python之數(shù)學(xué)相關(guān)模塊

先來看一下 math 模塊中包含內(nèi)容，如下所示：

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接下來具體看一下該模塊的常用函數(shù)和常量。

ceil(x)

返回 x 的上限，即大于或者等于 x 的最小整數(shù)。看下示例：

floor(x)

返回 x 的向下取整，小于或等于 x 的最大整數(shù)。看下示例：

fabs(x)

返回 x 的絕對值。看下示例：

fmod(x, y)

返回 x/y 的余數(shù)，值為浮點數(shù)。看下示例：

factorial(x)

返回 x 的階乘，如果 x 不是整數(shù)或為負數(shù)時則將引發(fā) ValueError。看下示例：

pow(x, y)

返回 x 的 y 次冪。看下示例：

fsum(iterable)

返回迭代器中所有元素的和。看下示例：

gcd(x, y)

返回整數(shù) x 和 y 的最大公約數(shù)。看下示例：

sqrt(x)

返回 x 的平方根。看下示例：

trunc(x)

返回 x 的整數(shù)部分。看下示例：

exp(x)

返回 e 的 x 次冪。看下示例：

log(x[, base])

返回 x 的對數(shù)，底數(shù)默認為 e。看下示例：

常量

tan(x)

返回 x 弧度的正切值。看下示例：

atan(x)

返回 x 的反正切值。看下示例：

sin(x)

返回 x 弧度的正弦值。看下示例：

asin(x)

返回 x 的反正弦值。看下示例：

cos(x)

返回 x 弧度的余弦值。看下示例：

acos(x)

返回 x 的反余弦值。看下示例：

decimal 模塊為正確舍入十進制浮點運算提供了支持，相比內(nèi)置的浮點類型 float，它能更加精確的控制精度，能夠為精度要求較高的金融等領(lǐng)域提供支持。

decimal 在一個獨立的 context 下工作，可以使用 getcontext() 查看當前上下文，如下所示：

從上面的結(jié)果中我們可以看到 prec=28，這就是默認的精度，我們可以使用 getcontext().prec = xxx 來重新設(shè)置精度。接下來通過具體示例看一下。

基本運算

執(zhí)行結(jié)果：

上面結(jié)果是用了默認精度，我們重新設(shè)置下精度再來看一下：

執(zhí)行結(jié)果：

random 模塊可以生成隨機數(shù)，我們來看一下其常用函數(shù)。

random()

返回 [0.0, 1.0) 范圍內(nèi)的一個隨機浮點數(shù)。看下示例：

uniform(a, b)

返回 [a, b) 范圍內(nèi)的一個隨機浮點數(shù)。看下示例：

randint(a, b)

返回 [a, b] 范圍內(nèi)的一個隨機整數(shù)。看下示例：

randrange(start, stop[, step])

返回 [start, stop) 范圍內(nèi)步長為 step 的一個隨機整數(shù)。看下示例：

choice(seq)

從非空序列 seq 返回一個隨機元素。 看下示例：

shuffle(x[, random])

將序列 x 隨機打亂位置。看下示例：

sample(population, k)

返回從總體序列或集合中選擇的唯一元素的 k 長度列表，用于無重復(fù)的隨機抽樣。看下示例：

參考：

python擬合圓如何設(shè)置擬合精度

OpenCV曲線擬合與圓擬合

使用OpenCV做圖像處理與分析的時候，經(jīng)常會遇到需要進行曲線擬合與圓擬合的場景，很多OpenCV開發(fā)者對此卻是一籌莫展，其實OpenCV中是有現(xiàn)成的函數(shù)來實現(xiàn)圓擬合與直線擬合的，而且還會告訴你擬合的圓的半徑是多少，簡直是超級方便，另外一個常用到的場景就是曲線擬合，常見的是基于多項式擬合，可以根據(jù)設(shè)定的多項式冪次生成多項式方程，然后根據(jù)方程進行一系列的點生成，形成完整的曲線，這個車道線檢測，輪廓曲線擬合等場景下特別有用。下面就通過兩個簡單的例子來分別學(xué)習(xí)一下曲線擬合與圓擬合的應(yīng)用。

一：曲線擬合與應(yīng)用

基于Numpy包的polyfit函數(shù)實現(xiàn)，其支持的三個參數(shù)分別是x點集合、y點集合，以及多項式的冪次。得到多項式方程以后，就可以完整擬合曲線，圖中有如下四個點：

?

