Оператор modulo в python

Для чего нужен модуль Decimal?

Некоторые пользователи задаются вопросом, зачем нам нужен модуль для выполнения простейшей арифметики с десятичными числами, когда мы вполне можем сделать то же самое с помощью чисел с плавающей точкой ?

Перед тем, как мы ответим на данный вопрос, мы хотим, чтобы вы сами посчитали в Python, какой результат будет в данном примере: 0.1+0.2? Вы будете удивлены, когда узнаете, что правильный ответ – это не 0,3, а 0,30000000000000004.

Чтобы понять, почему в расчетах возникла ошибка, попробуйте представить 1/3 в десятичной форме. Тогда вы заметите, что число на самом деле не заканчивается в базе 10. Так как все числа должны быть каким-то образом представлены, при их сохранении в консоли делается несколько приближений, что и приводит к ошибкам.

Cпециально для читателей-гуманитариев, у нас есть объяснение принципов работы модулей Питона: «Она на долю секунды отвела взгляд» и «Она отвела взгляд на короткое время» — чувствуете разницу?

Чтобы получить точные результаты, подобные тем, к которым мы привыкли при выполнении расчетов вручную, нам нужно что-то, что поддерживает быструю, точно округленную, десятичную арифметику с плавающей запятой, и модуль Decimal отлично справляется с этой задачей. Теперь, когда мы разобрались с теорией, переходим к принципам работы десятичного модуля.

Функция sqrt() — квадратный корень

Функция sqrt() вычисляет и возвращает значение квадратного корня из переданного десятичного числа.

Синтаксис:

decimal.Decimal(decimal-number).sqrt()

Пример:

import decimal as d

d.getcontext().prec = 3

val = d.Decimal(122.20)
sqrt = val.sqrt()
print("Decimal Number: ",val)
print("Square root of the decimal number: ",sqrt)

Выход:

Decimal Number:  122.2000000000000028421709430404007434844970703125
Square root of the decimal number:  11.1

Снова обратите внимание, как объявленное значение содержит полное десятичное число, в то время как вычисленное значение соответствует нашему набору точности из 3 цифр

Python Math SQRT.

Чтобы рассчитать квадратный корень числа, используйте функция.

>>> math.sqrt(2)
1.4142135623730951
>>> math.sqrt(16)
4.0

Обратите внимание, что это всегда возвращает поплавок. Даже если вы проходите INT и Python, могут выразить результат в качестве Int, он всегда возвращает поплавок

Эта функциональность аналогична оператору разделения и делает логический смысл; Подавляющее большинство раз вы рассчитываете квадратный корень, он не вернет целое число.

Как на Python 3.8, есть также функция который возвращает целочисленный квадратный корень для некоторого целого числа Отказ Этот результат вы получаете, так же, как применение а потом к результату.

# Only works with Python 3.8
>>> math.isqrt(2)
1
>>> math.isqrt(16)
4

Если вы проходите цифры, которые имеют точные квадратные корни, вы получаете аналогичный результат на , но результат всегда целое число.

>>> math.isqrt(16.0)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

Вы не можете пройти поплавок.

>>> math.isqrt(17)
4
>>> math.floor(math.sqrt(17))
4

Функция такой же, как Если целое число,

Ошибки

Ряд ошибок может произойти, если вы используете Функция в Python.

Типеррор : Python бросит в систему, если вы попытаетесь суммировать над элементами, которые не являются численными. Вот пример:

# Demonstrate possible execeptions
lst = 

# WRONG:
s = sum(lst)

Если вы запустите этот код, вы получите следующее сообщение об ошибке:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\xcent\Desktop\code.py", line 3, in 
    s = sum(lst)
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

Python пытается выполнить конконтрацию строки с использованием значения запуска по умолчанию 0 (целое число). Конечно, это терпит неудачу. Решение простое: сумма только над численными значениями в списке.

