Модуль random на примерах

Логические операции с десятичным модулем

Decimal содержит набор встроенных функций для выполнения логических операций с десятичными числами, таких как AND, OR, XOR и т. Д.

• Функция logical_and(): выполняет операцию логического И над двумя десятичными числами и возвращает результат.
• Функция logical_or(): выполняет операцию логического ИЛИ над двумя десятичными числами и возвращает результат.
• Функция logical_xor(): выполняет логическую операцию XOR над двумя десятичными числами и возвращает результат.

#Syntax for logical_and() function-
decimal1.logical_and(decimal2)

#Syntax for logical_or() function-
decimal1.logical_or(decimal2)

#Syntax for logical_xor() function-
decimal1.logical_xor(decimal2)

Пример:

import decimal as d

valx = d.Decimal(1001)
valy = d.Decimal(1111)

print("Value 1: ",valx)
print("Value 2: ",valy)

AND = valx.logical_and(valy)
print("The logical AND value of the two decimals: ",AND)

OR = valx.logical_or(valy)
print("The logical OR value of the two decimals: ",OR)

XOR = valx.logical_xor(valy)
print("The logical XOR value of the two decimals: ",XOR)

Выход:

Value 1:  1001
Value 2:  1111
The logical AND value of the two decimals:  1001
The logical OR value of the two decimals:  1111
The logical XOR value of the two decimals:  110

Звук

Благодаря нескольким очень полезным
модулям работать со звуком в Python довольно
просто.

pySonic. Python-враппер для высокопроизводительной кроссплатформенной звуковой библиотеки FMOD.

PyMedia. Модуль Python для манипуляций с файлами WAV, MP3, Ogg, AVI, DivX, DVD, CD-DA и др. Позволяет анализировать, демультиплексировать и мультиплексировать, декодировать и кодировать все поддерживаемые форматы. Может компилироваться для Windows, Linux и Cygwin.

PMIDI. Библиотека PMIDI служит оберткой для библиотеки Windows MIDI Streams, обеспечивая возможность использования последней в Python. Благодаря PMIDI разработчики могут на лету генерировать в своем коде синтезированные музыкальные последовательности, чтобы они проигрывались для пользователей.

Mutagen. Модуль для обработки метаданных аудио. Поддерживает аудиофайлы FLAC, M4A, Musepack, MP3, Ogg FLAC, Ogg Speex, Ogg Theora, Ogg Vorbis, True Audio и WavPack.

Арифметические операции

Подобно действительным числам, комплексные числа также можно складывать, вычитать, умножать и делить. Давайте посмотрим, как мы могли бы это сделать в Python.

a = 1 + 2j
b = 2 + 4j
print('Addition =', a + b)
print('Subtraction =', a - b)
print('Multiplication =', a * b)
print('Division =', a / b)

Выход:

Addition = (3+6j)
Subtraction = (-1-2j)
Multiplication = (-6+8j)
Division = (2+0j)

ПРИМЕЧАНИЕ. В отличие от действительных чисел, мы не можем сравнивать два комплексных числа. Мы можем сравнивать только их действительную и мнимую части по отдельности, поскольку это действительные числа. Приведенный ниже фрагмент доказывает это.

>>> a
(4+3j)
>>> b
(4+6j)
>>> a < b
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: '<' not supported between instances of 'complex' and 'complex'

Использование Python itertools.chain() для объединения итераций

Метод Python генерирует итератор из нескольких итераций.

Это просто связывает все итераторы вместе в одну последовательность и возвращает единственный итератор для этой объединенной последовательности.

Синтаксис этого метода следующий

iterator = itertools.chain(*sequence)

Давайте посмотрим на простой пример.

import itertools

list1 = 
list2 = 
dict1 = {'site': 'AskPython', 'url': 'https://askpython.com'}

# We can combine lists and dicts (iterables) into a single chain
for item in itertools.chain(list1, list2, dict1):
    print(item)

Здесь мы используем итератор напрямую, перебирая его, используя

Выход

hello
from
AskPython
10
20
30
40
50
site
url

Хотя мы получаем содержимое наших списков правильно, значения словаря не отображаются.

