Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Pi jest podstawową stałą matematyczną, która reprezentuje stosunek obwodu koła do jego średnicy. Wykorzystanie Pi w Pythonie jest niezbędne w obliczeniach geometrycznych, trygonometrii i różnych innych operacjach matematycznych.
Python oferuje wiele sposobów uzyskiwania dostępu do liczby Pi i używania jej w obliczeniach. Biblioteki Math i NumPy to dwa powszechnie używane moduły, które zapewniają liczbę Pi jako stałą.
Istnieje kilka innych modułów, które zapewniają stałą. Twój wybór zależy od wymaganej precyzji matematycznej i innych obliczeń wymaganych przez aplikację.
Ten artykuł pokazuje, jak uzyskać dostęp do Pi za pomocą czterech metod i wyjaśnia, która najlepiej odpowiada Twoim wymaganiom.
Zagłębmy się w to.
Spis treści
Zrozumienie liczby Pi w Pythonie
Pi (?) reprezentuje stosunek obwodu koła (c) do jego średnicy (d). Mówiąc prościej, ? = c/d.
Wartość pi wynosi około 3,14159.
Pi jest liczbą niewymierną , co oznacza, że ciągnie się w nieskończoność bez powtarzania się. Nie można go wyrazić w postaci zwykłego ułamka i nie ma on dokładnej reprezentacji dziesiętnej.
Oto kilka pierwszych cyfr liczby pi, które dają wyobrażenie o jej naturze:
3.14159265358979323846...
Wartość pi jest często skracana do kilku miejsc po przecinku w obliczeniach ze względów praktycznych, na przykład 3,14 lub 22/7.
Jednak ta skrócona reprezentacja może nie być wystarczająco dokładna w przypadku niektórych zastosowań, takich jak precyzyjne symulacje numeryczne lub określone dowody matematyczne.
4 popularne sposoby uzyskiwania dostępu do Pi w Pythonie
Cztery najczęstsze sposoby uzyskiwania dostępu do pi w Pythonie to:
Moduł matematyczny
Moduł NumPy
Moduł SciPy
moduł cmath
Należy pamiętać, że chociaż stała math.pi w Pythonie jest wystarczająco dokładna dla większości zastosowań, istnieją jeszcze dokładniejsze przybliżenia dostępne w innych bibliotekach. Na przykład NumPy zapewnia wyższy stopień precyzji.
Wybór biblioteki, której chcesz użyć, zależy od twoich konkretnych potrzeb i innych funkcjonalności, których możesz wymagać od biblioteki. Jeśli już używasz NumPy lub SciPy w swoim projekcie, właściwe byłoby użycie ich odpowiednich stałych pi.
Jeśli potrzebujesz pracować z liczbami zespolonymi, najlepszym wyborem jest moduł cmath .
Jeśli nie potrzebujesz żadnych dodatkowych funkcji z tych bibliotek i potrzebujesz tylko przybliżonej wartości pi, użycie wbudowanej biblioteki matematycznej Pythona jest prawdopodobnie najlepszą opcją.
Jak uzyskać dostęp do Pi za pomocą biblioteki matematycznej
Moduł matematyczny w Pythonie umożliwia pracę z liczbą pi i zapewnia dokładne przybliżenie do 15 miejsc po przecinku.
Jest to jeden z wbudowanych modułów Pythona, co oznacza, że nie musisz go pobierać i instalować osobno.
Masz dwie opcje importowania liczby pi do użycia w kodzie:
zaimportuj bibliotekę matematyczną
zaimportuj tylko stałą pi
Ten kod importuje pełną bibliotekę:
import math
pi_value = math.pi
Ten kod importuje tylko stałą pi:
from math import pi
pi_value = pi
3 sposoby użycia stałej Pi z innymi funkcjami matematycznymi
Oprócz stałej pi moduł matematyczny oferuje wiele innych funkcji matematycznych. Te funkcje można połączyć z math.pi , aby:
obliczyć obwód koła
obliczyć pole koła
obliczyć radiany i stopnie
Przyjrzyjmy się każdemu po kolei.
1. Obwód koła
Obwód koła można obliczyć za pomocą następującego wzoru:
C = 2 ? R
C to obwód
? jest stałą Pi
r jest promieniem okręgu.
