的平方:",e_squared) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在上面的代码中,我们首先导入了Python的math库,该库提供了一系列数学函数和常数。其中,exp函数用于计算e的x次方,我们将x设置为2,即求e的平方。然后,我们通过print函数打印出求得的结果。
import math #导入标准库math import random #导入标准库random import numpy.random as nr #导入numpy库中的random模块 a=math.gcd(12,21) #计算最大公约数,a=3 b=random.randint(0,2) #获得[0,2]区间上的随机整数 c=nr.randint(0,2,(4,3)) #获得[0,2)区间上的4×3随机整数矩阵 ...