Чтобы исправить это, мы могли бы использовать для получения кортежа пар .

import itertools

list1 = 
list2 = 
dict1 = {'site': 'AskPython', 'url': 'https://askpython.com'}

# We can combine lists and dicts (iterables) into a single chain
for item in itertools.chain(list1, list2, dict1.items()):
    print(item)

Выход

hello
from
AskPython
10
20
30
40
50
('site', 'AskPython')
('url', 'https://askpython.com')

Теперь у нас также есть напечатанные значения.

cmath[править]

Этот модуль всегда доступен и позволяет проводить операции над комплексными числами. При этом функции модуля поддерживают работу не только с комплексными, но и с целыми числами и числами с плавающей запятой

Причина, по которой имеются два таких схожих модуля, в том, что многим пользователям не нужны комплексные числа или они просто не знают что это такое. В этих случаях будет даже лучше, если при math.sqrt(-1) будет возбуждено исключение, чем будет найдено комплексное решение. При этом отметим, что функции в модуле всегда возвращают комплексное число, даже если исходные числа не содержат мнимой части.

Переход к полярным координатам и обратноправить

Комплексное число z может быть представлено в Декартовой системе координат в представлении, что действительная z.real часть откладывается по оси x, а мнимая z.imag — по оси y. Само число z записывается:

z = z.real + z.imag*1j

Полярные координаты позволяют представить комплексное число другим образом — в виде радиуса ρ и фазового угла φ. Координата ρ определяет расстояние от точки до полюса, координата φ — угол между полярной осью и отрезком, соединяющим полюс и рассматриваемую точку.

Следующие функции могут быть использованы для перехода от исходных прямоугольных координат к полярным:

• cmath.phase

  Возвращает фазовый угол φ для числа x, phase(x) эквивалентно math.atan2(x.imag, x.real). Результат лежит в интервале .

  (x)

• cmath.polar

  Возвращает представление x в полярных координатах, то есть возвращает пару (r, phi).

  (x)

• cmath.rect(r, phi)

  Возвращает обычное комплексное представление x из представления в полярных координатах.

  (x)

Другие функцииправить

Модуль содержит также ряд функций, с которыми мы ознакомились в модуле math, имеющими то же применение не только к действительным, но и к комплексным числам:

Константыправить

• cmath.pi
• cmath.e

Изучив, данный раздел, мы можем приступить к третьему уроку данного курса, посвященному циклу и последовательностям.

Базы данных

Модули, перечисленные в этом разделе,
имеют открытый исходный код. С их помощью
можно существенно облегчить доступ к
базам данных.

MySQLdb. Python DB API-2.0-совместимый интерфейс для доступа к базам данных MySQL.

PyGreSQL. Модуль, который служит интерфейсом для базы данных PostgreSQL. Он дает возможность работать с PostgreSQL-фичами из Python-скрипта.

Gadfly. Простая реляционная СУБД, реализованная на Python (на основе SQL).

SQLAlchemy. Библиотека Python для работы с базами данных с применением ORM. Позволяет разработчикам приложений использовать всю мощь и гибкость SQL.

KinterbasDB. Расширение Python, реализующее поддержку совместимости Python Database API 2.0 для опенсорсной реляционной базы данных Firebird и некоторых версий ее проприетарной кузины — Borland Interbase.

USB и последовательные порты

Знаете ли вы, что при помощи Python можно
получить доступ к USB и последовательным
портам компьютера? Если вам нужно решить
подобную задачу, следующие модули
помогут вам в этом.

PyUSB. Это простой в использовании модуль для доступа к USB-устройствам. PyUSB опирается на нативную системную библиотеку для USB-доступа. Работает «из коробки» с libusb 0.1, libusb 1.0, libusbx, libusb-win32 и OpenUSB, а также с Python в любой версии, начиная с 2.4 (и включая Python 3).

