Модуль random
При разработке программ иногда возникает потребность сгенерировать случайное число. Для этого в Python можно использовать модуль random. Он предоставляет множество функций, но основными являются:
При разработке программ иногда возникает потребность сгенерировать случайное число. Для этого в Python можно использовать модуль random. Он предоставляет множество функций, но основными являются:
• randint — сгенерировать целое число в заданном диапазоне • choice — выбрать случайный элемент из заданного набораМодуль math
Математический модуль math в Python представлен наиболее известными математическими функциями, которые включают в себя тригонометрические функции, функции представления, логарифмические функции и т. д. Кроме того, он также определяет две математические константы, т. е. pie и число Эйлера.
Pie(n): это хорошо известная математическая константа, определяемая как отношение длины окружности к диаметру круга. Его значение составляет 3,141592653589793.
Число Эйлера(е): определяется как основание натурального логарифма, и его значение составляет 2,718281828459045.
Математический модуль math в Python представлен наиболее известными математическими функциями, которые включают в себя тригонометрические функции, функции представления, логарифмические функции и т. д. Кроме того, он также определяет две математические константы, т. е. pie и число Эйлера.
Pie(n): это хорошо известная математическая константа, определяемая как отношение длины окружности к диаметру круга. Его значение составляет 3,141592653589793.
Число Эйлера(е): определяется как основание натурального логарифма, и его значение составляет 2,718281828459045.
NumPy
NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых (и очень быстрых) математических функций для операций с этими массивами.
Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив (в numpy называется numpy.ndarray). Это многомерный массив элементов (обычно чисел), одного типа.
NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых (и очень быстрых) математических функций для операций с этими массивами.
Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив (в numpy называется numpy.ndarray). Это многомерный массив элементов (обычно чисел), одного типа.
NumPy, часть 3: random
Есть несколько способов работы с случайными элементами в NumPy.
Путь первый это создавать списки, используя встроенный модуль random, а затем преобразовывать их в numpy.array.
Второй путь это создание массивов. Самый простой способ задать массив со случайными элементами - использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf - это всё одна и та же функция).
Есть несколько способов работы с случайными элементами в NumPy.
Путь первый это создавать списки, используя встроенный модуль random, а затем преобразовывать их в numpy.array.
Второй путь это создание массивов. Самый простой способ задать массив со случайными элементами - использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf - это всё одна и та же функция).
NumPy, часть 4: linalg
Теперь же мы приступим к более серьёзным вещам, которые есть в NumPy. Первый на очереди у нас модуль numpy.linalg, позволяющий делать многие операции из линейной алгебры.
Массивы большей размерности в большинстве функций linalg интерпретируются как набор из нескольких массивов нужной размерности. Таким образом, можно одним вызовом функции проделывать операции над несколькими объектами.
Теперь же мы приступим к более серьёзным вещам, которые есть в NumPy. Первый на очереди у нас модуль numpy.linalg, позволяющий делать многие операции из линейной алгебры.
Массивы большей размерности в большинстве функций linalg интерпретируются как набор из нескольких массивов нужной размерности. Таким образом, можно одним вызовом функции проделывать операции над несколькими объектами.
Числа: целые, вещественные, комплексные
Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций. Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти). Над целыми числами также можно производить битовые операции.
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
Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций. Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти). Над целыми числами также можно производить битовые операции.
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
Исключения в python. Конструкция try - except для обработки исключений
Исключения (exceptions) - ещё один тип данных в python. Исключения необходимы для того, чтобы сообщать программисту об ошибках.
Самый простейший пример исключения - деление на ноль.
В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы перехватываем их. При этом перехватываются как само исключение, так и его потомки. Например, перехватывая ArithmeticError, мы также перехватываем FloatingPointError, OverflowError и ZeroDivisionError.
Исключения (exceptions) - ещё один тип данных в python. Исключения необходимы для того, чтобы сообщать программисту об ошибках.
Самый простейший пример исключения - деление на ноль.
В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы перехватываем их. При этом перехватываются как само исключение, так и его потомки. Например, перехватывая ArithmeticError, мы также перехватываем FloatingPointError, OverflowError и ZeroDivisionError.
Байты (bytes и bytearray)
Байтовые строки очень похожи на обычные строки, но с некоторыми отличиями. Хотя байтовые строки поддерживают практически все строковые методы, с ними мало что нужно делать. Обычно их надо записать в файл / прочесть из файла и преобразовать во что-либо другое (конечно, если очень хочется, то можно и распечатать). Для преобразования в строку используется метод decode.
Bytearray в python - массив байт. От типа bytes отличается только тем, что является изменяемым.
Байтовые строки очень похожи на обычные строки, но с некоторыми отличиями. Хотя байтовые строки поддерживают практически все строковые методы, с ними мало что нужно делать. Обычно их надо записать в файл / прочесть из файла и преобразовать во что-либо другое (конечно, если очень хочется, то можно и распечатать). Для преобразования в строку используется метод decode.
Bytearray в python - массив байт. От типа bytes отличается только тем, что является изменяемым.
Файлы. Работа с файлами
Прежде, чем работать с файлом, его надо открыть. С этим замечательно справится встроенная функция open.
