python チュートリアルPython は数式を使用して π を計算します。まず数学モジュールと時間モジュールをインポートし、次に円周率を小数点以下の数桁まで計算します。コードは [print('\n{:=^70}') .format ('計算開始'))]; 最後に計算が完了し、コードは [print('\n{:=^70}'] です。
#[関連研究の推奨事項:
]
1. はじめにから π
πの紹介円周率はギリシャ文字の π (pài と発音) で表され、定数 (約 3.141592654 に等しい) であり、円周率を表します。円周率と円の直径は無限大です日常生活では、通常、近似計算の円周率を表すために 3.14 が使用されます。 1965 年、英国の数学者ジョン ウォー ジョン ウォリスは、数式を導き出し、円周率が無限の分数を掛け合わせた積に等しいことを発見した数学モノグラフを出版しました。ロチェスター大学の教授 科学者たちは、水素原子のエネルギー準位の量子力学的計算で円周率と同じ式を発見しました。小数点以下 31.4 兆桁
ここでは、私が解くのに「良い」と感じた式を使用します。計算結果は比較的正確なので良いのですが、計算には時間がかかります。一緒にやってみましょう。勉強しましょう~~~- 2. π
- ##の近似計算
# 1. 計算式
3. コードの実装 (Python)
##
1 from math import fabs #导入数学模块 2 from time import perf_counter #导入时间模块 3 4 def Bar(i): #动态文本条 5 N = pow(10,level) 6 a = int((i/N)*50) 7 b = 50 - a 8 Y , N = '*' * a , '.' * b 9 print("\r计算中:{:3.0f}% [{}->{}] {:.2f}s" 10 .format(2*a,Y,N,perf_counter()),end='') 11 12 level = eval(input('计算Pi精确到小数点后几位数:')) 13 print('\n{:=^70}'.format('计算开始')) 14 a,b,pi,tmp = 1,1,0,1 15 i = 0 16 ''' 17 a 分子 | b 分母 | pi 圆周率 18 tmp 存储a/b的值 | i 执行进度 19 ''' 20 perf_counter() #开始计时 21 while (fabs(tmp) >= pow(10,-level)): #计算Pi 22 pi += tmp 23 b += 2 24 a = -a 25 tmp = a/b 26 i += 2 27 Bar(i) #调用函数,实时显示计算进度 28 29 print('\n{:=^70}'.format('计算完成')) 30 print('\nPi的计算值为:{}'.format(round(pi*4,level))) #输出计算结果4. 画像の例
# 上の 3 つの写真からわかるように、小数点以下 4 桁まで正確に測定するには 14.07 秒しかかかりません。また、小数点以下 6 桁まで正確に測定するには 6 秒かかります。小数点以下の桁数は 124.61 秒で、小数点以下 8 桁までの精度には 850 / 8% = 10625 秒が必要で、これは約 177 分、つまり 2.95 時間です。この方法は優れていますが、それでも計算に時間がかかります。
以上がPython で数式を使用して π を計算する方法の詳細内容です。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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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