PySerial. Библиотека Python для доступа к последовательным портам.

USPP. Мультиплатформенный модуль Python для доступа к последовательным портам.

Data Science и математика

Для Python есть много расширений, которые
можно использовать в научных целях,
например, в математике, науке о данных
и инженерии.

SciPy. SciPy (произносится как «сай пай») это экосистема программного обеспечения с открытым кодом для математики, науки и инженерии.

Matplotlib. Библиотека Python для создания 2D-графиков. Генерирует пригодные для печати изображения в разных форматах. Matplotlib может использоваться в скриптах, интерпретаторе Python, в Jupyter Notebook, на серверах веб-приложений и в GUI-инструментарии.

Pandas. Быстрый, мощный, гибкий и легкий в использовании инструмент для анализа данных и работы с данными. Имеет открытый исходный код.

Numpy. Библиотека, обеспечивающая поддержку больших, многомерных массивов и матриц. Для работы с этими массивами Numpy имеет обширную коллекцию высокоуровневых математических функций.

Для повторения значения

Предположим, вы хотите повторить определенное значение, вы можете создать итератор для повторяющегося значения, используя .

Например, если вы хотите построить последовательность вида , где i находится в диапазоне от 0 до 10, вы можете использовать эту функцию.

import itertools

data = list(zip(range(10), itertools.repeat(5)))
print(data)

Выход

Действительно, нам удалось легко сделать эту последовательность.

Другой пример, в котором эта функция полезна, — если вы пытаетесь построить квадраты с помощью map() в Python.

squares = list(map(pow, range(10), itertools.repeat(2)))
print(squares)

Выход

Видите, как легко мы смогли построить его с помощью .

Практическая работа. Создание собственного модуля

Программист на Python всегда может создать собственный модуль, чтобы использовать его в нескольких своих программах или даже предоставить в пользование всему миру. В качестве тренировки создадим модуль с функциями для вычисления площадей прямоугольника, треугольника и круга:

from math import pi, pow

def rectangle(a, b):
    return round(a * b, 2)

def triangle(a, h):
    return round(0.5 * a * h, 2)

def circle(r):
    return round(pi * pow(r, 2), 2) 

Здесь также иллюстрируется принцип, что один модуль может импортировать другие. В данном случае импортируются функции из модуля math.

Поместите данный код в отдельный файл square.py. Однако куда поместить сам файл?

Когда интерпретатор Питона встречает команду импорта, то просматривает на наличие файла-модуля определенные каталоги. Их перечень можно увидеть по содержимому sys.path:

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/lib/python35.zip', '/usr/lib/python3.5', 
'/usr/lib/python3.5/plat-x86_64-linux-gnu',
'/usr/lib/python3.5/lib-dynload', 
'/home/pl/.local/lib/python3.5/site-packages',
'/usr/local/lib/python3.5/dist-packages', 
'/usr/lib/python3/dist-packages']

Это список адресов в Linux. В Windows он будет несколько другим. Первый элемент – пустая строка, что обозначает текущий каталог, то есть то место, где сохранена сама программа, импортирующая модуль. Если вы сохраните файл-модуль и файл-программу в одном каталоге, то интерпретатор без труда найдет модуль.

Также модуль можно положить в любой другой из указанных в списке каталогов. Тогда он будет доступен для всех программ на Python, а также его можно будет импортировать в интерактивном режиме.

Можно добавить в sys.path свой каталог. Однако в этом случае либо код программы должен содержать команды изменения значения sys.path, либо надо править конфигурационный файл операционной системы. В большинстве случаев лучше так не делать.

Поместите файл square.py в тот же каталог, где будет исполняемая программа. Ее код должен включать инструкцию импорта модуля square (при импорте расширение файла не указывается) и вызов той функции и с теми параметрами, которые ввел пользователь. Т. е. у пользователя надо спросить, площадь какой фигуры он хочет вычислить. Далее запросить у него аргументы для соответствующей функции. Передать их в функцию из модуля square, а полученный оттуда результат вывести на экран.