Открыли мы файл, а теперь мы хотим прочитать из него информацию. Для этого есть несколько способов, но большого интереса заслуживают лишь два из них.
Первый - метод read, читающий весь файл целиком, если был вызван без аргументов, и n символов, если был вызван с аргументом (целым числом n). Ещё один способ сделать это - прочитать файл построчно, воспользовавшись циклом for.
Прежде, чем работать с файлом, его надо открыть. С этим замечательно справится встроенная функция open.
Открыли мы файл, а теперь мы хотим прочитать из него информацию. Для этого есть несколько способов, но большого интереса заслуживают лишь два из них.
Первый - метод read, читающий весь файл целиком, если был вызван без аргументов, и n символов, если был вызван с аргументом (целым числом n). Ещё один способ сделать это - прочитать файл построчно, воспользовавшись циклом for.
Множества (set и frozenset)
Множество в python - "контейнер", содержащий не повторяющиеся элементы в случайном порядке. Множества имеет тот же литерал, что и словарь, но пустое множество с помощью литерала создать нельзя.
Единственное отличие set от frozenset заключается в том, что set - изменяемый тип данных, а frozenset - нет.
Множество в python - "контейнер", содержащий не повторяющиеся элементы в случайном порядке. Множества имеет тот же литерал, что и словарь, но пустое множество с помощью литерала создать нельзя.
Единственное отличие set от frozenset заключается в том, что set - изменяемый тип данных, а frozenset - нет.
Аргументы функции
Функция может принимать произвольное количество аргументов или не принимать их вовсе. Также распространены функции с произвольным числом аргументов, функции с позиционными и именованными аргументами, обязательными и необязательными.
Функция также может принимать переменное количество позиционных аргументов, тогда перед именем ставится *
Функция может принимать произвольное количество аргументов или не принимать их вовсе. Также распространены функции с произвольным числом аргументов, функции с позиционными и именованными аргументами, обязательными и необязательными.
Функция также может принимать переменное количество позиционных аргументов, тогда перед именем ставится *
Анонимные функции, инструкция lambda
Анонимные функции могут содержать лишь одно выражение, но и выполняются они быстрее. Анонимные функции создаются с помощью инструкции lambda. Кроме этого, их не обязательно присваивать переменной, как делали мы инструкцией def func().
lambda функции, в отличие от обычной, не требуется инструкция return, а в остальном, ведет себя точно так же.
Анонимные функции могут содержать лишь одно выражение, но и выполняются они быстрее. Анонимные функции создаются с помощью инструкции lambda. Кроме этого, их не обязательно присваивать переменной, как делали мы инструкцией def func().
lambda функции, в отличие от обычной, не требуется инструкция return, а в остальном, ведет себя точно так же.
Зачем нужны кортежи, если есть списки?
На это есть несколько причин. Во первых, это защита от дурака. То есть кортеж защищен от изменений, как намеренных (что плохо), так и случайных (что хорошо).
Во вторых, кортежи меньше размером чем списки. Это существенный плюс при работе с большими программами.
В третьих, это возможность использовать кортежи в качестве ключей словаря.
На это есть несколько причин. Во первых, это защита от дурака. То есть кортеж защищен от изменений, как намеренных (что плохо), так и случайных (что хорошо).
Во вторых, кортежи меньше размером чем списки. Это существенный плюс при работе с большими программами.
В третьих, это возможность использовать кортежи в качестве ключей словаря.
Как работать с кортежами?
Почему когда мы создаем кортеж из одного элемента нам выводит строку?
Все дело - в запятой. Сами по себе скобки ничего не значат, точнее, значат то, что внутри них находится одна инструкция, которая может быть отделена пробелами, переносом строк и прочим мусором.
Но все же не увлекайтесь, и ставьте скобки, тем более, что бывают случаи, когда скобки необходимы.
Еще можно создать кортеж из итерируемого объекта можно с помощью все той же пресловутой функции tuple()
Почему когда мы создаем кортеж из одного элемента нам выводит строку?
Все дело - в запятой. Сами по себе скобки ничего не значат, точнее, значат то, что внутри них находится одна инструкция, которая может быть отделена пробелами, переносом строк и прочим мусором.
Но все же не увлекайтесь, и ставьте скобки, тем более, что бывают случаи, когда скобки необходимы.
Еще можно создать кортеж из итерируемого объекта можно с помощью все той же пресловутой функции tuple()
Словари (dict) и работа с ними
Словари в Python - неупорядоченные коллекции произвольных объектов с доступом по ключу. Их иногда ещё называют ассоциативными массивами или хеш-таблицами.
Присвоение по новому ключу расширяет словарь, присвоение по существующему ключу перезаписывает его, а попытка извлечения несуществующего ключа порождает исключение. Для избежания исключения есть специальный метод (см. ниже), или можно перехватывать исключения.
Словари в Python - неупорядоченные коллекции произвольных объектов с доступом по ключу. Их иногда ещё называют ассоциативными массивами или хеш-таблицами.
Присвоение по новому ключу расширяет словарь, присвоение по существующему ключу перезаписывает его, а попытка извлечения несуществующего ключа порождает исключение. Для избежания исключения есть специальный метод (см. ниже), или можно перехватывать исключения.
Что такое списки?
Списки в Python - упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).
Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list.
Списки в Python - упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).
Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list.