4 manieren om Pi in Python te gebruiken met voorbeelden

4 manieren om Pi in Python te gebruiken met voorbeelden

Pi is een fundamentele wiskundige constante die de verhouding weergeeft van de omtrek van een cirkel tot zijn diameter. Het gebruik van Pi in Python is essentieel bij het omgaan met geometrische berekeningen, trigonometrie en verschillende andere wiskundige bewerkingen.

Python biedt meerdere manieren om toegang te krijgen tot Pi en deze te gebruiken in berekeningen. De Math- en NumPy-bibliotheken zijn twee veelgebruikte modules die Pi als constante bieden.

Er zijn verschillende andere modules die de constante bieden. Uw keuze hangt af van hoeveel wiskundige precisie u nodig heeft en welke andere berekeningen uw toepassing vereist.

Dit artikel laat je zien hoe je op vier manieren toegang krijgt tot Pi en legt uit welke het beste bij je past.

Laten we er eens in duiken.

Inhoudsopgave

Pi begrijpen in Python

4 manieren om Pi in Python te gebruiken met voorbeelden

Pi (?) vertegenwoordigt de verhouding van de omtrek van een cirkel (c) tot zijn diameter (d). In eenvoudiger bewoordingen, ? = c/d.

De waarde van pi is ongeveer 3,14159.

Pi is een irrationeel getal, wat betekent dat het oneindig doorgaat zonder zichzelf te herhalen. Het kan niet worden uitgedrukt als een eenvoudige breuk en het heeft geen exacte decimale weergave.

Hier zijn de eerste paar cijfers van pi om u een idee te geven van de aard ervan:

3.14159265358979323846...

De waarde van pi wordt voor praktische doeleinden vaak afgekort tot enkele decimalen in berekeningen, zoals 3,14 of 22/7.

Deze afgekapte weergave is echter mogelijk niet nauwkeurig genoeg voor sommige toepassingen, zoals zeer nauwkeurige numerieke simulaties of specifieke wiskundige bewijzen.

4 veelgebruikte manieren om toegang te krijgen tot Pi in Python

4 manieren om Pi in Python te gebruiken met voorbeelden

De vier meest gebruikelijke manieren om toegang te krijgen tot een pi in Python gebruiken de:

  • Wiskunde module

  • NumPy-module

  • SciPy-module

  • cmath-module

Houd er rekening mee dat hoewel de constante van Python math.pi nauwkeurig genoeg is voor de meeste doeleinden, er nog nauwkeurigere benaderingen beschikbaar zijn via andere bibliotheken. NumPy biedt bijvoorbeeld een hogere mate van precisie.

De keuze van welke bibliotheek u wilt gebruiken, hangt af van uw specifieke behoeften en andere functionaliteiten die u mogelijk van de bibliotheek nodig heeft. Als u NumPy of SciPy al in uw project gebruikt , zou het gepast zijn om hun respectieve pi-constanten te gebruiken.

Als u met complexe getallen moet werken, dan is de cmath- module de beste keuze.

Als je geen extra functionaliteit van deze bibliotheken nodig hebt en alleen een geschatte waarde van pi nodig hebt, is het waarschijnlijk de beste optie om de ingebouwde wiskundebibliotheek van Python te gebruiken.

Toegang krijgen tot Pi met de wiskundebibliotheek

De wiskundemodule in Python stelt je in staat om met het getal pi te werken en geeft een nauwkeurige benadering tot op 15 cijfers achter de komma.

Dit is een van de ingebouwde modules van Python, wat betekent dat u deze niet apart hoeft te downloaden en te installeren.

Je hebt twee opties om pi te importeren voor gebruik in je code:

  1. wiskundebibliotheek importeren

  2. importeer alleen de pi-constante

Deze code importeert de volledige bibliotheek:

import math
pi_value = math.pi

Deze code importeert alleen de pi-constante:

from math import pi
pi_value = pi

3 manieren om de Pi-constante te gebruiken met andere wiskundige functies

Naast de pi-constante biedt de wiskundemodule nog vele andere wiskundige functies. Deze functies kunnen worden gecombineerd met math.pi om:

  1. bereken de omtrek van een cirkel

  2. bereken de oppervlakte van een cirkel

  3. radialen en graden berekenen

Laten we ze een voor een bekijken.

