Извлечение корней в python

Введение в Numpy (Часть-11) | Линейная алгебра

Я пытаюсь возвести в степень сложную матрицу в Python, и у меня проблемы. Я использую функция, и у меня появляется довольно странное сообщение об ошибке, когда я пытаюсь выполнить следующий код:

Ошибка при запуске второго эксперимента:

Это кажется действительно странным, поскольку все, что я изменил, — это диапазон Я использовал. Это потому, что гамильтониан диагонален? В общем, гамильтонианов не будет, но я хочу, чтобы он работал и с диагональными. Я действительно не знаю механику , поэтому любая помощь будет принята с благодарностью.

• Вы можете попробовать переместить вычисление в цикл for вместо понимания списка. Тогда вы сможете хотя бы выяснить, при каком значении t происходит сбой.
• 1 Первое число, на котором программа терпит неудачу, — . Это кажется совершенно произвольным … программа не работает на где . И это не работает для совсем …

Это интересно. Одно могу сказать, что проблема специфична для подкласс. Например, отлично работает следующее:

Если копнуть глубже в трассировку, исключение возникает в в , в частности, эти строки:

Сообщение об ошибке

предлагает мне, что должен быть скаляром, но вместо этого возвращает вектор (и вы не можете присвоить вектор , который является скаляром).

Установка точки останова и изучение формы этих переменных подтверждает это:

Основная проблема в том, что <?php считается 1D или вектор-столбец, но диагональ объект — вектор-строка. Это подчеркивает более общий момент, что обычно менее хорошо поддерживается, чем , поэтому в большинстве случаев лучше использовать последнее.

Одно из возможных решений — использовать сплющивать в 1D :

Кажется, это решает проблему, с которой вы сталкиваетесь, хотя могут быть и другие проблемы, связанные с что я еще не заметил.

Я открыл здесь запрос на перенос.

• Спасибо вам большое за это! Я думаю, что могу просто поработать с вместо того и, если нужно, верните все в матрицы в конце. Думаю, я недостаточно знаю о внутренней работе двух классов. Не связано, но как вы устанавливаете точки останова в Python? Вы используете конкретную IDE или можете сделать это в , так далее.?
• 1 Для установки точек останова не требуется IDE. я использую , но вы также можете использовать стандартный отладчик Python, . Я использую SublimeText3 в качестве редактора, у которого есть расширение для удобной установки точек останова, но обязательно должен быть эквивалент Emacs …

Редактор-автор

1. Встроенная функция range.

Встроенная функция range() используется для построения числовых последовательностей. В примере используем команду и функцию range для выполнения ровно 10 итераций с выводом значения от 0 до 10.

>>> for x in range(10)
…     print(x, end=’ ‘)
…0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

При передаче только одного аргумента, последовательность будет начинаться с 0 и до значения аргумента (10), не включая его. Одна из самых распространённых ошибок, это когда разработчик предполагает, что значение аргумента функции range включается в сгенерированную последовательность. 

Приведем пример с двумя аргументами. Выведем последовательность от 20 до 30.

>>> for x in range(20, 30)
…     print(x, end=’ ‘)
…20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

2.2. Создание числового списка с помощью функции range. 

С помощью функции range удобно строить числовые списки. 

>>> numbers = list(range(5, 25))
>>> print(numbers)

Функция range может создавать последовательности, пропуская числа в заданном диапазоне. Например, приведем пример построения списка от 0 до 100, с шагом 15.

>>> numbers = list(range(0, 100, 15))
>>> print(numbers)

С помощью цикла for и функции range можно создавать практически любой числовой список. К примеру, создадим список квадратов всех числе от 1 до 10. Операция возведения в степень обозначается двумя звездочками (**).

>>> a = []
>>> for i in range(1, 11)
…     a.append(i**2)
…
>>> print(a)

На каждом цикле переменная возводится в квадрат и добавляется в список. 

2.4. Перебор списка по индексам с помощью функции range

С помощью цикла и функции список можно перебирать по индексам и с каждым значением в списки, производить любые операции. Приведем пример, перебора списка по индексам, с помощью функции и функции, которая определяет длину списка. 

