三角函数

本文探讨了在python中如何为非字面量对象（如函数实例）进行类型提示，特别是当需要限制为特定对象实例时。我们解释了为何typing.literal不适用于此类场景，并提供了基于业务需求和类型安全的不同解决方案，包括使用枚举（enum）和typing.callable，以实现清晰、可维护的代码。 在…

命令行计算器是Python初学者的理想项目，因为它涵盖变量、条件、循环和错误处理等核心概念。通过input()和print()实现用户交互，利用while True循环持续接收输入，使用split()解析表达式，并通过try-except处理非数字输入。支持加减乘除运算，关键点包括输入格式验证、类型…

NumPy数组在数值计算中优于Python列表：①支持向量化运算，可直接进行元素级数学操作；②内存占用更低，存储连续原始数据；③执行速度更快，底层由C实现；④提供丰富的数学与统计函数；⑤原生支持多维数组，便于高维数据处理。 NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库，相比原生列表（list…

本文将介绍如何利用Numexpr库加速NumPy数组的元素级乘法运算，从而充分利用多核CPU的计算能力。NumPy默认的np.multiply函数在处理大型数组时可能无法有效利用多核资源，导致性能瓶颈。通过使用Numexpr，我们可以显著提高计算速度，尤其是在处理大规模数据时。 Numexpr简介 …

向量化计算利用NumPy等库对数组整体操作，比Python循环更快。它通过C/Fortran底层优化、减少解释器开销、利用SIMD指令和连续内存访问提升性能。例如数组相加或sqrt运算，向量化比for循环高效得多。适用于算术、三角函数、比较和聚合操作。复杂逻辑或依赖前值的场景（如斐波那契数列）仍需循…

本文旨在探讨Python及NumPy中标准浮点数计算时遇到的精度限制问题。由于计算机采用64位双精度浮点数表示，其精度通常约为15位十进制数字，导致复杂计算末尾可能出现微小差异。针对需要更高精度的场景，文章将介绍并对比mpmath、SymPy和gmpy等高精度数学库，提供相应的解决方案和使用指导，帮…

本文旨在探讨Python及NumPy中浮点数计算精度不足的常见问题，解释其根源在于标准64位浮点数的表示限制。针对需要更高精度的计算场景，文章将详细介绍并对比mpmath、SymPy和gmpy等高精度数学库的使用方法、特点及适用场景，帮助读者选择合适的工具来解决复杂的精度需求。 浮点数精度问题的根源…

在python中，pi指的是数学常数π。使用方法：1）从math模块导入π；2）用于计算圆的面积和周长；3）在三角函数中以弧度计算；4）在统计学和概率计算中应用。使用π时需注意精度、性能和代码可读性。 在Python编程中，pi通常指的是数学常数π（读作pi），它是一个非常重要的数学常量，大约等于3…

Python正则表达式匹配括号：re.findall()行为差异分析 在使用Python的re模块处理正则表达式时，尤其在匹配括号方面，容易出现一些出乎意料的结果。本文将分析一个关于正则表达式匹配小括号的差异问题，并解释其原因。 问题： 我们用两个正则表达式匹配包含三角函数的字符串，例如’sin(3…

Python正则表达式匹配括号：findall()方法的差异与解决 在Python的re模块中使用正则表达式匹配包含括号的字符串时，findall()方法的行为可能会出乎意料。本文分析一个案例，解释这种差异并提供解决方案。 问题出现在匹配三角函数表达式时。我们尝试使用两个正则表达式：my_sin和t…