modf函数python modf函数源码

Python--math库

        Python math 库提供许多对浮点数的数学运算函数，math模块不支持复数运算，若需计算复数，可使用cmath模块（本文不赘述）。

使用dir函数，查看math库中包含的所有内容：

1） math.pi    # 圆周率π

2） math.e    #自然对数底数

3） math.inf    #正无穷大∞，-math.inf    #负无穷大-∞

4） math.nan    #非浮点数标记，NaN（not a number）

1） math.fabs(x)    #表示X值的绝对值

2） math.fmod(x,y)    #表示x/y的余数，结果为浮点数

3） math.fsum([x,y,z])    #对括号内每个元素求和，其值为浮点数

4） math.ceil(x)    #向上取整，返回不小于x的最小整数

5）math.floor(x)    #向下取整，返回不大于x的最大整数

6） math.factorial(x)    #表示X的阶乘，其中X值必须为整型，否则报错

7） math.gcd(a,b)    #表示a,b的最大公约数

8）  math.frexp(x)      #x = i *2^j，返回（i，j）

9） math.ldexp(x,i)    #返回x*2^i的运算值，为math.frexp(x)函数的反运算

10） math.modf(x)    #表示x的小数和整数部分

11） math.trunc(x)    #表示x值的整数部分

12） math.copysign(x,y)    #表示用数值y的正负号，替换x值的正负号

13） math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y)    #表示a，b的相似性，真值返回True，否则False；rel_tol是相对公差：表示a，b之间允许的最大差值，abs_tol是最小绝对公差，对比较接近于0有用，abs_tol必须至少为0。

14） math.isfinite(x)    #表示当x不为无穷大时，返回True，否则返回False

15） math.isinf(x)    #当x为±∞时，返回True，否则返回False

16） math.isnan(x)    #当x是NaN，返回True，否则返回False

1） math.pow(x,y)    #表示x的y次幂

2） math.exp(x)    #表示e的x次幂

3） math.expm1(x)    #表示e的x次幂减1

4） math.sqrt(x)    #表示x的平方根

5） math.log（x,base）    #表示x的对数值，仅输入x值时，表示ln(x)函数

6） math.log1p(x)    #表示1+x的自然对数值

7） math.log2(x)    #表示以2为底的x对数值

8） math.log10(x)    #表示以10为底的x的对数值

1） math.degrees(x)    #表示弧度值转角度值

2） math.radians(x)    #表示角度值转弧度值

3） math.hypot(x,y)    #表示(x,y)坐标到原点(0,0)的距离

4） math.sin(x)    #表示x的正弦函数值

5） math.cos(x)    #表示x的余弦函数值

6） math.tan(x)    #表示x的正切函数值

7）math.asin(x)    #表示x的反正弦函数值

8） math.acos(x)    #表示x的反余弦函数值

9） math.atan(x)    #表示x的反正切函数值

10） math.atan2(y,x)    #表示y/x的反正切函数值

11） math.sinh(x)    #表示x的双曲正弦函数值

12） math.cosh(x)    #表示x的双曲余弦函数值

13） math.tanh(x)    #表示x的双曲正切函数值

14） math.asinh(x)    #表示x的反双曲正弦函数值

15） math.acosh(x)    #表示x的反双曲余弦函数值

16） math.atanh(x)    #表示x的反双曲正切函数值

1）math.erf(x)    #高斯误差函数

2） math.erfc(x)    #余补高斯误差函数

3） math.gamma(x)    #伽马函数（欧拉第二积分函数）

4） math.lgamma(x)    #伽马函数的自然对数

相关问答

Q1: python中取整

定义：大于或等于 x 的最大整数 math.ceil(x)

向上取整运算为Ceiling，用数学符号⌈⌉表示

定义：小于或等于 x 的最大整数 math.floor(x)

向上取整运算为Floor，用数学符号⌊⌋表示

其实反斜杠 // 也能实现向下取整:

但是在某些情况下 // 和 math.floor(x) 的实现结果又不一样：

还是因为浮点数在计算机中存储值并不是0.05而是0.05...125，具体解释还是看这里吧 为什么Python中//和math.floor运算结果会不同 。

向0取整：x为负数时向上取整，x为正数时向下取整。

python中可用 int(x) 实现，也可以用 math.modf(x) 返回一个包含小数部分和整数部分的元组。

有人可能会对 math.modf(-2.36) 结果感到好奇，按理说它应该返回 (0.36, 2.00) 才对。这里涉及到了另一个问题，即浮点数在计算机中的表示，在计算机中是无法精确的表示小数的，至少目前的计算机做不到这一点。上例中最后的输出结果只是 0.36 在计算中的近似表示。

Python和C一样, 采用IEEE 754规范来存储浮点数，更详细解释，可以参考知乎话题：

为什么0.1+0.2=0.30000000000000004而1.1+2.2=3.3000000000000003

从官方文档得知，Python中 round(x) 采用银行进位法而非传统的四舍五入。

银行进位规则：

① 如果保留数最后一位不等于5，则执行四舍五入，例如 round(5.234, 2)=5.23 round(5.236, 2)=5.24

② 如果保留数最后一位等于5，则取决于5的位置和状态：⑴ 如果5后有数，不论奇偶都要进位，例如 round(5.2354, 2)=5.24 ；⑵ 如果5后没有数，则需要看5的前一位奇偶性，奇进偶舍，例如 round(5.235, 2)=5.24 , round(5.225, 2)=5.22

但是！注意！：

内心中一片乌鸦飞过，说好的奇进偶舍呢？？？其实我内心也是奔溃的，继续找答案：

我们都知道，计算机所存储的浮点数并不是表面这么简单，他并不是一个精确值，可以用decimal模块的Decimal对象，将float数据映射为底层的更精确的表示。：

round还是那个round，过错就在于float对象“眼见而非实”上，那到底如何实现真正意义四舍五入呢？？

decimal模块是Python的一个标准库，是专门为十进制小数的精确计算而设计的,使用decimal模块的接口，可以实现小数精确的四舍五入，具体不多做展开了，可以参考官方文档...暂时我也用不到decimal

一路写下来，结论就是float心机好深，操作真的要小心点...

Q2: python如何表示 圆周率

python表示圆周率的方法：

使用“import”语句导入math包。“math.pi”函数可以获取到圆周率，那么就可以用“math.pi”函数来表示圆周率

示例如下：

执行结果如下：

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Q3: python里有个math.modf(x)函数，modf是什么意思啊，modify的意思吗

modf()方法返回两个项的元组x的整数小数部分。这两个元组具有相同x符号。则返回一个浮点数的整数部分。

语法

以下是modf()方法的语法：

import math

math.modf(x)

返回值

这种方法在两项的元组返回x的整数小数部分。具有相同的x符号。整数部分则返回一个浮点数。

例子

下面的例子显示了modf()方法的使用。

import math

 

print "math.modf(100.12) : ", math.modf(100.12)

print "math.modf(100.72) : ", math.modf(100.72)

print "math.modf(119L) : ", math.modf(119L)

print "math.modf(math.pi) : ", math.modf(math.pi)

当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：

math.modf(100.12) : (0.12000000000000455, 100.0)

math.modf(100.72) : (0.71999999999999886, 100.0)

math.modf(119L) :  (0.0, 119.0)

math.modf(math.pi) : (0.14159265358979312, 3.0)

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