>>> list_1 =
>>> index ((list_1)):
…     list_1 += 100
…
>>> print(list_1)

В начале определим длину списка с помощью функции. Затем это значение передается функции. В нашем примере длина списка равна 6. С каждым проходом цикла , index принимает значения от 0 до 6 (не включая 6). В теле цикла мы вызываем список list_1 и обращаемся к элементам списка по индексам, равные значению переменной index. Каждое значение индекса мы увеличивает на 100. Затем с помощью функции print выводим список на экран и видим что все значения увеличены на 100. 

С помощью индексов и функции мы можем объединять информацию из разных списков. В примере ниже мы имеем список с именами, а второй список с фамилиями. Выведем на экран имя и фамилию:

>>> list_4 =
>>> list_5 =
>>> index ((list_4)):
…     print(list_4, list_5)
…Artem Ivanov
Serg Petrov
Georgy Sidorov
Petr Ulyanov

В результате получили общие данные на экране.

Аналогично можно создавать новые списки из двух или трех списков. Приведем пример перемножения трех списков:

>>> list_1 =
>>> list_2 =
>>> list_3 =
>>> list_new = []
>>> index ((list_1)):
…     list_new.(list_1 * list_2 * list_3)
…
>>> print(list_new)

В начале мы создадим пустой новый список вне цикла, куда будем добавлять результат с помощью функции . В результате мы получим новый список с результатом перемножения предыдущих списков по индексам. 

Важно помнить, что программа будет работать, если вы уверены, что списки одинаковой длины. Проверить это вы всегда можете с помощью встроенной функции . 

7.6. Прочие математические разделы

Помимо перечисленных выше математических возможностей NumPy, необходимо упомянуть о некоторых других математических функциях, которые довольно редко используются, но иногда оказываются очень полезными.

7.6.1. Множества

В случаях, козда массивы содержат очень много элементов, среди которых есть одинаковые, возникает задача поиска уникальных элементов, количества их вхождений в исходный массив:

В двумерных и многомерных массивах уникальные массивы можно искать как по всему множеству его значений так и по отдельным осям:

Функция unique() так же позволяет получить индексы входного массива с первым вхождением уникальных элементов, а так же индексы уникального массива которые восстанавливают исходный массив:

Так же имеется ряд других полезных функций:

7.6.2. Логические операции

Логические функции NumPy, условно, можно разделить на два множества: первое — позволяет определять специфику элементов массива и самого массива; второе — обычные логические операции которые действуют над массивами поэлементно.

Иногда, возникает потребность определить тип элементов:

Привычные нам логические операции выполняются над массивами булевых значений (массивы из значений True и False ):

Помимо всего прочего, NumPy позволяет производить различные сравнения:

7.6.3. Многочлены

Многочлены, довольно часто, встречаются в самых разных областях: физика, инженерное дело, теория приближений, криптография, теория вероятностей, комбинаторика и т.д. Многочлены определенного вида выделяются в особые классы, каждый из которых имеет свою нишу применения. В NumPy представлены функции для работы с классами многочленов Чебышёва, Лежандра, Лагерра и Эрмита. Помимо прочего, NumPy предоставляет широкий набор функций для работы с полиномами в общем виде, т.е. полиномы любого вида (Бернулли, Гегенбауэра, Шапиро, Якоби, Роджерса в том числе) могут быть легко сконструированы пользователем самостоятельно.

Рассмотрим базовые функции для работы с полиномами:

Иногда бывает крайне удобно создавать полиномы не указывая их коэфициенты, а указывая их корни:

Получить полиномы специального вида, можно разными способами, но мы рассмотрим самый простой — создание с помощью указания коэфициентов:

9432 просмотра

1 ответ

83 Репутация автора

Я пытаюсь построить сложную матрицу в Python и столкнулся с некоторыми проблемами. Я использую scipy.linalg.expm функцию, и у меня появляется довольно странное сообщение об ошибке при попытке следующего кода:

Ошибка при запуске второго эксперимента:

Это кажется действительно странным, поскольку все, что я изменил, — это диапазон, который t я использовал. Это потому, что гамильтониан диагональн? В общем, гамильтонианов не будет, но я также хочу, чтобы он работал для диагональных. Я на самом деле не знаю механику expm , поэтому любая помощь будет принята с благодарностью.