Примечание. Исполнение модуля как самостоятельного скрипта, а также создание строк документации, которые отображает встроенная в Python функция help(), будут рассмотрены в курсе объектно-ориентированного программирования.

Компиляция файлов

Для ускорения запуска программ, использующих большое количество модулей, если уже существует файл с именем my_module.pyc в том же каталоге, где найден my_module.py, считается, что он содержит байт-компилированный модуль my_module. Если такого файла нет, то он создается, и время последнего изменения my_module.py записывается в созданном my_module.pyc. Содержимое байт-компилированных файлов является платформенно-независимым (но может быть разным для разных версий интерпретатора), так что каталог с модулями может совместно использоваться машинами с разными архитектурами.

Некоторые полезные опции компиляции:

1. — эта опция заставляет интерпретатор компилировать так называемый оптимизированный байт-код и сохранять его в файле с расширением ‘.pyo’. При этом из кода удаляются ассерты, игнорируется условный дебаг, ‘.pyc’-файлы игнорируются.
2. — эта опция делает то же, что и предыдущая опция, плюс удаляет комменты.
3. Файл, запускаемый непосредственно из командной строки, никогда не компилируется. Для оптимизации его запуска необходимо большую часть кода убрать в модули.
4. Модуль может загружаться из файлов с расширением ‘.pyс’ или ‘.pyo’, даже если нет файла с расширением ‘.py’. Это может пригодиться в тех случаях, когда вы не хотите распространять исходный код.
5. Кроме того, интерпретатор может загружать бинарники, собранные с помощью языка си — файлы с расширением ‘.so’ в линуксе либо ‘.dll’ в Windows.
6. Модуль можно «зазипповать» в архив с расширением ‘.zip’ и импортировать из архива.
7. Может быть загружен Java-класс, собранный с помощью Jython.

Манипуляции с изображениями и видео

Python это очень мощный язык; с его помощью
можно решать многие задачи, например,
работать с изображениями. Стандартная
библиотека не имеет встроенного
функционала для этих целей, но следующие
модули вам помогут.

Python Imaging Library (PIL). PIL добавляет в интерпретатор Python возможность обработки изображений. Эта библиотека поддерживает много форматов файлов и предоставляет хороший функционал для работы с графикой.

Gdmodule. Это интерфейс для библиотеки GD, созданной Томасом Баутелом.

VideoCapture. Win32-расширение для доступа к таким видеоустройствам, как веб-камеры (USB) и ТВ-карты.

MoviePy. Библиотека Python для редактирования видео: обрезка, склейка, вставка надписей, нелинейное редактирование, обработка видео и создание пользовательских эффектов.

pyscreenshot. Кроссплатформенный модуль, позволяющий делать скриншоты без установки сторонних библиотек.

NumPy vs math

Several notable Python libraries can be used for mathematical calculations. One of the most prominent libraries is Numerical Python, or NumPy. It is mainly used in scientific computing and in data science fields. Unlike the module, which is part of the standard Python release, you have to install NumPy in order to work with it.

The heart of NumPy is the high-performance N-dimensional (multidimensional) array data structure. This array allows you to perform mathematical operations on an entire array without looping over the elements. All of the functions in the library are optimized to work with the N-dimensional array objects.

Both the module and the NumPy library can be used for mathematical calculations. NumPy has several similarities with the module. NumPy has a subset of functions, similar to module functions, that deal with mathematical calculations. Both NumPy and provide functions that deal with , , , and calculations.

There are also several fundamental differences between and NumPy. The Python module is geared more towards working with scalar values, whereas NumPy is better suited for working with arrays, vectors, and even matrices.

Функция exp() — вычисление экспоненты

Функция вычисляет значение экспоненты, то есть e ^ x конкретного числа переданной десятичной точки.

