python示例（加减乘除....)

目录

1.python简介

2.python简单示例

3.python进阶示例——矩阵

1.python简介

Python 是一种高级编程语言，以其简单易懂的语法和广泛的库支持而著称。它不仅适用于数据处理、Web开发、机器学习等领域，还能轻松进行基本的数学计算。Python 提供了许多内置运算符和函数用于执行常见的数学操作。

2.python简单示例

下面直接用多个python示例为大家演示python的具体用法

1.乘法

# 乘法
a = 10
b = 5
result = a * b
print(f"{a} * {b} = {result}")

2.除法

# 除法
a = 10
b = 5
result = a / b
print(f"{a} / {b} = {result}")

3.加法

# 加法
a = 10
b = 5
result = a + b
print(f"{a} + {b} = {result}")

4.减法

# 减法
a = 10
b = 5
result = a - b
print(f"{a} - {b} = {result}")

5.对数

import math

# 计算对数
log_result = math.log(10)
print(f"Natural log of 10 is {log_result}")

6.幂运算

# 幂运算
a = 2
b = 3
result = a ** b
print(f"{a} ** {b} = {result}")

7.平方根

import math

# 计算平方根
num = 16
sqrt_result = math.sqrt(num)
print(f"Square root of {num} is {sqrt_result}")

8.三角函数

import math

# 计算三角函数
angle = math.pi / 4  # 45 degrees in radians
sin_result = math.sin(angle)
cos_result = math.cos(angle)
print(f"sin(45°) = {sin_result}, cos(45°) = {cos_result}")

9.整数除法

# 整数除法
a = 10
b = 3
result = a // b
print(f"{a} // {b} = {result}")

3.python进阶示例——矩阵

1.创建矩阵

import numpy as np

# 创建 2x2 矩阵
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print("Matrix A:")
print(matrix_a)
print("Matrix B:")
print(matrix_b)

2.矩阵乘法

# 矩阵逐元素相乘
matrix_multiply_elementwise = np.multiply(matrix_a, matrix_b)
print("Matrix A * Matrix B (element-wise):")
print(matrix_multiply_elementwise)

3.矩阵的逆

# 矩阵求逆
matrix_inverse = np.linalg.inv(matrix_a)
print("Inverse of Matrix A:")
print(matrix_inverse)

4.矩阵加法

# 矩阵加法
matrix_add = np.add(matrix_a, matrix_b)
print("Matrix A + Matrix B:")
print(matrix_add)

5.矩阵减法

# 矩阵减法
matrix_subtract = np.subtract(matrix_a, matrix_b)
print("Matrix A - Matrix B:")
print(matrix_subtract)

6.矩阵行列式

# 矩阵行列式
matrix_determinant = np.linalg.det(matrix_a)
print("Determinant of Matrix A:")
print(matrix_determinant)

7.矩阵转置

# 矩阵转置
matrix_transpose = np.transpose(matrix_a)
print("Transpose of Matrix A:")
print(matrix_transpose)