Ответы (1)

3 плюса

48935 Репутация автора

Это интересно. Одно могу сказать, что проблема специфична для np.matrix подкласса. Например, следующее прекрасно работает:

Если углубиться в трассировку, то возникает исключение, _fragment_2_1 в scipy.sparse.linalg.matfuncs.py частности эти строки :

Сообщение об ошибке

предполагает, что это exp_diag должен быть скаляр, но вместо этого он возвращает вектор (и вы не можете назначить вектор X , который является скаляром).

Установка точки останова и проверка формы этих переменных подтверждает это:

7.1. Базовые математические операции

Пожалуй, первое с чего стоит начать, так это с того, что массивы NumPy могут быть обычными операндами в математических выражениях:

Для выполнения таких операций на Python, мы были вынуждены писать циклы. Писать такие циклы в NumPy, нет никакой необходимости, потому что все операции и так выполняются поэлементно:

Точно так же обстоят дела и с математическими функциями:

Такие операции как += , -= , *= , /= и прочие подобные, могут применяться к массивам и так же выполняются поэлементно. Они не создают новый массив, а изменяют старый:

При работе с массивами разного типа, тип результирующего массива приводится к более общему:

Применение логических операций к массивам, так же возможно и так же выполняется поэлементно. Результатом таких операций является массив булевых значений ( True и False ):

Мы уже знаем что массив и число могут быть операндами самых разных математических выражений:

Операндами могут быть даже несколько различных массивов, правда их размеры должны быть одинаковыми:

Хотя, если честно, их размеры должны быть не равны, а должны быть совместимыми. Если их размеры совместимы, т.е. один массив может быть растянут до размеров другого, то в дело включается механизм транслирования массивов NumPy. Этот механизм очень прост, но имеет весьма специфичные нюансы. Рассмотрим простой пример:

В данном примере массив b может быть растянут до размеров массива a и станет абсолютно идентичен массиву c. Транслирование массивов невероятно удобно, так как позволяет избежать создания множества вложенных и невложенных циклов. К тому же в NumPy этот механизм реализован для максимально быстрого выполнения. Так что используйте транслирование везде, где это возможно в ваших вычислениях.

Вычисление суммы всех элементов в массиве и прочие унарные операции в NumPy реализованы как методы класса ndarray :

По умолчанию, эти операции применяются к массиву как к обычному списку чисел, без учета его ранга (размерности). Но если указать в качестве параметра одну из осей axis , то вычисления будут производиться именно по ней:

Вещественные числа (float)

Вещественные числа поддерживают те же операции, что и целые. Однако (из-за представления чисел в компьютере) вещественные числа неточны, и это может привести к ошибкам:

Для высокой точности используют другие объекты (например Decimal и Fraction)).

Также вещественные числа не поддерживают длинную арифметику:

Простенькие примеры работы с числами:

Дополнительные методы

float.as_integer_ratio() — пара целых чисел, чьё отношение равно этому числу.

float.is_integer() — является ли значение целым числом.

float.hex() — переводит float в hex (шестнадцатеричную систему счисления).

classmethod float.fromhex(s) — float из шестнадцатеричной строки.

Помимо стандартных выражений для работы с числами (а в Python их не так уж и много), в составе Python есть несколько полезных модулей.

Модуль math предоставляет более сложные математические функции.

Модуль random реализует генератор случайных чисел и функции случайного выбора.

Отрицательные значения и ноль

Функция sqrt в «Питоне» — вещь полезная и знать ее нужно, однако она не принимает отрицательного числа — лишь положительные (целые и вещественные), а также ноль.

Такая ограниченная возможность использования не соответствует математическим канонам, ведь в реальной жизни специалисты по математике без проблем извлекают √ и из отрицательных значений. Да, результат будет комплексным и пригодится лишь для решения довольно узкого спектра задач, типа расчетов волновых явлений в физике либо вычислений в энергетической сфере.

Учитывайте вышесказанное, если пытаетесь извлекать корни в Python посредством этой функции. Передав отрицательное значение, вы получите error:

А вот если говорить про ноль, то ошибки не будет, так как код отработает корректно. Однако результат тут очевиден, поэтому практическая ценность данной возможности весьма условна:

Хотите знать о «Питоне» намного больше? Добро пожаловать на специализированный курс в «Отус»!