Если вы попытаетесь «взломать» Python, используя пустую строку в качестве начального значения, вы получите следующее исключение:

# Demonstrate possible execeptions
lst = 

# WRONG:
s = sum(lst, '')

Выход:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\xcent\Desktop\code.py", line 5, in 
    s = sum(lst, '')
TypeError: sum() can't sum strings 

Вы можете избавиться от всех этих ошибок, суммируя только численные элементы в списке.

(Для получения дополнительной информации о методе join (), проверьте эту статью в блоге.)

Операции с множествами Python

Множества могут использоваться для выполнения математических операций: объединение, пересечение и симметричная разница.

Рассмотрим следующие два множества:

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = {4, 5, 6, 7, 8}

Объединение множеств

Объединение A и B — это множество всех элементов из обоих множеств.

Объединение  осуществляется с помощью оператора |. Эту же операцию можно осуществить с помощью метода union().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор |
# Вывод: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
print(A | B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию union
>>> A.union(B)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

# используем функцию union для B
>>> B.union(A)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

Пересечение множеств питон (python)

Пересечение A и B – операция получения набора элементов, которые являются общими для обоих множеств.

Пересечение осуществляется с помощью оператора &. Эту же операцию можно произвести с помощью метода intersection().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор &
# Вывод: {4, 5}
print(A & B) 

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию intersection для A
>>> A.intersection(B)
{4, 5}

# используем функцию intersection для B
>>> B.intersection(A)
{4, 5}

Определение разницы множеств

Разница A и B (A — B) – операция получения множества элементов, которые принадлежат только  A, но не принадлежат B. Точно так же,  B — A представляет собой множество элементов принадлежащих B , но не принадлежащих А.

Разница определяется с помощью оператора -. или метода difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор - для A
# Вывод: {1, 2, 3}
print(A - B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию difference для A
>>> A.difference(B)
{1, 2, 3}

# используем оператор - для B
>>> B - A
{8, 6, 7}

# используем функцию difference для B
>>> B.difference(A)
{8, 6, 7}

Симметричная разница множеств

Симметричная разница A и B — это множество элементов в A и B, за исключением тех, которые являются общими для обоих множеств. Она определяется с помощью оператора ^ или метода symmetric_difference().

# инициализируем A и B
A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

# используем оператор ^
# Вывод: {1, 2, 3, 6, 7, 8}
print(A ^ B)

Протестируйте следующие примеры:

# используем функцию symmetric_difference для A
>>> A.symmetric_difference(B)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

# используем функцию symmetric_difference для B
>>> B.symmetric_difference(A)
{1, 2, 3, 6, 7, 8}

Операции

Операция — это выполнение каких-либо действий над данными (операндами). Действие выполняется оператором (сложение(+), умножение(*) и т.п. ). Результат операции зависит как от оператора, так и от операндов.

Изменение типа переменных

Давайте создадим две переменные A и B, которым присвоим некоторые значения:

В зависимости от введенной информации, Python самостоятельно определяет тип переменно. Чтобы посмотреть типы заданных переменных, воспользуемся функцией type(), для этого введем следующую команду:

После ввода на экране появится тип переменной А, в нашем случае это будет целое число, то есть на экране мы увидим следующее:

Проведем ту же операцию со второй переменой, на экране увидим следующее:

Попробуем сложить переменные разных типов данных и выясним, к какому типу относится полученный результат:

Как можете заметить, в итоге мы получили переменную float.

Но тогда как мы сейчас смогли это сделать? Python самостоятельно производит перевод переменных в нужный тип данных. Вы можете самостоятельно произвести данный переход с помощью функций int(), float():

Как видите, значение B было округлено. Рассмотрим подробнее округление на функции int(), которая переводит вещественное число в целое:

Как можно заметить, округление происходит до ближайшего целого числа по направлению в сторону нуля, то есть в меньшую сторону.

