K60至尊版剛預熱 一加Ace2 Pro正面硬剛
Redmi這邊剛如火如荼的宣傳了K60 Ultra的各種技術和硬件配置，作為競品的一加也坐不住了。一加中國區總裁李杰發布了兩條微博，表示在自家的一加Ace2上早就已經采用了和PixelWo
Python不僅僅能寫爬蟲、建網站，它在數學運算上也是個隱藏的大師！讓我們一起探索那些讓數字舞蹈的15個高效模塊和函數，讓你的代碼計算能力瞬間爆表！
首先，咱們得從最基礎的說起——math模塊，就像數學課的小助手，啥都能幫點忙。
import math# 計算圓周率pi = math.piprint(f"π的值是：{pi}")# 開平方根sqrt_16 = math.sqrt(16)print(f"16的平方根是：{sqrt_16}")簡單吧？math.pi直接給你π的值，而math.sqrt()則是開方小能手。
別忘了，Python自帶的運算符和pow()函數可以輕松處理冪運算。
base = 2power = 3result = base ** powerprint(f"{base}的{power}次方是：{result}")# 或者使用powresult_pow = pow(base, power)print(result == result_pow) # 當然，結果是一樣的！說到數學，怎么能不提復數呢？cmath模塊是處理復數運算的專家。
import cmath# 復數求模和幅角complex_num = complex(3, 4) # 實部3，虛部4modulus = cmath.polar(complex_num)[0]angle = cmath.phase(complex_num)print(f"復數的模是：{modulus}, 幅角是：{angle}弧度")當你面對一堆數據，想要快速了解它們的特性，statistics模塊就是你的最佳拍檔。
data = [10, 20, 30, 40, 50]mean = statistics.mean(data)median = statistics.median(data)mode = statistics.mode(data)print(f"平均值：{mean}, 中位數：{median}, 眾數：{mode}")提到數值計算，怎能不提numpy？它是科學計算的大佬！
import numpy as np# 創建矩陣matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])transpose = np.transpose(matrix)dot_product = np.dot(matrix, matrix) # 矩陣乘法print("原矩陣:/n", matrix)print("轉置后的矩陣:/n", transpose)print("矩陣乘法的結果:/n", dot_product)矩陣運算，一氣呵成！
想給生活加點料？random模塊幫你隨機生成各種數據。
import randomprint("擲骰子結果:", random.randint(1, 6)) # 擲骰子print("隨機浮點數:", random.uniform(0, 1)) # 0到1之間的隨機浮點數遇到復雜的代數方程？讓sympy來解救你！
from sympy import symbols, Eq, solvex = symbols('x')equation = Eq(x**2 + 5*x + 6, 0)solutions = solve(equation, x)print("方程的解是:", solutions)解方程就像吃蛋糕一樣簡單！
科學研究者必備，從插值、擬合到積分，無所不能。
from scipy.integrate import quad# 計算積分def integrand(x): return x**2integral_result, error = quad(integrand, 0, 1) # 計算0到1區間內x^2的積分print(f"積分結果: {integral_result}, 誤差: {error}")數據可視化，讓結果一目了然。
import matplotlib.pyplot as pltx_values = range(1, 6)y_values = [i**2 for i in x_values]plt.plot(x_values, y_values)plt.title("平方數")plt.xlabel("x值")plt.ylabel("x的平方")plt.show()畫圖，就這么簡單！
數據分析界的明星，處理數據集輕輕松松。
import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)print(df.describe()) # 快速統計描述雖然嚴格來說這不是數學運算，但在處理時間序列數據時，掌握datetime模塊是必不可少的。
from datetime import datetime, timedelta# 獲取當前時間now = datetime.now()# 加上一天tomorrow = now + timedelta(days=1)print(f"明天的日期是：{tomorrow.strftime('%Y-%m-%d')}")# 時間減法yesterday = now - timedelta(days=1)print(f"昨天的日期是：{yesterday.strftime('%Y-%m-%d')}")雖然以機器學習著稱，但scikit-learn也包含了許多預處理數據時的數學操作，比如標準化、歸一化。
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdata = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]scaler = StandardScaler()scaled_data = scaler.fit_transform(data)print("標準化后的數據：", scaled_data)對于地理空間數據處理，shapely是一個強大的工具，它提供了豐富的幾何對象操作功能。
from shapely.geometry import Point, LineString# 創建點pointA = Point(0, 0)pointB = Point(1, 1)# 創建線段line = LineString([pointA, pointB])# 計算距離distance = pointA.distance(pointB)print(f"點A到點B的距離是：{distance}")如果你喜歡交互式地展示數學概念，ipywidgets結合matplotlib可以讓你的Jupyter Notebook活躍起來。
from ipywidgets import interactimport matplotlib.pyplot as plt@interactdef plot_square(n=(1, 10)): plt.figure(figsize=(5, 5)) plt.plot(range(n), [i**2 for i in range(n)], 'ro-') plt.title(f"Squares up to {n}") plt.xlabel('Number') plt.ylabel('Square') plt.grid(True) plt.show()這段代碼創建了一個交互式圖表，你可以調整范圍來查看數字的平方。
我們再來點有趣的，用SymPy解決一個經典的數學問題——費馬小定理。
from sympy import symbols, Eq, mod_inverse# 設定a, p為費馬小定理的參數a, p = symbols('a p', integer=True)assert p.is_prime # 確保p是質數example_a = 3example_p = 7# 費馬小定理表達式fermat_eq = Eq(a**(p-1) % p, 1)# 驗證一個實例print(f"{example_a}^{example_p-1} mod {example_p} = {example_a**(example_p-1) % example_p}")通過這些示例，你不僅能提升Python的數學運算技能，還能在解決問題時更加游刃有余。
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