По материалам:

Строки

Строка – это последовательность символов. Чаще всего строки – это просто некоторые наборы слов. Слова могут быть как на английском языке, так и  почти на любом языке мира.

Операции со строками

string извлекает символ в позиции i

string извлекает последний символ

string извлекает символы в диапазоне от i до j

Методы работы сос строками

string.upper() преобразует строку в верхний регистр

String.lower() преобразует в строку в нижний регистр

string.count(x) подсчитывает, сколько раз появляется x

string.find(x) позиция первой строки вхождения x

string.replace(x, y) заменяет x на y

string.strip(x) удаляет как начальные, так и конечные символы x

string.join (List) объединяет список строк

Операторы присваивания

Эти операторы присваивают значение правого операнда левому. Только один-единственный оператор просто присваивает значение — это знак «=» (равно). Все остальные предварительно выполняют какое-либо арифметическое действие между двумя операндами, и получившийся результат записывается в левый операнд.

Присвоим переменным значения, с которыми будут работать другие операторы дальше:

Копировать

Значение переменной b складывается со значением переменной a, после чего результат записывается в a:

Копировать

Значение переменной b вычитается из значения переменной a, после чего результат записывается в a:

Копировать

Значение переменной a делится на значение переменной b, после чего результат записывается в a:

Копировать

Значение переменной a умножается на значение переменной b, после чего результат записывается в a:

Копировать

Значение переменной a делится на значение переменной b, после чего остаток от деления записывается в a:

Копировать

Возведение в степень и присваивание

Значение переменной a возводится в степень, равную значению переменной b, после чего результат записывается в a:

Копировать

Деление с остатком и присваивание

Значение переменной a делится на значение переменной b, после чего целая часть результата деления записывается в a:

Копировать

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.

Создание словаря

Пустой словарь можно создать при помощи функции или
пустой пары фигурных скобок (вот почему фигурные скобки
нельзя использовать для создания пустого множества). Для создания словаря
с некоторым набором начальных значений можно использовать следующие конструкции:

Capitals = {'Russia': 'Moscow', 'Ukraine': 'Kiev', 'USA': 'Washington'}
Capitals = dict(Russia = 'Moscow', Ukraine = 'Kiev', USA = 'Washington')
Capitals = dict()
Capitals = dict(zip(, ))
print(Capitals)

Первые два способа можно использовать только для создания небольших словарей, перечисляя все их элементы.
Кроме того, во втором способе ключи передаются как именованные параметры функции , поэтому
в этом случае ключи могут быть только строками, причем являющимися корректными идентификаторами.
В третьем и четвертом случае можно создавать большие словари, если в качестве аргументов
передавать уже готовые списки, которые могут быть получены не обязательно перечислением всех элементов,
а любым другим способом построены по ходу исполнения программы. В третьем способе
функции нужно передать список, каждый элемент которого является кортежем
из двух элементов: ключа и значения. В четвертом способе используется функция ,
которой передаются два списка одинаковой длины: список ключей и список значений.

Примеры для изучения работы Numpy Power

Прежде чем вы запустите код, вам нужно будет сначала запустить немного кода.

По сути, вы должны импортировать NumPy и дать ему”псевдоним”.”

import numpy as np

Пример 1: Базовый пример повышения мощности

Для начала мы будем работать с очень простой иллюстрацией.

Здесь мы просто собираемся поднять целое число в среднюю степень.

Для этого мы спрогнозироваем работу NumPy power вместе с кодом np.power(). Затем внутри круглой скобки мы приведем два аргумента. Дно и экспонента.

import numpy as np.power(4,2)
print(y)

Выход:

Объяснение:

Это довольно просто. Он просто вычисляет 4 во 2-й степени, которая равна 16.

Обратите внимание на то, как входные данные выполняют свою работу. Первичный ввод (4 ) – это основание, а следующий аргумент (2) – показатель степени

Именно так будут работать остальные дела.

Давайте рассмотрим более сложный случай.

Пример 2: Вычисление показателей массива чисел

import numpy as np .array() 

print('Original Array is:') 
print(a) 
print('\n')  

print('After Calculating Exponents Array:') 
print(np.power(a,2))

Выход:

Объяснение

Здесь, в этом примере, мы вычисляем показатель степени массива вместо того, чтобы основание было единственным целым числом. Здесь массив означает, что база будет представлять собой группу чисел, организованных в массив (т. Е. список Python).

