一、len函数
def len(obj): """ Return the number of items in a container. """
在Python中,我们可以使用函数len()来获取一个容器的长度(元素个数)。但是,如果我们要在使用该函数时,需要计算两个数的平方和的平方根,那么需要使用到hypot函数。
二、subplot函数
import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2) axs[0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) axs[1].plot([1, 2, 3], [6, 5, 4])
在使用matplotlib库绘制多个子图时,我们经常需要调整每个子图的大小、位置、间距等参数。其中,使用hypot函数可以帮助我们计算出对角线的长度,方便我们设置参数。
三、cow函数
def cow(x): y = x ** 2 z = y % (x + 1) return z
在函数cow()中,我们只需要简单地计算出参数x的平方与余数,然而如果不使用hypot函数,我们无法计算出平方和的平方根。
四、grad函数
def grad(f, delta=1e-6): def df(x): return (f(x + delta) - f(x)) / delta return df
如果我们要对一个数学函数进行求导数操作,那么需要使用到梯度下降算法。在梯度下降算法中,我们需要计算函数在不同位置的导数。而计算导数时,经常需要使用到hypot函数。
五、dy函数
import numpy as np def dy(x): return np.exp(-x ** 2) x = np.linspace(-10, 10, 100) y = dy(x) plt.plot(x, y)
在绘制高斯分布曲线时,我们需要使用到欧几里得距离的平方根。而使用hypot函数可以极大地方便我们实现这一操作。
六、str函数
x = 10 y = 20 z = hypot(x, y) result = "The length of hypotenuse is: {}".format(z) print(result)
在将数字转换成字符串时,我们需要使用到字符串格式化操作,其中常常需要将计算得到的结果插入到一个字符串中。在这种情况下,使用hypot函数可以方便地计算出需要插入的值。
七、ine函数
import sympy as sp x, y = sp.symbols('x y') f = sp.sin(sp.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) sp.diff(f, x)
在使用Sympy库进行符号计算时,我们可以使用hypot函数来计算两个变量的平方和的平方根。
八、yt的laplace函数
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def laplace(psi, dx, dy, l1normTarget): l1norm = 1 pn = np.empty_like(psi) while l1norm > l1normTarget: pn = psi.copy() psi[1:-1, 1:-1] = ((pn[1:-1, 2:] + pn[1:-1, :-2]) * dy**2 + (pn[2:, 1:-1] + pn[:-2, 1:-1]) * dx**2) / (2 * (dx**2 + dy**2)) psi[0, :] = 0 # psi = 0 at y = 0 psi[-1, :] = y # psi = y at y = 2 psi[:, 0] = psi[:, 1] # gradient = 0 at x = 0 psi[:, -1] = psi[:, -2] # gradient = 0 at x = 2 l1norm = (np.sum(np.abs(psi) - np.abs(pn)) / np.sum(np.abs(pn))) return psi nx, ny = 41, 41 dx, dy = 2 / (nx - 1), 2 / (ny - 1) x = np.linspace(0, 2, nx) y = np.linspace(0, 1, ny) p = np.zeros((ny, nx)) p[:, 0] = 0 # p = 0 at x = 0 p[:, -1] = y # p = y at x = 2 p[0, :] = p[1, :] # gradient = 0 at y = 0 p[-1, :] = p[-2, :] # gradient = 0 at y = 1 laplace(p, dx, dy, 1e-4) plt.contourf(x, y, p, cmap=plt.cm.jet)
在使用Python解决偏微分方程时,我们可以使用到hypot函数求解二维空间的欧几里得距离的平方根。