Основные математические операции в Python

• Cложение (+) используется для получения  суммы (в отношении чисел), было нами рассмотрено выше.
• Вычитание (-) — операция, противоположная сложению.
• Умножение(*) используется для получения произведения сомножителей.

Возведение в степень (**) используется для возведения числа в степень, то есть умножение числа на само себя столько раз, сколько указано в степени.

Деление (/) — действие, обратное умножению, используется для получения частного

Даже если делимое и делитель являются целыми числами и делитель содержится в делимом целое число раз, то результат деления будет float.

Целочисленное деление (//) нужно для получения целочисленного результата деления, то есть при данной операции отбрасывается дробная часть числа.

Получение остатка от деления (%). В результате данной операции Вы получаете то, что осталось от деления, то есть вы получаете то, что невозможно дальше делить. Например, в первом случае 4 делится без остатка — в 4 две 2, во втором случае 2 не разделить на 4, оно сразу уходит в остаток, в третьем случае 7 содержит две 3 (6), в остаток уходит 7 — 6 = 1.

Модуль числа (abs()) используется для получения модуля числа, то есть отбрасывается знак перед числом

Округление (round()) — данная операция округляет число до ближайшего целого числа, формат int.

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

Гиперболические функции

c = 2 + 2j
print('inverse hyperbolic sine =', cmath.asinh(c))
print('inverse hyperbolic cosine =', cmath.acosh(c))
print('inverse hyperbolic tangent =', cmath.atanh(c))

print('hyperbolic sine =', cmath.sinh(c))
print('hyperbolic cosine =', cmath.cosh(c))
print('hyperbolic tangent =', cmath.tanh(c))

Вывод:

inverse hyperbolic sine = (1.7343245214879666+0.7542491446980459j)
inverse hyperbolic cosine = (1.7343245214879666+0.8165471820968505j)
inverse hyperbolic tangent = (0.2388778612568591+1.311223269671635j)
hyperbolic sine = (-1.5093064853236156+3.4209548611170133j)
hyperbolic cosine = (-1.5656258353157435+3.2978948363112366j)
hyperbolic tangent = (1.0238355945704727-0.028392952868232294j)

Библиотека SciPy в Python

Библиотека math предоставляется Python научные инструменты. В ней есть различные модели для математической оптимизации, линейной алгебры, Преобразования Фурье и так далее. Модуль numpy предоставляет базовую структуру данных массива библиотеке SciPy.

В качестве примера используем функцию , предоставленную библиотекой SciPy, для вычисления детерминанта квадратной матрицы.

Python

from scipy import linalg

import numpy as np
mat1 = np.array(,]) #DataFlair
linalg.det(mat1) # Результат: -2.0

Модули

Система модулей позволяет вам логически организовать ваш код на Python. Группирование кода в модули значительно облегчает процесс написания и понимания программы.
Говоря простым языком, модуль в Python это просто файл, содержащий код на Python. Каждый модуль в Python может содержать переменные, объявления классов и функций.
Кроме того, в модуле может находиться исполняемый код.

Вы можете использовать любой питоновский файл как модуль в другом файле, выполнив в нем команду . Команда в Python обладает
следующим синтаксисом:

import math
# Используем функцию sqrt из модуля math
print (math.sqrt(9))
# Печатаем значение переменной pi, определенной в math
print (math.pi)

Важно знать, что модуль загружается лишь однажды, независимо от того, сколько раз он был импортирован. Это препятствует цикличному выполнению содержимого модуля

Команда позволяет вам импортировать не весь модуль целиком, а только определенное его содержимое. Например:

# Импортируем из модуля math функцию sqrt
from math import sqrt
# Выводим результат выполнения функции sqrt.
# Обратите внимание, что нам больше незачем указывать имя модуля
print (sqrt(144))
# Но мы уже не можем получить из модуля то, что не импортировали
print (pi) # Выдаст ошибку

Выражение не импортирует весь модуль, а только предоставляет доступ к конкретным объектам, которые мы указали.