Итак, вот в этом случае база простой список чисел, которые . В приведенном выше примере np.power() имеет два входа (a,2). Таким образом, a будет списком элементов, который является base и 2 будут силой, которая будет поднята элементами, присутствующими в массиве ‘a’.

Пример 3: Использование мощности Numpy, когда и База, и Экспоненты являются Массивами

Давайте посмотрим, что произойдет, когда и база, и экспоненты будут массивами, а это означает, что вместо одного входа в качестве массива мы возьмем , оба входа будут массивами.

Всегда имейте в виду, что мы используем списки, потому что в Python нет ничего похожего на массив. Переходим к следующему примеру:

import numpy as np

#Declaring a and b
a = 
b = 

print("Elements of a raised to the power elements of b are: ")
print(np.power(a, b))

Выход:

Объяснение

В приведенном выше примере 3 мы объявили два массива (списка) с именами ‘a’ и ‘b’. Массив ‘a’ состоит из элементов и массив ‘b’ состоит из соответственно. Здесь первый массив ‘a’ будет массивом баз, а второй массив ‘b’ будет списком показателей. После этого мы вычислили результат ‘a’ в степень ‘b’ с помощью функции np.power(). Таким образом, расчет должен идти следующим образом:

np.power(, ) =  

Примечание: Форма обоих массивов должна быть одинаковой.

В этом примере мы узнаем, как вычислить показатели двумерного базового массива с помощью функции np.power(). Также значение экспоненты будет представлять собой массив.

Давайте перейдем непосредственно к примерам, а затем поймем, как все работает. Вам будет легче учиться на собственном примере

import numpy as np
.array(,,,])
b = 
print(np.power(a,b))

Выход:

Объяснение:

Давайте разберем вещи, чтобы сделать это легко для новичка. Как мы знаем, мы используем numpy, поэтому сначала мы импортировали библиотеку numpy как np. После этого мы создали 2-D массив numpy с помощью функции np.array() и сохранили массив в переменной ‘a’.

(,,,])>

Давайте напечатаем это, чтобы вам было понятно, ребята

Это довольно простой 2-d NumPy массив, как вы можете видеть.

Теперь давайте применим функцию np.power() к этому 2d-массиву numpy с нашими экспонентами как и распечатаем ее.

Выход:

Как мы знаем, функция np.power() принимает два аргумента, первый аргумент – массив базисов – является 2-d массивом. Второй аргумент – экспоненты – представляет собой 1-d массив. Оба имеют одинаковое количество столбцов, которое равно ‘5’. Итак, здесь происходит то, что NumPy power применяет экспоненты к каждой строке и дает нам результат.

Это также известно как вещание.

Библиотека math

Для проведения вычислений с действительными числами язык Python содержит много дополнительных функций, собранных в библиотеку, которая называется math. Для использования этих функций в начале программы необходимо подключить библиотеку, что делается командой

import math           # подключение модуля библиотеки

После подключения программа получает доступ ко всем функциям, методам и классам, содержащимся в нём. После подключения можно вызвать любую функцию из подключенной библиотеки по следующему правилу: указывается имя модуля и через точку имя функции

имя_модуля.имя_функции

Например, пусть мы хотим вызвать функцию вычисления Синус угла, задаваемого в радианахimport math y = sin(5)         # ошибка не подключен модуль mathx = math.sin(5)    # записываем имя модуля и через точку имя функции

Можно подключать не весь модуль, а какую-то его часть. Например, программист хочет использовать только одну функцию из математической библиотеки math. Если он подключит всю библиотеку, то будет добавлено более 40 функций, которые будут занимать место. Чтобы добавить в проект какую-то часть, используют ключевое слово from

from <имя подключаемого модуля> import <название функции>

Например.

from math import sin       # подключена только одна функция siny = sin(5)                 # операция выполненаx = cos(5)               # ошибка функция cos не подключена

Ниже приведен список основных функций модуля math. Некоторые из перечисленных функций (int, round, abs) являются стандартными и не требуют подключения модуля math для использования.

Арифметические операторы

Арифметические операторы используются для выполнения арифметических операций между двумя операндами. Включает в себя операторы +(сложение), -(вычитание), *(умножение), /(деление),%(напоминание), //(деление по полу) и экспоненты(**).

