怎么用python计算一元函数

写个例子吧，需要安装numpy数学库

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#!/usr/bin/python

import

numpy

as

np

#求解方程x^2+2x+1=0的根

#方程参数列表抽象成一下形式：

arg=[1，

2，

1]

#求解

np.roots(args)

运行即可求解了，如果没有实根会给虚根的结果

python 字符串格式的公式计算

是要打印运算的过程公式吗，

def fun(b=0,c=0,d=0,a=0):

a = b + c + d

print a,'=','%s + %s + %s'%(b,c,d)

fun(2,3,4)

Python中计算三角函数之cos()方法的使用简介

这篇文章主要介绍了Python中计算三角函数之cos()方法的使用简介,是Python入门的基础知识,需要的朋友可以参考下

cos()方法返回x弧度的余弦值。

语法

以下是cos()方法的语法：

cos(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

--

这必须是一个数值

返回值

此方法返回-1

到

1之间的数值，它表示角度的余弦值

例子

下面的例子展示cos()方法的使用

?

1

2

3

4

5

6

7

8#!/usr/bin/python

import

math

print

"cos(3)

:

",

math.cos(3)

print

"cos(-3)

:

",

math.cos(-3)

print

"cos(0)

:

",

math.cos(0)

print

"cos(math.pi)

:

",

math.cos(math.pi)

print

"cos(2*math.pi)

:

",

math.cos(2*math.pi)

当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：

?

1

2

3

4

5cos(3)

:

-0.9899924966

cos(-3)

:

-0.9899924966

cos(0)

:

1.0

cos(math.pi)

:

-1.0

cos(2*math.pi)

:

1.0

python函数有哪些

1、print()函数：打印字符串;

2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;

3、len()函数：计算字符长度;

4、format()函数：实现格式化输出;

5、type()函数：查询对象的类型;

6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;

7、id()函数：获取对象的内存地址;

8、help()函数：Python的帮助函数;

9、s.islower()函数：判断字符小写;

10、s.sppace()函数：判断是否为空格;

11、str.replace()函数：替换字符;

12、import()函数：引进库;

13、math.sin()函数：sin()函数;

14、math.pow()函数：计算次方函数;

15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;

16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

17、time.sleep()函数：停止一段时间;

18、random.randint()函数：产生随机数;

19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;

20、file.read()函数：读取文件返回字符串;

21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;

22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;

23、split()函数：用什么来间隔字符串;

24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;

25、isalpha()函数：判断是否全为字符;

26、isdigit()函数：判断是否全为数字;

27、 lower()函数：将数据改成小写;

28、upper()函数：将数据改成大写;

29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;

30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;

31、file.write()函数：写入函数;

32、file.writeline()函数：写入文件;

33、abs()函数：得到某数的绝对值;

34、file.sort()函数：对书数据排序;

35、tuple()函数：创建一个元组;

36、find()函数：查找 返回的是索引;

37、dict()函数：创建字典;

38、clear()函数：清楚字典中的所有项;

39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;

40、 get()函数：查询字典中的元素。

…………

Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法

对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。

按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：

在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数

numpy.mean(a, axis, dtype)

假设a为[time,lat,lon]的数据，那么

需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan

因此，当数据存在缺测数据时，通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5

同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。

另外，

也可以直接将a中缺失值全部填充为0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()

其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可。

皮尔逊相关系数：

相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：

这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中为regcoef()函数)

同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：

slop: 回归斜率

intercept：回归截距

r_value： 相关系数

p_value： P值

std_err： 估计标准误差

直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。

python求平均值的函数

首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式.

输入：待输入计算平均数的数。

处理：平均数算法

输出：平均数

明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE

工具，并新建一个python文件，命名为test6.py.

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打开test6.py,进行编码，第一步，提示用户输入要计算多少个数的平均数。

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第二步，初始化sum总和的值。注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。

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第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。

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最后，计算出平均数，并输出，利用“总和/数量”的公式计算出平均数。

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编码完成后，记得保存，然后进行调试运行。按F5键或者点击菜单栏中的“run”-》“run model”来运行程序。

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