Python之指数与E记法的区别详解

这里用Python逼近函数y = exp(x);同样使用泰勒函数去逼近: exp(x) = 1 + x + (x)^2/(2!) + .. + (x)^n/(n!) + ... #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import math import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt def calc_e_small(x): n = 10 f =

exp()方法返回指数x: ex. 语法 以下是exp()方法的语法: import math math.exp( x ) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这是一个数值表达式 返回值 此方法返回指数x: ex. 例子 下面的例子显示了exp()方法的使用. #!/usr/bin/python import math # This will import math module print "math.exp

不要把自乘得到幂(也称为求幂)和E记法弄混了 3**5表示3的5次幂,也就是3*3*3*3*3,等于243 3e5表示3乘以10的5次幂,也就是3*10*10*10*10*10,结果等于300000 求幂是指一个数自乘得到幂,E记法表示乘以10的几次幂. 以上这篇Python之指数与E记法的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

先看代码: In [1]: a = {'name': 'wang'} In [2]: a.get('age') In [3]: a['age'] --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-a620cb7b172a> in <module>() ----&g

面相对象程序设计中,类方法和静态方法是经常用到的两个术语. 逻辑上讲:类方法是只能由类名调用:静态方法可以由类名或对象名进行调用. python staticmethod and classmethod Though classmethod and staticmethod are quite similar, there's a slight difference in usage for both entities: classmethod must have a reference to

set(可变集合)与frozenset(不可变集合)的区别: set无序排序且不重复,是可变的,有add(),remove()等方法.既然是可变的,所以它不存在哈希值.基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交集), difference(差集)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算. sets 支持 x in set, len(set),和 for x in set.作为一个无序的集合,sets不记录元素位

1.strip(): str.strip([chars]);去除字符串前面和后面的所有设置的字符串,默认为空格 chars -- 移除字符串头尾指定的字符序列. st = " hello " st = st.strip() print(st+"end") 输出: 如果设置了字符序列的话,那么它会删除,字符串前后出现的所有序列中有的字符.但不会清除空格. st = "hello" st = st.strip('h,o,e') print(st) 因

以a=[1,2,3] 为例,似乎使用del, remove, pop一个元素2 之后 a都是为 [1,3], 如下: >>> a=[1,2,3] >>> a.remove(2) >>> a [1, 3] >>> a=[1,2,3] >>> del a[1] >>> a [1, 3] >>> a= [1,2,3] >>> a.pop(1) 2 >>>

我就废话不多说了,直接上代码吧: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NA from matplotlib import pyplot as plt ages = [20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32] #将所有的ages进行分组 bins = [18,25,35,60,100] #使用pandas

如下所示: import datetime t1 = datetime.datetime.strptime("2017-9-06 10:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") t2 = datetime.datetime.strptime("2017-9-06 12:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") interval_time = (t2 - t1).seconds # 输入的结果:7

1.find函数 find() 方法检测字符串中是否包含子字符串 str ,如果指定 beg(开始) 和 end(结束) 范围,则检查是否包含在指定范围内,如果指定范围内如果包含指定索引值,返回的是索引值在字符串中的起始位置.如果不包含索引值,返回-1. string='abcde' x=string.find('a') y=string.find('bc') z=string.find('f') print(x) print(y) print(z) #运行结果 0 1 -1 2.index函数

python正则模块re中findall和finditer两者相似,但却有很大区别. 两者都可以获取所有的匹配结果,这和search方法有着很大的区别,同时不同的是一个返回list,一个返回一个MatchObject类型的iterator 假设我们有这样的数据:其中数字代表电话号,xx代表邮箱类型 content = '''email:12345678@163.com email:2345678@163.com email:345678@163.com ''' 需求:(正则没有分组)提取所有的邮