調(diào)用polyfit生成的二階多項式如下：

?

擬合結(jié)果如下：

?

使用三階多項式擬合，調(diào)用polyfit生成的多項式方程如下：

?

生成的擬合曲線如下：

?

使用polyfit進行曲線擬合時候需要注意的是，多項式的冪次最大是數(shù)據(jù)點數(shù)目N - 1冪次多項式，比如有4個點，最多生成3階多項式擬合。上述演示的完整代碼實現(xiàn)如下：

def circle_fitness_demo():

image = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)

x = np.array([30, 50, 100, 120])

y = np.array([100, 150, 240, 200])

for i in range(len(x)):

cv.circle(image, (x[i], y[i]), 3, (255, 0, 0), -1, 8, 0)

cv.imwrite("D:/curve.png", image)

poly = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 3))

print(poly)

for t in range(30, 250, 1):

y_ = np.int(poly(t))

cv.circle(image, (t, y_), 1, (0, 0, 255), 1, 8, 0)

cv.imshow("fit curve", image)

cv.imwrite("D:/fitcurve.png", image)

二：圓擬合與應(yīng)用

圓的擬合是基于輪廓發(fā)現(xiàn)的結(jié)果，對發(fā)現(xiàn)的近似圓的輪廓，通過圓擬合可以得到比較好的顯示效果，輪廓發(fā)現(xiàn)與擬合的API分別為findContours與fitEllipse，

有圖像如下：

?

使用輪廓發(fā)現(xiàn)與圓擬合處理結(jié)果如下：

?

紅色表示擬合的圓，藍色是圓的中心位置

上述完整的演示代碼如下：

def circle_fitness_demo():

src = cv.imread("D:/javaopencv/c2.png")

cv.imshow("input", src)

src = cv.GaussianBlur(src, (3, 3), 0)

gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)

ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

cv.imshow("binary", binary)

image, contours, hierachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for i in range(len(contours)):

rrt = cv.fitEllipse(contours[i])

cv.ellipse(src, rrt, (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)

x, y = rrt[0]

cv.circle(src, (np.int(x), np.int(y)), 4, (255, 0, 0), -1, 8, 0)

cv.imshow("fit circle", src)

cv.imwrite("D:/fitcircle.png", src)

吾心信其可行，則移山填海之難，終有成功之日；

吾心信其不可行，則反掌折枝之易，亦無收效之期也

如何提高python三角函數(shù)的精度

方法如下：

①使用numpy等第三方庫，可以提高到64bit的精度。

②使用高精度運算庫。

③使用mathematica，高精度計算就趕緊用專業(yè)的數(shù)學(xué)軟件。

round函數(shù)python

round函數(shù)python：

這個函數(shù)相當于調(diào)去里面的一個函數(shù)，有一個數(shù)組，從中里面調(diào)取一個數(shù)據(jù)。簡單的說，round是使用四舍五入對小數(shù)進行位數(shù)控制的函數(shù)，round（a，b），a參數(shù)是小數(shù)，b是小數(shù)點后保留的位數(shù)。實際使用需要考慮的python2和python3版本的差異與小數(shù)精度的問題。

ound函數(shù)的使用用法

根據(jù)Excel的幫助得知，round函數(shù)就是返回一個數(shù)值，該數(shù)值是按照指定的小數(shù)位數(shù)進行四舍五入運算的結(jié)果。

round函數(shù)的語法是：ROUND(number,num_digits)，即：Round（數(shù)值，保留的小數(shù)位數(shù))

Number：需要進行四舍五入的數(shù)字。

Num_digits：指定的位數(shù)，按此位數(shù)進行四舍五入。

其中，如果num_digits大于0，則四舍五入到指定的小數(shù)位。

如果num_digits等于0，則四舍五入到最接近的整數(shù)。

如果num_digits小于0，則在小數(shù)點左側(cè)進行四舍五入。

網(wǎng)頁題目：python函數(shù)設(shè)置精度 python 設(shè)置精度
鏈接URL：http://www.chinadenli.net/article44/dooepee.html

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