1. Omtrek van een cirkel

4 manieren om Pi in Python te gebruiken met voorbeelden

De omtrek van een cirkel kan worden berekend met de volgende formule:

K = 2 ? R

  • C is de omtrek

  • ? is de constante Pi

  • r is de straal van de cirkel.

In Python kun je de omtrek van een cirkel berekenen door de wiskundemodule te importeren en de pi-wiskundeconstante als volgt te gebruiken:

import math

radius = 5
circumference = 2 * math.pi * radius
print(circumference)

Misschien wilt u ook de Euclidische afstand voor twee punten op de omtrek. Deze video laat de berekeningen zien:

2. Oppervlakte van een cirkel

4 manieren om Pi in Python te gebruiken met voorbeelden

De oppervlakte van een cirkel kan worden berekend met de volgende formule:

EEN = ? *r^2

  • A is het gebied

  • ? is de constante Pi

  • r is de straal van de cirkel.

In Python kun je de oppervlakte van een cirkel als volgt berekenen:

import math

radius = 5
area = math.pi * (radius ** 2)
print(area)

3. Radialen en graden

4 manieren om Pi in Python te gebruiken met voorbeelden

Hoeken kunnen worden gemeten in twee gemeenschappelijke eenheden: graden en radialen . Een volledige cirkel omvat 360 graden of 2? radialen. Om graden om te zetten in radialen, kun je pi gebruiken in een eenvoudige formule:

Radialen = Graden * (? / 180)

De wiskundemodule biedt echter ook een handige functie om graden om te zetten in radialen: de math.radians() . Dit vereenvoudigt uw berekeningen.

Hier is een eenvoudig voorbeeld van het gebruik van de functie radialen() :

import math

angle_degrees = 45
angle_radians = math.radians(angle_degrees)

print(angle_radians)

De functie retourneert de berekening op basis van de ingebouwde wiskundige Pi-constante.

Pi gebruiken met de NumPy-module

NumPy is een populaire Python-bibliotheek voor het werken met numerieke gegevens. Het biedt een constante voor de wiskundige constante pi (ongeveer 3,14159).

In tegenstelling tot de wiskundebibliotheek is NumPy geen ingebouwde Python-module. Je kunt het installeren met behulp van pip, de pakketbeheerder van Python. De opdracht om Python NumPy te installeren is meestal:

pip install numpy

Hier is een voorbeeld van het importeren van de module en toegang tot de pi NumPy-constante:

import numpy as np
pi_value = np.pi
print(pi_value)

Deze code zal de waarde van de pi-variabele (3.141592653589793) uit de NumPy-bibliotheek uitvoeren.

Pi gebruiken met de SciPy-module

SciPy is een andere veelgebruikte Python-bibliotheek voor wetenschappelijk en technisch computergebruik. Het bouwt voort op de NumPy-bibliotheek en bevat verschillende extra functionaliteiten.

Je kunt het installeren met behulp van pip, de pakketbeheerder van Python. De opdracht om SciPy te installeren is meestal:

pip install scipy

Hier is een voorbeeld van het importeren van SciPy en toegang tot de pi-constante:

import scipy
pi_value = scipy.pi
print(pi_value)

Deze code retourneert de waarde van pi (3.141592653589793) geleverd door de SciPy-bibliotheek.

Complexe getallen gebruiken met de cmath-module

Python biedt ondersteuning voor complexe getallen via de ingebouwde cmath- module.