Рассмотрим следующую таблицу для подробного объяснения арифметических операторов.

Оператор	Описание
+(Сложение)	Он используется для добавления двух операндов. Например, если a = 20, b = 10 => a + b = 30
-(Вычитание)	Он используется для вычитания второго операнда из первого операнда. Если первый операнд меньше второго, значение будет отрицательным. Например, если a = 20, b = 10 => a – b = 10
/(деление)	Он возвращает частное после деления первого операнда на второй операнд. Например, если a = 20, b = 10 => a / b = 2,0
*(Умножение)	Он используется для умножения одного операнда на другой. Например, если a = 20, b = 10 => a * b = 200
%(Остаток от деления)	Он возвращает напоминание после деления первого операнда на второй операнд. Например, если a = 20, b = 10 => a% b = 0
**(возведение в степень)	Это экспоненциальный оператор, представленный при вычислении степени первого операнда для второго операнда.
//(целочисленное деление)	Он дает минимальное значение частного, полученного при делении двух операндов.

3.3. Команда if-elif-else.

Команда if-elif-else позволяет проверить сразу несколько условий. Предположим, стоимость билетов кинотеатр изменяется в зависимости от возврата посетителя.

>>> age = 35
>>> if age <= 7
…     print(‘Для вас вход бесплатный’)
… elif age < 18
…     print(‘Стоимость билета 500 руб’)
… elif age <= 60
…     print(‘Стоимость билета 1000 руб’)
… else:
…     print(‘Для вас вход бесплатный’)
…Стоимость билета 1000 руб

Код выполняется последовательно, программа вначале проверяет соответствие возраста меньше или равно 7 лет, затем

Важно ставить правильную последовательность условий. К примеру, если мы поставим условие младше или равно 60 в начало, то возраст меньше 7 и 18 не будет работать и программа сразу выдаст результат максимальной стоимости билета.  

Наличие секции else в команде if-elif-else необязательно. Ее присутствие позволяет обработать результат, не удовлетворяющий никаким условиям.

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

Модуль random

Модуль random предоставляет функции для генерации случайных чисел, букв, случайного выбора элементов последовательности. Модуль собрал разные функции для
имитации случайных процессов: , , , , ,
и другие.

Задание 4.3 Камень, ножницы, бумага

Запрограммируйте игру с компьютером в «Камень, ножницы, бумага». Пример диалога:

Счет 0:0
Ваш ход (0-выход, 1-камень, 2-ножницы, 3-бумага): 1
Мой ход: 2
Вы выиграли!
Счет 0:1
Ваш ход (0-выход, 1-камень, 2-ножницы, 3-бумага): 3
Мой ход: 3
Ничья!
Счет 0:1
Ваш ход (0-выход, 1-камень, 2-ножницы, 3-бумага): 1
Мой ход: 3
Вы проиграли!
Счет 1:1
Ваш ход (0-выход, 1-камень, 2-ножницы, 3-бумага): 0
Игра окончена со счетом 1:1

Функция input().

>>> name = input(‘Как вас зовут? ‘)Как вас зовут? Ян    # вводит пользователь
>>> print(name)Ян

Функция input() всегда возвращает строку. Если мы захотим сложить два числа, то получим не верный ответ. Пример:

>>> a = input(‘Введите число: ‘)Введите число: 5
>>> b = input(‘Введите число: ‘)Введите число: 10
>>> a + b’510’

Вместо того чтобы сложить 5 и 10 и в итоге получить 15, Python складывает строковое значения ‘5’ и ’10’, и в итоге получает строку ‘510’. Это операция называется конкатенация строк. В результате создается новая строка из левого операнда, за которым следует правый. 

Если вам требуется получить целое число, то преобразуйте строку в число с помощью функции int():

>>> a = int( input(‘Введите число: ‘))Введите число: 5
>>> b = int( input(‘Введите число: ‘))Введите число: 10
>>> a + b15

Если вам требуется получить число с плавающей точкой, то используйте функцию float()

>>> a = float(input(‘Введите число: ‘))Введите число: 12.5
>>> b = float(input(‘Введите число: ‘))Введите число: 7.3
>>> a + b19.8