この記事では、Python の円周率の値を任意の桁に計算する方法を主に紹介し、円周率の計算原理を簡単に分析し、Python の円周率計算の関連操作スキルを例の形式で分析します。
この記事の例では、Python で任意の位置への pi の値を計算する方法を説明します。参考までに皆さんに共有してください。詳細は以下の通りです:
1.需要分析
計算したい小数点以下の桁数を入力し、円周率の値を計算します。
2. アルゴリズム: 馬青の公式
π/4=4arctan1/5-arctan1/239
この公式は、1706 年に英国の天文学教授ジョン 馬青によって発見されました。彼はこの公式を使用して円周率を 100 桁まで計算しました。 Ma Qing の計算式では、各計算項目について 10 進数 1.4 桁の精度を得ることができます。計算中の被乗数と被除数は長整数より大きくないため、コンピュータで簡単にプログラムできます。
3. 次のように円周率を任意の桁まで計算するプログラムを Python 言語で作成します:
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import pision ####################导入时间模块 import time ###############计算当前时间 time1=time.time() ################算法根据马青公式计算圆周率#################### number = int(raw_input('请输入想要计算到小数点后的位数n:')) # 多计算10位,防止尾数取舍的影响 number1 = number+10 # 算到小数点后number1位 b = 10**number1 # 求含4/5的首项 x1 = b*4//5 # 求含1/239的首项 x2 = b// -239 # 求第一大项 he = x1+x2 #设置下面循环的终点,即共计算n项 number *= 2 #循环初值=3,末值2n,步长=2 for i in xrange(3,number,2): # 求每个含1/5的项及符号 x1 //= -25 # 求每个含1/239的项及符号 x2 //= -57121 # 求两项之和 x = (x1+x2) // i # 求总和 he += x # 求出π pai = he*4 #舍掉后十位 pai //= 10**10 ############ 输出圆周率π的值 paistring=str(pai) result=paistring[0]+str('.')+paistring[1:len(paistring)] print result time2=time.time() print u'总共耗时:' + str(time2 - time1) + 's'
実行結果:
の後に桁数を入力してください。計算したい小数点 n:20
3.14159265358979323846
合計所要時間:9.77699995041s
計算したい小数点以下の桁数を入力してください n:50
3.14159265358979323846 26433832795028 8419716939937510
合計所要時間: 2.30099987984 秒
実行中のスクリーンショットは次のとおりです:
関連推奨事項:
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以上が円周率の値を任意の桁に計算する方法の Python の例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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