В Python так же возможно импортировать всё (переменные, функции, классы) за раз из модуля, для этого используется конструкция . Например:

from math import *
 
# Теперь у нас есть доступ ко всем функция и переменным, определенным в модуле math
 
print (sqrt(121))
print (pi)
print (e)

Однако это конструкцию следует использовать с осторожностью, поскольку при импортировании нескольких модулей можно запутаться в своем собственном коде

Список функций в математическом модуле Python

Сравнение при помощи оператора != переменных одного и двух типов

Наш первый пример будет содержать различные способы сравнения двух или более значений переменных разных типов с помощью оператора неравенства.

Мы инициализируем две целочисленные переменные, и . После этого используем знак для сравнения их значений. Результат в виде булева значения будет сохранен в новой переменной . После этого мы выводим значение этой переменной.

x = 5
y = 5
c = x != y 
print(c)
# False

При выполнении этого кода мы получим результат , потому что значения переменных и были равны и имели одинаковый тип данных.

Теперь давайте обновим наш код. Мы объявим три разные переменные, причем только две из них будут иметь одинаковое значение.

После этого мы воспользуемся оператором неравенства , чтобы получить результат сравнения переменных и . В этом случае мы используем оператор неравенства прямо в предложении .

Затем мы сравним переменные и вне предложения print и запишем результат в переменную . После этого используем значение этой переменной в print.

Наконец, мы объявим переменную строкового типа и сравним ее с целочисленной переменной a в предложении print.

a = 3
b = 3
c = 2
print(f'a is not equal to b = {a!= b}')
# a is not equal to b = False

f = a != c 
print(f"a is not equal to c = {f}")
# a is not equal to c = True

q = '3'
print(f'a is not equal to q = {a!= q}')
# a is not equal to q = True

В выводе мы видим одно ложное и два истинных значения. Первые два результата мы получили, сравнивая переменные целочисленного типа. Однако последнее сравнение было между переменными целочисленного и строкового типов. И хотя обе переменные были равны 3, одна из них была строковой, а вторая – целочисленной. Поэтому мы получили , значения не равны.

Операторы Python приоритет

Если у вас есть несколько операторов в одном выражении, важно знать, какой оператор начнется первым. Например, рассмотрим выражение 2 * 3 + 4

Рассчитает ли Python (2 * 3) + 4 или 2 * (3 + 4)? В зависимости от оператора приоритет, результат будет 10 или 14.

В следующей таблице описаны отношения оператора приоритета. Самый верхний оператор имеет самый высокий приоритет.

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python одноклассники To help students reach higher levels of Python success, he founded the programming education website Finxter.com . He’s author of the popular programming book Python One-Liners (NoStarch 2020), coauthor of the Coffee Break Python series of self-published books, computer science enthusiast, freelancer

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

set python 3 или как создать множество?

Множество создается размещением с помощью функции set(). При этом элементы экранируются фигурными скобками и разделяются запятыми.

Множество может содержать любое количество элементов. Они могут быть различных типов. Но множество не может содержать изменяемый элемент, такой как список или словарь.

# множество целых чисел
my_set = {1, 2, 3}
print(my_set)

# множество значений разных типов
my_set = {1.0, "Hello", (1, 2, 3)}
print(my_set)

Другие примеры:

# множество не содержит дубликатов
# Вывод: {1, 2, 3, 4}
my_set = {1,2,3,4,3,2}
print(my_set)

# множество не может содержать изменяемых значений
# здесь  - это изменяемый список
# Если вы раскомментируете строку #12,
# это приведет к ошибке.
# TypeError: unhashable type: 'list'

#my_set = {1, 2, }

# мы можем создать множество из этого списка
# Вывод: {1, 2, 3}
my_set = set()
print(my_set)

Создать пустое множество сложнее. Пустые фигурные скобки {} создадут пустой словарь Python. Чтобы создать множество без элементов, нужно вызвать функцию set() без аргументов.