Синтаксис:

decimal.Decimal(decimal-number).exp()

Пример:

import decimal as d

d.getcontext().prec = 5

#Intializing with an addition operation
val = d.Decimal(12.201) + d.Decimal(12.20)

#Calculating exponential of the decimal value
exp = val.exp()

#variable with no calculations
no_math = d.Decimal(1.131231)

print("Sum: ",val)
print("Exponential: ", exp)
print(no_math)

Выход:

Decimal Number:  24.401                                                                                                       
3.9557E+10                                                                                                                    
1.131231000000000097571728474576957523822784423828125   

Следует помнить, что значение точности применяется, когда вы выполняете математические операции с двумя десятичными знаками, а не когда вы напрямую инициируете переменную со значениями, как показано с переменной «no_math» выше.

Как сделать и вставить гиперссылку на слайд в презентации — примеры оформления

Стандартные модули

Python распространяется с библиотекой стандартных модулей. Библиотека включает в себя более 200 модулей, которые выполняют платформенно-зависимую поддержку таких задач, как: интерфейс к операционной системе, управление объектами, поиск, сеть + интернет, GUI и т.д. Полный список стандартных модулей можно посмотреть на http://docs.python.org/library/.

Часть модулей встроена в интерпретатор по умолчанию, обеспечивая доступ к операциям; они встроены либо из соображений эффективности, либо для обеспечения доступа к примитивам операционной системы — например, модуль sys.

Переменная sys.path содержит список строк с именами каталогов, в которых происходит поиск модулей. Она инициализируется из значения переменной окружения PYTHONPATH и встроенного значения по умолчанию. Можно добавить путь:

>>> import sys
>>> sys.path.append(/home/my/lib/python)

Для выяснения имен, определенных в модуле, можно использовать встроенную функцию dir(). Она возвращает отсортированный список строк:

>>> dir(sys)

Графический интерфейс

В стандартной библиотеке Python есть
графическая библиотека интерфейсов
Tkinter. Но при помощи внешних модулей вы
можете поднять GUI ваших приложений на
новый уровень.

wxPython. Создает по-настоящему нативные пользовательские интерфейсы для Python-приложений, которые могут запускаться на Windows, Mac и Linux, а также прочих Unix-подобных системах практически без каких-либо модификаций.

PyGObject. Пакет Python, предоставляющий привязки для библиотек на базе Gobject, таких как GTK, GStreamer, WebKitGTK, GLib, GIO и др.

Pmw. Набор инструментов для создания на Python высокоуровневых составных виджетов (с использованием модуля Tkinter).

WCK. Расширение API, позволяющее реализовывать на чистом Python всевозможные пользовательские виджеты.

Tix. Мощный набор компонентов пользовательского интерфейса, при помощи которого можно расширить возможности ваших Tcl/Tk и Python-приложений. Использование Tix вместе с Tk очень улучшает внешний вид и функционал приложений.

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Multiplication and Division

Like addition and subtraction, multiplication and division will look very similar to how they do in mathematics. The sign we’ll use in Python for multiplication is and the sign we’ll use for division is .

Here’s an example of doing multiplication in Python with two float values:

When you divide in Python 3, your quotient will always be returned as a float, even if you use two integers:

This is one of the . Python 3’s approach provides a fractional answer so that when you use to divide by the quotient of will be returned. In Python 2 the quotient returned for the expression is .

Python 2’s operator performs floor division, where for the quotient the number returned is the largest integer less than or equal to . If you run the above example of with Python 2 instead of Python 3, you’ll receive as the output without the decimal place.

In Python 3, you can use to perform floor division. The expression will return the value of . Floor division is useful when you need a quotient to be in whole numbers.

