Python学习笔记17：标准库之数学相关（math包，random包）

前面几节看得真心累。如今先来点简单easy理解的内容。

一 math包

math包主要处理数学相关的运算。

常数

math.e   # 自然常数e

math.pi  # 圆周率pi

运算函数

math.ceil(x)       # 对x向上取整。比方x=1.2，返回2

math.floor(x)      # 对x向下取整。比方x=1.2，返回1

math.pow(x,y)      # 指数运算。得到x的y次方

math.log(x)        # 对数。默认基底为e。能够使用base參数。来改变对数的基地。比方math.log(100,base=10)

math.sqrt(x)       # 平方根

三角函数

math.sin(x), math.cos(x), math.tan(x), math.asin(x), math.acos(x), math.atan(x)

这些函数都接收一个弧度(radian)为单位的x作为參数。

角度和弧度互换

math.degrees(x), math.radians(x)

双曲函数

math.sinh(x), math.cosh(x), math.tanh(x), math.asinh(x), math.acosh(x), math.atanh(x)

特殊函数

math.erf(x), math.gamma(x)

二 random包

假设你已经了解伪随机数(psudo-random number)的原理。那么你能够使用例如以下:

random.seed(x)

来改变随机数生成器的种子seed。假设你不了解其原理，你不必特别去设定seed。Python会帮你选择seed。

随机挑选和排序

random.choice(seq)   # 从序列的元素中随机挑选一个元素，比方random.choice(range(10))。从0到9中随机挑选一个整数。

random.sample(seq,k) # 从序列中随机挑选k个元素

random.shuffle(seq)  # 将序列的全部元素随机排序

随机生成实数

以下生成的实数符合均匀分布(uniform distribution)。意味着某个范围内的每一个数字出现的概率相等:

random.random()          # 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。

random.uniform(a,b)      # 随机生成下一个实数。它在[a,b]范围内。





以下生成的实数符合其他的分布 (你能够參考一些统计方面的书籍来了解这些分布):

random.gauss(mu,sigma)    # 随机生成符合高斯分布的随机数。mu,sigma为高斯分布的两个參数。

random.expovariate(lambd) # 随机生成符合指数分布的随机数。lambd为指数分布的參数。

此外还有对数分布，正态分布。Pareto分布。Weibull分布





如果我们有一群人參加舞蹈比赛。为了公平起见。我们要随机排列他们的出场顺序。我们以下利用random包实现：

import random
all_people = ['Tom', 'Vivian', 'Paul', 'Liya', 'Manu', 'Daniel', 'Shawn']
random.shuffle(all_people)
for i,name in enumerate(all_people):
    print(i,':'+name)