# инициализируем a с помощью {}
a = {}

# проверяем тип данных a
# Вывод: <class 'dict'>
print(type(a))

# инициализируем a с помощью set()
a = set()

# проверяем тип данных a
# Вывод: <class 'set'>
print(type(a))

Функции генерации псевдослучайных чисел

Во многих
программах требуется генерировать случайные значения и в NumPy для этого
имеется специальный модуль random с богатым функционалом. Конечно,
совершенно случайные величины получить невозможно, поэтому придумываются
различные «хитрости» для их генерации и правильнее их называть –
псевдослучанйыми числами.

В самом простом
случае, функция rand() позволяет получать случайные числа в диапазоне от
0 до 1:

np.random.rand() # вещественное случайное число от 0 до 1

Если требуется
получить массив из таких чисел, то можно указать это через первый аргумент:

np.random.rand(5) # array()

Для получения
двумерных массивов – два аргумента:

np.random.rand(2, 3) # массив 2x3

И так далее.
Можно создавать любые многомерные массивы из случайных величин.

Если требуется
генерировать целые случайные значения, то используется функция randint():

np.random.randint(10) # генерация целых чисел в диапазоне [0; 10)
np.random.randint(5, 10)# генерация в диапазоне [5; 10)

Для получения
массива из таких случайных чисел дополнительно следует указать параметр size, следующим
образом:

np.random.randint(5, size=4) # array()
np.random.randint(1, 10, size=(2, 5)) # матрица 2x5

Функции rand() и randint() генерируют
числа с равномерным законом распределения. Если нужно получать значения с
другими широко известными распределениями, то используются функции:

np.random.randn() # нормальная СВ с нулевым средним и единичной дисперсией
np.random.randn(5) # массив из пяти нормальных СВ
np.random.randn(2, 3) # матрица 2x3 из нормальных СВ
np.random.pareto(2.0, size=3) # распределение Паретто с параметром 2,0
np.random.beta(0.1, 0.3, size=(3, 3)) # бета-распределение с параметрами 0,1 и 0,3

Существуют и
другие функции для генерации самых разных распределений. Документацию по ним
можно посмотреть на официальном сайте пакета NumPy:

По умолчанию,
все рассмотренные функции при каждом новом запуске генерируют разные числа.
Однако, иногда требуются одни и те же их реализации. Например, такой подход
часто используется для сохранения начальных случайных значений весов в
нейронных сетях. Для этого устанавливают некое начальное значение зерна (seed):

np.random.seed(13) # начальное значение генератора случайных чисел

и все
последующие запуски будут давать одну и ту же последовательность чисел,
например:

np.random.randint(10, size=10) # array()

Причем, у вас
должны получиться такие же числа. Если запустим эту функцию еще раз, то будут
получены следующие 10 случайных чисел:

np.random.randint(10, size=10) # array()

Но, установив
зерно снова в значение, например, 13:

np.random.seed(13)

числа начнут
повторяться:

np.random.randint(10, size=10) # array()
np.random.randint(10, size=10) # array()

9 ответов

Лучший ответ

Это самое простое и наиболее питонное решение, которое я могу придумать:

Если входные данные очень большие, то решение итераторов должно быть более удобным:

И, конечно же, очень, очень ленивое решение для парней (если вы не против получить массивы вместо списков, но в любом случае вы всегда можете вернуть их в списки):

51

fortran
29 Июл 2009 в 16:10

Множественное число индекса — это индексы. Идем для простоты / читабельности.

-1

anthony
29 Июл 2009 в 07:56

Вот еще один ответ.

Поддерживает отрицательные показатели и тому подобное.

Steve Losh
29 Июл 2009 в 16:31

2

anthony
30 Сен 2009 в 20:26

Это все, что я мог придумать

Il-Bhima
29 Июл 2009 в 08:18

Мое решение похоже на решение Il-Bhima.

