python中pow python中power的用法

基本的python内置函数int(x)的作用是？

for i,a in enumerate(T)])),-16)In [2]: x = getrandbits(4096)

将其他类型转换成int整型。

python中pow python中power的用法

python中pow python中power的用法

python中pow python中power的用法

python3内置函数：

转换类型，int代表整型

比如:a="123456"

现在这个a的类型就是字符串(加引号就是字符串)

print(int(a))

用int转换为整型

将可以转为int类型的数据转化为int类型

python性能提升的几种方法

__sub__减运算

关于python 性能提升的一些方案。

一、函数调用优化（空间跨度，避免访问内存）

1.大数据求和，使用sum a = range(100000)

%timeit -n 10 sum(a)

10 loops, best of 3: 3.15 ms per loop

%%timeit

...: s = 0

...: for i in a:

...: s += i

...:

100 loops, best of 3: 6.93 ms per loop 2.小数据求和，避免使用sum

%timeit -n 1000 s = a + b + c + d + e + f + g + h + i + j + k # 数据量较小时直接累加更快

%timeit -n 1000 s = sum([a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k]) # 小数据量调用 sum 函数，空间效率降低

1000 loops, best of 3: 669 ns per loop 结论：大数据求和sum效率高，小数据求和直接累加效率高。

二、for循环优化之取元素（使用栈或寄存器，避免访问内存）

for lst in [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]: # lst 索引需要额外开销

pass 应尽量避免使用索引。

for a, b, c in [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]: # better

pass 相当于给每一个元素直接赋值。

def force():

lst = range(4)

for a2 in lst:

for a3 in lst:

for b1 in lst:

for b2 in lst:

for b3 in lst:

for c1 in lst:

for c3 in lst:

yield (a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, d1)

for t in force():

sum([t[0], t[1], t[2], t[3], t[4], t[5], t[6], t[7], t[8], t[9]])

10 loops, best of 3: 465 ms per loop

for a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, d1 in force():

10 loops, best of 3: 360 ms per loop 三、生成器优化（查表代替运算）

def force(start, end): # 用于密码程序

for i in range(start, end):

now = i

sublst = []

for j in range(10):

i //= 10

sublst.rrse()

yield(tuple(sublst), now) def force(): # better

lst = range(5)

for a1 in [1]:

for a2 in lst:

for a3 in lst:

for b1 in lst:

for b2 in lst:

for b3 in lst:

for c1 in lst:

for c3 in lst:

yield (a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, d1) r0 = [1, 2] # 可读性与灵活性

r1 = range(10)

r2 = r3 = r4 = r5 = r6 = r7 = r8 = r9 = r1

force = ((a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9)

for a0 in r0 for a1 in r1 for a2 in r2 for a3 in r3 for a4 in r4

for a5 in r5 for a6 in r6 for a7 in r7 for a8 in r8 for a9 in r9) 四、幂运算优化（pow（x，y，z））

def isprime(n):

if n & 1 == 0:

return False

k, q = find_kq(n)

a = randint(1, n - 1)

if pow(a, q, n) == 1: # 比使用 a q % n 运算优化数倍

for j in range(k):

if pow(a, pow(2, j) q, n) == n - 1: # a ((2 j) q) % n

return False 结论：pow（x,y,z）优于xy%z.

五、除法运算优化

In [1]: from random import getrandbits

In [4]: %timeit -n 10000 q, r = divmod(x, y)

10000 loops, best of 3: 10.7 us per loop

In [5]: %timeit -n 10000 q, r = x//y, x % y

10000 loops, best of 3: 21.2 us per loop 结论：divmod优于//和%。

六、优化算法时间复杂度

算法的时间复杂度对程序的执行效率影响，在python中可以选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同场景有不同的优化方式，总的来说，一般有分治，分支定界、贪心动态规划等思想。

七、合理使用copy和deepcopy

对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要整个对象，这时可以使用copy包里的copy和deepcopy，这两个函数的不同之处在于deepcopy是递归的。效率不同： In [23]: import copy

10 loops, best of 3: 606 ns per loop

In [25]: %timeit -n 10for d1 in lst: copy.deepcopy(a)

10 loops, best of 3: 1.17 us per loop timeit后面的-n表示运行的次数，后两行对应的是两个timeit的输出，下同。由此可见后者慢一个数量级。

>>> lists = [[]] 3

>>> lists

[[], [], []]

>>> lists[0].append(3)

>>> lists

[[3], [3], [3]] 发生的事情是这样的，[[]]是包含一个空列表的只有一个元素的列表，所以[[]] 3的所有三个元素都是（指向）这个空列表。修改lists的任何元素都修改这个列表。修改效率高。