Тригонометрические функции

Тригонометрические функции для комплексного числа также доступны в модуле .

import cmath

a = 3 + 4j

print('Sine:', cmath.sin(a))
print('Cosine:', cmath.cos(a))
print('Tangent:', cmath.tan(a))

print('ArcSin:', cmath.asin(a))
print('ArcCosine:', cmath.acos(a))
print('ArcTan:', cmath.atan(a))

Вывод:

Sine: (3.853738037919377-27.016813258003936j)
Cosine: (-27.034945603074224-3.8511533348117775j)
Tangent: (-0.0001873462046294784+0.999355987381473j)
ArcSin: (0.6339838656391766+2.305509031243477j)
ArcCosine: (0.9368124611557198-2.305509031243477j)
ArcTan: (1.4483069952314644+0.15899719167999918j)

Различие округления в Python 2 и Python 3

В Python 2 и Python 3 реализованы разные принципы округления.

В Python 2 используется арифметическое округление. В нем наблюдается большое количество погрешностей, что приводит к неточностям в процессе вычислений.

Во втором Python есть только 4 цифры, которые ведут к преобразованию к меньшему значению – 1, 2, 3 и 4. Также 5 цифр, которые приводят к большему значению – 5, 6, 7, 8, 9. Такое неравное распределение ведет к тому, что погрешность постоянно нарастает.

Python 2 по правилам арифметического округления преобразует число 5,685 в 5,68 до второго знака. Такая погрешность связана с тем, что десятичные цифры float в двоичном коде невозможно корректно представить.

В Python 3 используются принципы банковского округления. Это означает, что преобразование производится к ближайшему четному. В таком случае также не удается полностью избежать возникающих ошибок, но программисты добиваются точности в подсчетах.

2,5 по правилам банковского преобразования будет равно 2, а 3,5 = 4 (значения возводятся к близкому четному). Минимизировать погрешности можно благодаря практически равной вероятности, что перед пятеркой будет четное или нечетное число.

Импорт модуля

Если запустить в каталоге, в котором лежит данный модуль (например, my_module.py), интерпретатор:

>>> python

и потом сделать импорт модуля:

>>> import my_module

то мы получаем доступ ко всем функциям, которые в модуле определены:

>>> my_module.func1()
>>> my_module.func2()
...

Для более короткой записи можно создать локальную переменную:

>>> f1 = my_module.func1

Второй вариант импорта — взятие непосредственно имени без имени модуля:

>>> from my_module import func1, func2
>>> func1()

Третий вариант импорта — включение всех имен, определенных в модуле:

>>> from my_module import *
>>> func1()

Для предотвращения конфликта имен можно использовать создание алиаса:

>>> from my_module import open as my_open

Пример. Импорт на основе from обладает такой особенностью, что он делает импортируемые атрибуты read-only:

>>> from small import x, y
>>> x = 42

В данном случае x — это локальная переменная, в то время как переменные x, y в самом модуле small не меняются:

>>> import small
>>> small.x = 42

здесь x — глобальная переменная.

Во избежание недоразумений import предпочтительнее без from в тех случаях, когда один и тот же модуль используется в нескольких местах.

Поскольку модуль загружается один раз, для его повторной загрузки можно использовать функцию reload().

Каждый модуль имеет собственное пространство имен, являющееся глобальной областью видимости для всех определенных в нем функций. Для того чтобы переменные этого модуля не попали в конфликт с другими глобальными именами или другими модулями, нужно использовать префикс: _имя_модуля_._имя_переменной_ .

Модули могут импортировать другие модули. Обычно инструкцию import располагают в начале модуля или программы.

Целые числа (int)

В Python любое число, состоящее из десятичных цифр без префикса, интерпретируется как десятичное число типа

Целые числа в Python представлены только одним типом – PyLongObject, реализация которого лежит в longobject.c, а сама структура выглядит так:

Любое целое число состоит из массива цифр переменной длины, поэтому в Python 3 в переменную типа может быть записано число неограниченной длины. Единственное ограничение длины – это размер оперативной памяти.

Целые числа могут записываться не только как десятичные, но и как двоичные, восьмеричные или шестнадцатеричные. Для этого перед числом нужно написать символы:

• 0b (0B) – для двоичного представления;
• 0o (0O) – для восьмеричного представления;
• 0x (0X) – для шестнадцатеричного представления.