Альтернативный подход

Если вы хотите немного изменить способ ввода индексов, с абсолютных индексов на относительные (то есть с на , то нижеприведенное также даст вам желаемый результат, хотя это не так. создать списки посредников.

7

Cide
29 Июл 2009 в 10:11

Мне было бы интересно увидеть более Pythonic способ сделать это также. Но это дерьмовое решение. Вам необходимо добавить проверку для пустого списка индексов.

Что-то вроде:

Производит

9

john gonidelis
17 Дек 2018 в 14:02

Maxima mea culpa: он использует оператор , и он не использует такие штуковины, как itertools, zip (), None в качестве стража, списки, …

😉

5

John Machin
30 Июл 2009 в 03:32

Cide’s создает три копии массива: + копии индексов, ( + индексы) + [] копии снова, а индексы будут копироваться в третий раз. Ил-Бхима делает пять экземпляров. (Я не считаю возвращаемое значение, конечно.)

Их можно уменьшить (izip, islice), но вот версия с нулевой копией:

Конечно, копии массивов довольно дешевы (нативный код) по сравнению с интерпретируемым Python, но у этого есть еще одно преимущество: его легко использовать повторно и напрямую изменять данные:

(Вот почему я передал индексы в iterate_pairs. Если вас это не волнует, вы можете удалить этот параметр и просто сделать так, чтобы в последней строке было указано «yield prev, None», а это все, что нужно для partition ().)

Glenn Maynard
29 Июл 2009 в 08:20

Операторы присваивания

Теперь перейдем к рассмотрению операторов присваивания. Они предназначены для того, чтобы передавать переменной определенные значения как принадлежащие другим переменным, так и появившиеся вследствие их обработки. Операторы присваивания нужны еще и для того, чтобы назначать переменным объекты, с которыми можно дальше выполнять определенные действия. 

Таким образом, спектр применений операторов этого типа довольно обширный.

Присваивание. Выглядит, как математический знак «равно». Это классический оператор, типичный пример применения которого – присваивание значения переменной. Давайте приведем такой пример. 

>>> a = 7

>>> print(a)

7

Сложение и присваивание. Этот оператор не просто присваивает правую часть левой, но и увеличивает её на определённое значение. 

Выглядит он, как знак плюса и равно вместе (+=). 

Чтобы было более понятно, давайте рассмотрим этот код. 

>>> a += 2

>>> print(a)

После выполнения соответствующих арифметических действий интерпретатор выдаст значение 9 при условии, что значение переменной a было 7. 

То есть, этот оператор идентичен выражению a = a + 2.

Вычитание и присваивание. Противоположный предыдущему оператор. Если мы используем выражение a -= 2, это будет значить то же самое, что и выражение a = a – 2.

Деление и присваивание. Выполняет операцию деления между двумя операндами. После этого получившееся значение присваивается соответствующей переменной. Позволяет два действия: деление и присваивание запрограммировать всего одной строчкой кода. Можно также использовать переменные, объекты и другие значения, которые можно присвоить левой части, в правой. 

Приведем пример.

>>> a /= 7

>>> print(a)

Умножение и присваивание. Выполняет аналогичную последовательность действий для двух операндов. Сначала выполняется арифметическая операция с двумя операндами, а потом получившееся значение присваивается левому. В данном случае такой арифметической операцией служит умножение. 

>>> a *= 8

>>> print(a)

Деление по модулю и присваивание. Этот оператор выполняет сразу три действия:

1. Делит первый операнд на второй. 
2. Определяет целое число.
3. Присваивает это целое число той переменной, которая находится в правом операнде. 

Синтаксис элементарный:

>>> a %= 3

>>> print(a)

Эта программа выполняет три описанных выше действия, после чего получившийся результат печатает в консоли или нижней строке онлайн-интерпретатора. Например, если переменная a = 10, то будет выведено число 3.