八、使用dict或set查找元素 python 字典和都是使用hash表来实现（类似c++标准库unordered_map），查找元素的时间复杂度是O(1)。

In [1]: r = range(107)

In [2]: s = set(r) # 占用 588MB 内存

In [3]: d = dict((i, 1) for i in r) # 占用 716MB 内存

In [4]: %timeit -n 10000 (107) - 1 in r

10000 loops, best of 3: 2 ns per loop

In [5]: %timeit -n 10000 (107) - 1 in s

10000 loops, best of 3: 121 ns per loop

In [6]: %timeit -n 10000 (107) - 1 in d

1print math.pow(int(b[i]),1.0/3),0000 loops, best of 3: 111 ns per loop 结论：set 的内存占用量最小，dict运行时间最短。

九、合理使用（generator）和yield（节省内存）

In [1]: %timeit -n 10 a = (i for i in range(107)) # 生成器通常遍历更高效

10 loops, best of 3: 933 ns per loop

In [2]: %timeit -n 10 a = [i for i in range(107)]

10 loops, best of 3: 6 ms per loop

In [1]: %timeit -n 10 for x in (i for i in range(107)): pass

10 loops, best of 3: 749 ms per loop

In [2]: %timeit -n 10 for x in [i for i in range(107)]: pass

10 loops, best of 3: 1.05 s per loop 结论：尽量使用生成器去遍历。

python 类的定义

sublst.append(i % 10) # 除法运算开销较大，比乘法大

for c2 in lst:<语句>定义类的专有方法：

__init__ 构造函数，在生成对象时调用

__del__ 析构函数，释放对象时使用

__repr__ 打印，转换

__set__按照索引赋值

__get__按照索引获取值

__len__获得长度

__cmp__比较运算

__call__函数调用

__add关于字符串是python中最常用的数据类型，其用途也很多，我们可以使用单引号‘’或者双引号“”来创建字符串。__加运算

__mul__乘运算

__div__除运算

__mod__求余运算

__pow__称方代码如下：

#类定义

class people:

#定义基本属性

name = ''

age = 0

__weight = 0

#定义构造方法

def __init__(self,n,a,w):

self.name = n

self.age = a

def speak(self):

print("%s is speaking: I am %d years old" %(self.name,self.age))

p.speak()

如果没有在这个Icon类初始化的时候同时给参数，那么parent就为None，因为继承了QtGui.QWidget类，所以在初始化的时候，先调用QtGui.QWidget.__init__(self, parent)这个QtGui.QWidget的初始化方法，这个parent参数是QtGui.QWidget需要的吧

python 怎么求标准正态分布某个值

any()

示例：

ops.append(i)

1、from numpy import ;

2、def rand_Matrix():

3、randArr=random.randn(2,3);

4、randMat=mat(randArr);

5、return randMat;

一种结果如下:

1、matrix([[ 0.3150869 , -0.02041996, -0.15361071],

2、[-0.75507988, 0.80393683, -0.317907]])

扩展资料

Python正态分布概率计算方法：

def st_norm(u):

'''标准正态分布'''

import math

T=(0.0705230784,0.0422820123,0.0092705272,

E=1-pow((1+sum([apow(x,(i+1))

p=0.5-0.5E if u<0 else 0.5+0.5E

return(p)

def norm(a,sigma,x):

'''一般正态分布'''

u=(x-a)/s0.0001520143,0.0002765672,0.0000430638)igma

return(st_norm(u))

'''输入一个数时默认为标准正态分布

输入三个数(空格隔开)时分别为期望、方、x

输入 stop 停止'''

S=input('please input the parameters:

if S=='stop':break

try:

except:

print('Input error!')

continue

if len(L)==1:

print('f(x)=%.5f'%st_norm(L[0]))

elif len(L)==3:

print('f(x)=%.5f'%norm(L[0],L[1],L[2]))

else:

print('Input error!')

在python下输入运算表达式，输出运算结果。

关于copy的一个例子：

我的就可以啊

format()

>>>a='1+1'

2

Well, I only did the plus and minus operation, if considering paranthese, it'll take too long (I'm working ..... ;) )

expr = raw_input()

nums = []

ops = []

val = 'll = input('利率')'

for i in expr:

if i.isdigit():

val += i

else:

nums.append(int(val))

val = ''

if len(val)>0:

nums.append(int(val))

nums.rrse()

res = nums.pop()

for i in ops:

if i == '+':

res += nums.pop()

elif i == '-':

res -= nums.pop()

print res

python里面有哪些自带函数？

2、布尔值--bool类

abs()

Python编程中类定义，代码如下：

all()

sum([a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, d1])

ascii()

bin()

bool()

bytearray()

bytes()

callable()

chr()

clasod()

compile()

complex()

delattr()

dict()

dir()

divmod()

enumerate()

eval()

exec()

filter()

float()

getattr()

globals()

hasattr()

hash()