W Pythonie możesz obliczyć obwód koła, importując moduł math i używając stałej matematycznej pi w następujący sposób:
import math
radius = 5
circumference = 2 * math.pi * radius
print(circumference)
Możesz także potrzebować odległości euklidesowej dla dwóch punktów na obwodzie. Ten film pokazuje obliczenia:
2. Pole koła
Pole koła można obliczyć za pomocą następującego wzoru:
=? * r^2
A to obszar
? jest stałą Pi
r jest promieniem okręgu.
W Pythonie możesz obliczyć pole koła w następujący sposób:
import math
radius = 5
area = math.pi * (radius ** 2)
print(area)
3. Radiany i stopnie
Kąty można mierzyć w dwóch popularnych jednostkach: stopniach i radianach . Pełne koło obejmuje 360 stopni lub 2? radiany. Aby przekonwertować stopnie na radiany, możesz użyć liczby pi w prostym wzorze:
Radiany = stopnie * (? / 180)
Jednak moduł math oferuje również wygodną funkcję konwersji stopni na radiany: math.radians () . Upraszcza to twoje obliczenia.
Oto podstawowy przykład użycia funkcji radiany() :
import math
angle_degrees = 45
angle_radians = math.radians(angle_degrees)
print(angle_radians)
Funkcja zwraca obliczenie na podstawie wbudowanej stałej matematycznej Pi.
Jak używać Pi z modułem NumPy
NumPy to popularna biblioteka Pythona do pracy z danymi numerycznymi. Zapewnia stałą dla stałej matematycznej pi (około 3,14159).
W przeciwieństwie do biblioteki matematycznej, NumPy nie jest wbudowanym modułem Pythona. Możesz go zainstalować za pomocą pip, menedżera pakietów Pythona. Polecenie instalacji Pythona NumPy zazwyczaj wygląda następująco:
pip install numpy
Oto przykład importowania modułu i uzyskiwania dostępu do stałej pi NumPy:
import numpy as np
pi_value = np.pi
print(pi_value)
Ten kod wyświetli wartość zmiennej pi (3.141592653589793) z biblioteki NumPy.
Jak używać Pi z modułem SciPy
SciPy to kolejna powszechnie używana biblioteka Pythona do obliczeń naukowych i technicznych. Opiera się na bibliotece NumPy i zawiera kilka dodatkowych funkcji.
Możesz go zainstalować za pomocą pip, menedżera pakietów Pythona. Polecenie instalacji SciPy zazwyczaj wygląda następująco:
pip install scipy
Oto przykład importowania SciPy i uzyskiwania dostępu do stałej pi:
import scipy
pi_value = scipy.pi
print(pi_value)
Ten kod zwróci wartość pi (3,141592653589793) dostarczoną przez bibliotekę SciPy.
Jak używać liczb zespolonych z modułem cmath
Python zapewnia obsługę liczb zespolonych poprzez wbudowany moduł cmath .
Oto przykład użycia stałej pi w module cmath do obliczeń z liczbami zespolonymi:
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)
Błędy i obsługa wyjątków za pomocą Pi w Pythonie
Podczas wykonywania obliczeń za pomocą liczby pi w Pythonie zawsze dobrą praktyką jest stosowanie odpowiednich technik obsługi wyjątków. Możesz napotkać niektóre z bardziej powszechnych błędów obliczeniowych:
Błąd dzielenia zerowego
Błąd przepełnienia
Błąd arytmetyczny
Aby obsłużyć wiele wyjątków, możesz użyć instrukcji try, except iw końcu w Pythonie:
try:
# Perform calculation here
except (ZeroDivisionError, OverflowError, ArithmeticError):
# Handle specific errors here
finally:
# Code to be executed regardless of any exceptions
Oto przykład obsługi błędów podczas obliczania pola koła:
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)
Końcowe przemyślenia
Nauczyłeś się, jak uzyskać dostęp do pi za pomocą czterech różnych modułów Pythona. W zależności od wymagań wybierz ten, który zapewnia wymaganą dokładność.
Liczne przykłady w tym artykule obejmują większość scenariuszy, które napotkasz podczas obliczeń matematycznych. Jeśli potrzebujesz dodatkowej pomocy, nasz ściągawka w języku Python i ChatGPT to świetne zasoby.
Miłego kodowania!
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
Z tego samouczka dowiesz się, jak ocenić wydajność kodów DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.