Возведение в степень и присваивание. Этот оператор выполняет два действия:

1. Берет левый операнд и возводит его в степень, равная числу справа.
2. Получившееся число сразу становится значением переменной слева. 

Здесь, как и в других операторах, можно использовать переменные в качестве правого операнда. Например, если в левой части находится переменная с числом 4, а в правой – число 2, то на вывод будет отправлено число 16.

>>> a **= 2

>>> print(a)

16

Деление с остатком и присваивание. В принципе, вы уже поняли, как работает и записывается выражение с этим оператором. Он может получать остаток от деления первого числа на второе и возвращать его в ту переменную, которая стоит справа. Например, эта программа выводит остаток от деления на экран.

>>> a //= 3

>>> print(a)

3.1. Сравнение множеств.

Для сравнения множеств в Python можно использовать различные операторы и методы:

Проверка равенства и не равенства:

>>> {1, 5, 10} == {5, 10, 1}True
>>> {1, 5, 10} != {5, 10, 1}False

Оператор

>>> {1, 5, 10} < {5, 10, 1}False
>>> {1, 5, 10} < {5, 10, 1, 4}True

Оператор

>>> {1, 5, 10} <= {5, 10, 1}True
>>> {1, 5} <= {5, 10, 1}True
>>> {1, 5, 10}.issubset({5, 10, 1})True
>>> {1, 5}.issubset({5, 10, 1})True

Оператор > проверяет что все элементы правого операнда присутствуют в левом и левый операнд содержит больше элементов:

>>> {1, 5, 10} > {5, 10, 1}False
>>> {1, 5, 10, 8} > {5, 10, 1}True

Оператор >= проверяет что все элементы правого операнда присутствуют в левом и эти множества могут быть равны. Так же для проверки можно воспользоваться методом issuperset:

>>> {1, 5, 10} >= {5, 10, 1}True
>>> {1, 5, 10}.issuperset({5, 10, 1})True
>>> {1, 5, 10, 8} >= {5, 10, 1}True
>>> {1, 5, 10, 8}.issuperset({5, 10, 1})True

1.1. Создание множества на Python

Создание множества (set) происходит с помощью фигурных скобок {} так же, как и словарей, но элементы разделены просто запятыми, без пар «ключ : значение». В отличие от словарей и списков, множества не хранятся в каком-либо определенном порядке. 

>>> colors = {‘blue’, ‘red’, ‘yellow’, ‘red’, ‘green’}
>>> print(colors){‘red’, ‘green’, ‘yellow’, ‘blue’}

Повторяющаяся строка ‘red’  была удалена при выводе.  Одно из самых важных областей применения множеств — это удаление дубликатов, которое выполняется автоматически. Значения выводятся не в порядке их перечисления, множества неупорядочены. 

1.2. Создание множеств встроенной функцией set 

Множества можно создавать на базе других коллекций, используя встроенную функцию set(). В примере ниже создается множество на базе списка. 

>>> cars = ‘bmw’, ‘audi’, ‘mersedes’, ‘bmw’, ‘ford’
>>> set(cars){‘bmw’, ‘ford’, ‘audi’, ‘mersedes’}

Если вам нужно создать пустое множество, то нужно использовать функцию set() с пустыми круглыми скобками, вместо фигурных.

set()

1.3. Определение длины множества

Количество элементов определяется при помощи встроенной функции len.

>>> cars = {‘bmw’, ‘audi’, ‘mersedes’, ‘ford’}
>>> len(cars)4

Использование

Теперь, несмотря на то, что существует множество классов, в которых реализована возможность использования , нам интересно посмотреть, как она работает, чтобы мы могли написать ее сами!

Во-первых, оператор with сохраняет ссылку на объект в объекте контекста.

Объект контекста — это объект, который содержит дополнительную информацию о своем состоянии, такую как модуль или область видимости и т. д. Это полезно, поскольку мы можем сохранять или восстанавливать состояние этого объекта.