()

hex()

id()

input()

int()

isinstance()

iter()

len()

list()

locals()

map()

max()

memoryview()

next()

oct()

open()

ord()

pow()

print()

property()

range()

rrsed()

round()

set()

sl()

sorted()

staticmod()

sum()

tuple()

type()

vars()

zip()

不过我个人觉得int()，float()和str()之类的不算函数，因为它们是内置的类，在进行像a = int('1')这样的作时，不是用了int函数，而是把int类实例化了。 (^▽^)

python math.pow(x,y) y的数字是多少？

首先初始化时确定是否接收一个parent参数（这个参数名没什么意义，想怎么取怎么取）

这要取决于mathrange。

比如，

math.pow(2,y), y 是1023. 即21023 = 8.98846567431e+307

math.pow(1.5,y), y是 1751. 即1.51751 = 1.44445277457e+308

小弟才疏学浅，不知道y能到多少，但是你可以从以下的程序来判断，min()x 固定的时候y能到多少

def myfunc():

i = 1

i +=1

try:

print math.pow(1.5,i)

except Exception, e:

print str(e)

print i

br程序的优化核心点在于尽量减少作跨度，包括代码执行时间上的跨度以及内存中空间跨度。eak

if __name__ == "__main__":

Python语言中，val=pow(2,1000)，请用一行代码返回val结果的长度值。

repr()

pow(2,1000)的结果是一个int型，而int型数据是不能用len函数来获取长度的，要把它转换成string型再输出字典可打印的字符串表示。获取长度，str(valissubclass())就是把val转换成string型

python中的数据类型有哪些

In [24]: %timeit -n 10 copy.copy(a)

1、数字--int类

self.__weight = w

当然对于数字，Python的数字类型有int整型、long长整型、float浮点数、complex复数、以及布尔值，这里只针对int整型进行介绍。

在python2中，整数的大小是有限制的，即当数字超过一定的范围不再是int类型，而是long长整型，而在python3中，无论整数的大小长度为多少，统称为整型int。

对于布尔值，只有两种结果即True和False，其分别对应与二进制中的0和1。而对于真即True的值太多了，我们只需要了解即Flase的值有哪些---》None、空(即

[ ]/( ) /" "/{ })、0。

3、字符串--str类

字符串是不可修改的。所有关于字符我们可以从索引、切片、长度、遍历、删除、分割、清除空白、大小写转换、判断以什么开头等方面对字符串进行介绍。

4、列表--list类

列表是由一系列特定元素顺序排列的元素组成的，它的元素可以是任何数据类型即数字、字符串、列表、元组、字典、布尔值等等，同时其元素也是可修改的。

5、元组--super()tuple类

元组即为不可修改的列表。其于特性跟list相似。其使用圆括号而不是方括号来标识。

6、字典--dict类

字典为一系列的键-值对，每个键值对用逗号隔开，每个键都与一个值相对应，可以通过使用键来访问对应的值。无序的。

键的定义必须是不可变的，即可以是数字、字符串也可以是元组，还有布尔值等。

7、--set类

关于set的定义：在我看来就像一个篮子，你可以往里面存东西也可往里面取东西，但是这些东西又是无序的，你很难指定单独去取某一样东西;同时它又可以通过一定的方法筛选去获得你需要的那部分东西。故可以创建、增、删、关系运算。

python中e的N次方怎么表示

import

mathmath.eN或import

numpy

In [3]: y = getrandbits(2048)as

npnp.eN。

知识拓展：

1.

在C语言中，10的n次方可以表示为pow(10,

n)，其中pow函数在头文件math.h中，所以调用该函数的时候，必须将math.h加进来，即#include

。2.

原型：extern

pow(float

x1000 loops, best of 3: 571 ns per loop,

y)。

3.

功能：计算x的ysetattr()次幂。

4.

说明：x应大于零，返回幂指数的结果。

关于python中sin函数的用法？

技术喵提醒：

三角函数 对应代码：

%%timeit -n 10

i下图是验证：mport math

math.sin(math.radians(45)) #sin(45°)的值math.cos(math.radians(45)) #cos(45°)的值math.tan(math.radians(45)) #tan(45°)的值

在Python中，三角函数都是弧度制，即360°=2π，要想得到45°的sin值，必须写为 math.sin(0.25math.pi), 这样的写法比较复杂，所以积木模式下，在里面又嵌套了一个函数 math.radians(),这个函数可以把角度直接转为弧度值，小伙伴们在积木模式下，只需要输入对应的角度；但是在代码模式下，要注意这个小细节哦，否则得到的值可能跟你想要的结果是不一样的。

sin函数提供返回值，要输出是这样的

看我主页Q