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math.exp() - 自然指数函数 e^x
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math.sin() - 正弦函数 sin(x)
math.cos() - 余弦函数 cos(x)
math.e - 数学自然数 = 2.71828....
python中print函数的用法是：
第一种方法：一个萝卜一个坑，下面的代码中，{0}、{1}、{2}分别表示j,i,j*i，单引号里面是输出格式。
print('{0}+{1}={2}'.format(j,i,j+i))。
第二种方法：类似于C语言格式输出，使用%开头格式输出。
print("%d + %d = %d" %(j,i,j+i))。
python中自动换行，要想不换行的话，需要在print括号最后面加上 , end = ''print(i, end = '' )。
Python常用格式字符是：
1、%s 字符串采用str()的显示。
2、%x 十六进制整数。
3、%r 字符串(repr())的显示。
4、%e 指数（基底写e）。
5、%c 单个字符。
6、%E 指数（基底写E）。
7、%b 二进制整数。
8、%f,%F 浮点数。
9、%d 十进制整数。
10、%g 指数(e)或浮点数(根据显示长度)。
11、%i 十进制整数。
12、%G 指数(E)或浮点数(根据显示长度)。
13、%o 八进制整数。
14、%% 字符%。
其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的。这一期，我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数。
图 1 a1图 1 a1
我们知道当0 ，指数函数 是单调递减的，当a1 时，指数函数是单调递增的。所以我们首先要定义出指数函数，将a值做不同初始化
import math
...
def exponential_func(x, a): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
然后，利用numpy构造出自变量，利用上面定义的指数函数来计算出因变量
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
有了自变量和因变量的一些散点，那么就可以模拟我们平时画函数操作——描点绘图，利用下面代码就可以实现
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建画布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中
def exponential_func(x, a=2): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
ax.plot(X, Y) #绘制指数函数
plt.show()
图 2 a=2
图2虽简单，但麻雀虽小五脏俱全，指数函数该有都有，接下来是如何让其看起来像我们在作图纸上面画的那么美观，这里重点介绍axisartist 坐标轴加工类，在的时候我们已经用过了，这里就不再多说了。我们只需要在上面代码后面加上一些代码来将坐标轴好好打扮一番。
图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帅帅de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp
开根号需要导入math模块
import math
math.sqrt(4)
-------
2.0
^ 是按位异或运算
对等长二进制模式或二进制数的每一位执行逻辑异或操作. 操作的结果是如果某位不同则该位为1， 否则该位为0.
