发布时间: 2018-09-15 23:18:56
1.1 基础数学介绍
1.1.1 内容介绍
基础数学知识在人工智能领域,尤其是在传统机器学习和深度学习领域有大量的应用,尤其是在算法设计和数值处理方面。本章节的主要目的就是基于 Python 语言和相应的基础数学模块实现一些常用的数学基础知识,为进入人工智能的学习提供基础支持。
1.1.2 框架介绍
本章节使用到的框架主要包括 math 库,numpy 库和 scipy 库。math 库是 Python 的标准库, 提供一些常用的数学函数;numpy 库是 Python 的一个数值计算拓展库,主要用于处理线性代数,随机数生成,傅里叶变换等问题;scipy 库主要用于统计,优化,插值,积分等问题的处理。
1.2 基础数学实现
提前导入相应模块,代码如下:
>>> import math
>>> import numpy as np
1.2.1 ceil 实现
ceil(x) 取大于等于 x 的最小的整数值,如果 x 是一个整数,则返回自身。
# 代码输入:
>>> math.ceil(4.01) # 结果输出:
>>> 5
# 代码输入:
>>> math.ceil(4.99)
# 结果输出:
>>> 5
1.2.2 floor 实现
floor(x)取小于等于 x 的较大的整数值,如果 x 是一个整数,则返回自身。
# 代码输入:
>>> math.floor(4.1)
# 结果输出:
>>> 4
# 代码输入:
>>> math.floor(4.999) # 结果输出:
>>> 4
1.2.3 cos 实现
cos(x)求 x 的余弦,x 必须是弧度(math.pi/4 表示弧度,转换成角度为 45 度)。
# 代码输入:
>>> math.cos(math.pi/4)
# 结果输出:
>>> 0.7071067811865476
# 代码输入:
>>> math.cos(math.pi/3)
# 结果输出:
>>> 0.5000000000000001
1.2.4 tan 实现
tan(x)返回 x(x 为弧度)的正切值。
# 代码输入:
>>> tan(pi/6)
# 结果输出:
>>> 0.5773502691896257
1.2.5 degrees 实现
degrees(x)把 x 从弧度转换成角度。
# 代码输入:
>>> math.degrees(math.pi/4)
# 结果输出:
>>> 45.0
# 代码输入:
>>> math.degrees(math.pi)
# 结果输出:
>>> 180.0
1.2.6 exp 实现
exp(x)返回 math.e,也就是 2.71828 的 x 次方。
# 代码输入:
>>> math.exp(1)
# 结果输出:
>>> 2.718281828459045
1.2.7 fabs 实现
fabs(x)返回 x 的绝对值。
# 代码输入:
>>> math.fabs(-0.003)
# 结果输出:
>>> 0.003
1.2.8 factorial 实现
factorial(x)取 x 的阶乘的值。
# 代码输入:
>>> math.factorial(3) # 结果输出:
>>> 6
1.2.9 fsum 实现
fsum(iterable)对迭代器里的每个元素进行求和操作。
# 代码输入:
>>> math.fsum([1,2,3,4])
# 结果输出:
>>>10
1.2.10 fmod 实现
fmod(x, y)得到 x/y 的余数,其值是一个浮点数。
# 代码输入:
>>> math.fmod(20,3)
# 结果输出:
>>>2.0
1.2.11 log 实现
log([x, base])返回 x 的自然对数,默认以 e 为底数,base 参数给定时,按照给定的 base 返回 x
的对数,计算式为:log(x)/log(base)。
# 代码输入:
>>> math.log(10)
# 结果输出:
>>> 2.302585092994046
1.2.12 sqrt 实现
sqrt(x)求 x 的平方根。
# 代码输入:
>>> math.sqrt(100)
# 结果输出:
>>>10.0
1.2.13 pi 实现
pi 数字常量,圆周率。
# 代码输入:
>>> math.pi
# 结果输出:
>>> 3.141592653589793
1.2.14 pow 实现
pow(x, y)返回 x 的 y 次方,即 x**y。
# 代码输入:
>>> math.pow(3,4)
# 结果输出:
>>> 81.0
1.2.15 trunc 实现
trunc(x:Real)返回 x 的整数部分。
# 代码输入:
>>> math.trunc(6.789)
# 结果输出:
>>> 6
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