Библиотека Math в Python

Math является самым базовым математическим модулем Python. Охватывает основные математические операции, такие как сумма, экспонента, модуль и так далее. Эта библиотека не используется при работе со сложными математическими операциями, такими как умножение матриц. Расчеты, выполняемые с помощью функций библиотеки math, также выполняются намного медленнее. Тем не менее, эта библиотека подходит для выполнения основных математических операций.

Пример: Вы можете найти экспоненту от 3, используя функцию библиотеки math следующим образом:

Python

from math import exp
exp(3) # Вычисление экспоненты

1 2	frommathimportexp exp(3)# Вычисление экспоненты

Гиперболические функции

Подобно тригонометрическим функциям, гиперболические функции для комплексного числа также доступны в модуле .

import cmath

a = 3 + 4j

print('Hyperbolic Sine:', cmath.sinh(a))
print('Hyperbolic Cosine:', cmath.cosh(a))
print('Hyperbolic Tangent:', cmath.tanh(a))

print('Inverse Hyperbolic Sine:', cmath.asinh(a))
print('Inverse Hyperbolic Cosine:', cmath.acosh(a))
print('Inverse Hyperbolic Tangent:', cmath.atanh(a))

Вывод:

Hyperbolic Sine: (-6.5481200409110025-7.61923172032141j)
Hyperbolic Cosine: (-6.580663040551157-7.581552742746545j)
Hyperbolic Tangent: (1.000709536067233+0.00490825806749606j)
Inverse Hyperbolic Sine: (2.2999140408792695+0.9176168533514787j)
Inverse Hyperbolic Cosine: (2.305509031243477+0.9368124611557198j)
Inverse Hyperbolic Tangent: (0.11750090731143388+1.4099210495965755j)

Assignment Operators

The most common assignment operator is one you have already used: the equals sign . The assignment operator assigns the value on the right to a variable on the left. For example, assigns the value of the integer to the variable .

When programming, it is common to use compound assignment operators that perform an operation on a variable’s value and then assign the resulting new value to that variable. These compound operators combine an arithmetic operator with the operator, so for addition we’ll combine with to get the compound operator . Let’s see what that looks like:

First, we set the variable equal to the value of , then we used the compound assignment operator to add the right number to the value of the left variable and then assign the result to .

Compound assignment operators are used frequently in the case of for loops, which you’ll use when you want to repeat a process several times:

With the for loop, we were able to automate the process of the operator that multiplied the variable by the number and then assigned the result in the variable for the next iteration of the for loop.

Python has a compound assignment operator for each of the arithmetic operators discussed in this tutorial:

Compound assignment operators can be useful when things need to be incrementally increased or decreased, or when you need to automate certain processes in your program.

The Math Module

Python has also a built-in module called , which extends the list of mathematical functions.

To use it, you must import the module:

import math

When you have imported the module, you
can start using methods and constants of the module.

The method for example, returns the square root of a number:

import
mathx = math.sqrt(64)print(x)

The method rounds a number upwards to
its nearest integer, and the
method rounds a number downwards to its nearest integer, and returns the result:

import
mathx = math.ceil(1.4)y = math.floor(1.4)print(x) #
returns 2print(y) # returns 1

The constant, returns the value of
PI (3.14…):

Заключение

Сегодня мы узнали основы модульной системы питона и импорта компонентов. Импорт модулей — это основа программной архитектуры в питоне. Большие программы состоят из большого количества файлов, и объединяет их линковка во время исполнения на основе импорта. Модули структурируют программу, разбивая логику на отдельные компоненты. Код внутри одного модуля изолирован от остальных модулей, что минимизирует коллизию имен внутри программы.

Пакетный импорт упрощает поиск путей, на уровне файловой системы организует управление модульными библиотеками с многоуровневой вложенностью. В продолжение цикла мы расскажем о классах в Python. Код примеров проверялся на версии питона 2.6.

<< Предыдущая статья. Следующая статья >>