А теперь идем дальше. После создания объекта контекста он вызывает метод dunder для объекта.

Оператор __enter__ фактически выполняет работу по открытию ресурсов для объекта, таких как файл или сокет. Обычно при необходимости мы можем реализовать его для сохранения состояния объекта контекста.

Теперь помните ключевое слово ? Это фактически возвращает объект контекста. Поскольку нам нужен объект, возвращаемый функцией open(), мы используем ключевое слово для получения объекта контекста.

Использование необязательно, особенно если у вас есть ссылка на исходный объект контекста в другом месте.

После этого мы входим во вложенный блок операторов.

После того, как вложенный блок закончился, ИЛИ, если в нем есть исключение, программа всегда выполняет для объекта контекста.

Это первая функция безопасности, о которой мы говорили ранее. Итак, что бы ни случилось, мы всегда будем использовать для освобождения ресурсов и выхода из контекста.

Наконец, если возможно, может быть реализован так, чтобы восстановить состояние объекта контекста, чтобы он вернулся в то состояние, к которому он принадлежал.

Чтобы было понятнее, давайте рассмотрим пример создания нашего собственного диспетчера контекста для класса.

Унарные арифметические операции Python

Унарное математическое выражение состоит из одного элемента. Знаки плюса и минуса в питоне могут быть использованы как единичный оператор, чтобы вернуть тождественное значение (+) или сменить знак числа (-).

Знак плюса означает тождественное значение. Мы можем использовать его с положительными значениями:

i = 3.3
print(+i)

Вывод

3.3

Когда мы используем знак плюса с отрицательным значением, он также вернёт значение тождественное данному. В этом случае он вернёт отрицательное значение:

j = -19
print(+j)

Вывод

-19

При использовании с отрицательным значением знак плюса возвращает то же отрицательное значение.

Минус (в отличие от знака плюса) изменяет знак числа. Поэтому при передаче положительного числа мы получим отрицательное значение:

i = 3.3
print(-i)

Вывод

-3.3

А когда мы используем минус в качестве унарного оператора с отрицательным значением, будет возвращено положительное число:

j = -19
print(-j)

Вывод

19

Унарные арифметические операторы возвращают тождественное значение в случае с +i, или противоположное по знаку число в случае с -i.

Математические градусы Python

Важно, чтобы вы могли быстро переключаться между градусами и радианами, особенно если вы работаете с тригонометрическими функциями. Допустим, у вас есть угол который в радианах, и вы хотите преобразовать его в градусы

Просто позвоните Отказ

Допустим, у вас есть угол который в радианах, и вы хотите преобразовать его в градусы. Просто позвоните Отказ

Давайте посмотрим на несколько распространенных примеров.

# You need to use pi a lot, so let's import it
>>> from math import pi
>>> math.degrees(pi)
180.0
>>> math.degrees(pi/4)
45.0
>>> math.degrees(2*pi)
360.0

Во-первых, я импортировал Так что я мог легко использовать его во всех функциях. Затем я рассчитал некоторые распространенные преобразования степени до радианов

Обратите внимание, что всегда возвращает поплавок. Этот результат ожидается в качестве подавляющего большинства времени, результат преобразования не является целым числом

Обратите внимание, что, как всегда в случае арифметики с плавающей точкой, эта функция не идеальна

>>> math.degrees(pi/3)
59.99999999999999

Это должно вернуть 60,0

Но обратите внимание, что с 0,999 … повторяющийся равен 1 , это не отрицательно не повлияет на ваши результаты

Похожие записи:

Как сохранить страницу сайта в pdf Windows 10 update assistant как удалить и отключить насовсем и навсегда Бесплатный vpn для windows 10. где получить? и как настроить? Энциклопедия windows Узнаём индекс производительности windows Расчет процентов по кредиту в excel таблица