Hier is een voorbeeld van het gebruik van de pi-constante in de cmath- module voor berekeningen met complexe getallen:

import cmath

# Define a complex number
z = 1 + 1j

# Compute the power of pi using the complex number
result = cmath.exp(z * cmath.pi)

print(result)  # Output: (-1-2.8421709430404007e-14j)

Fouten en uitzonderingsafhandeling met Pi in Python

4 manieren om Pi in Python te gebruiken met voorbeelden

Bij het uitvoeren van berekeningen met pi in Python, is het altijd een goede gewoonte om de juiste technieken voor het afhandelen van uitzonderingen te gebruiken. U kunt enkele van de meest voorkomende rekenfouten tegenkomen:

  • ZeroDivisionError

  • OverloopFout

  • Rekenfout

Om met meerdere uitzonderingen om te gaan, kunt u de instructies try, exception en ten slotte in Python gebruiken :

try:
    # Perform calculation here
except (ZeroDivisionError, OverflowError, ArithmeticError):
    # Handle specific errors here
finally:
    # Code to be executed regardless of any exceptions

Hier is een voorbeeld van afhandelingsfouten bij het berekenen van de oppervlakte van een cirkel:

import math

def calculate_area(r):
    pi = math.pi
    try:
        area = pi * r**2
    except (TypeError, OverflowError, ValueError):
        area = None
        print("Error: Invalid input or calculation failure")
    finally:
        return area

radius = 5
circle_area = calculate_area(radius)
print(circle_area)

Laatste gedachten

Je hebt geleerd hoe je toegang krijgt tot pi met behulp van vier verschillende Python-modules. Zorg ervoor dat u, afhankelijk van uw vereisten, degene kiest die de nauwkeurigheid biedt die u nodig hebt.

De vele voorbeelden in dit artikel behandelen de meeste scenario's die u tegenkomt in uw wiskundige berekeningen. Als je meer hulp nodig hebt, zijn onze Python-cheatsheet en ChatGPT geweldige bronnen.

Veel codeerplezier!


Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Een RDS-bestand opslaan en laden in R

Een RDS-bestand opslaan en laden in R

Je leert hoe je objecten uit een .rds-bestand in R opslaat en laadt. In deze blog wordt ook besproken hoe je objecten uit R naar LuckyTemplates importeert.

First N Business Days Revisited – Een DAX-coderingstaaloplossing

First N Business Days Revisited – Een DAX-coderingstaaloplossing

In deze tutorial over DAX-coderingstaal leert u hoe u de functie GENERATE gebruikt en hoe u de titel van een maat dynamisch wijzigt.

Breng inzichten onder de aandacht met behulp van de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek in LuckyTemplates

Breng inzichten onder de aandacht met behulp van de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek in LuckyTemplates

Deze zelfstudie behandelt hoe u de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek kunt gebruiken om inzichten te creëren op basis van dynamische gegevensvisualisaties in uw rapporten.

Inleiding tot het filteren van context in LuckyTemplates

Inleiding tot het filteren van context in LuckyTemplates

In dit artikel zal ik de filtercontext doornemen. Filtercontext is een van de belangrijkste onderwerpen waarover elke LuckyTemplates-gebruiker in eerste instantie zou moeten leren.

Beste tips voor het gebruik van de apps in LuckyTemplates Online Service

Beste tips voor het gebruik van de apps in LuckyTemplates Online Service

Ik wil laten zien hoe de online service LuckyTemplates Apps kan helpen bij het beheren van verschillende rapporten en inzichten die uit verschillende bronnen zijn gegenereerd.

Analyseer winstmargeveranderingen in de loop van de tijd - analyse met LuckyTemplates en DAX

Analyseer winstmargeveranderingen in de loop van de tijd - analyse met LuckyTemplates en DAX

Leer hoe u wijzigingen in uw winstmarge kunt berekenen met behulp van technieken zoals vertakking van metingen en het combineren van DAX-formules in LuckyTemplates.

Materialisatie-ideeën voor gegevenscaches in DAX Studio

Materialisatie-ideeën voor gegevenscaches in DAX Studio

Deze tutorial bespreekt de ideeën van materialisatie van datacaches en hoe deze de prestaties van DAX beïnvloeden bij het leveren van resultaten.

Zakelijke rapportage met behulp van LuckyTemplates

Zakelijke rapportage met behulp van LuckyTemplates

Als u tot nu toe nog steeds Excel gebruikt, is dit het beste moment om LuckyTemplates te gaan gebruiken voor uw zakelijke rapportagebehoeften.

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten