Как написать бесконечность в питоне
B правой части каждого сообщения есть стрелки ⇧ и ⇩ . Не стесняйтесь оценивать ответы. Чтобы автору вопроса закрыть свой тикет, надо выбрать лучший ответ. Просто нажмите значок ✔ в правой части сообщения.
1 июня стартовал летний поток курса » Тестирование Веб-Приложений на проникновение » от команды codeby . Общая теория, подготовка рабочего окружения, пассивный фаззинг и фингерпринт, активный фаззинг, уязвимости, пост-эксплуатация, инструментальные средства, Social Engeneering и многое другое. На курс можно записаться до 10 июня включительно. Подробнее .
Как я могу представить бесконечное число в Python?
Как я могу представить бесконечное число в python? Независимо от того, какой номер вы вводите в программу, ни одно число не должно быть больше, чем это представление бесконечности.
ОТВЕТЫ
Ответ 1
В Python вы можете сделать:
В Python 3.5 вы можете:
Всегда будет правдой. Если, конечно, как указано, x также бесконечно или «нан» ( «не число» ).
Дополнительно (только для Python 2.x), при сравнении с Ellipsis , float(inf) меньше, например:
Ответ 2
С Python 3.5 вы можете использовать math.inf :
Ответ 3
Я точно не знаю, что вы делаете, но float(«inf») дает вам float Infinity, который больше любого другого числа.
Ответ 4
Другой, менее удобный способ сделать это — использовать Decimal класс:
Ответ 5
В python2.x был грязный хак, который служил этой цели (НИКОГДА не используйте его, если это абсолютно необходимо):
Таким образом, проверка i < » содержит True для любого целого числа i .
В python3 он был устаревшим. Теперь такие сравнения заканчиваются
Ответ 6
В библиотеке NumPy существует бесконечность: from numpy import inf . Чтобы получить отрицательную бесконечность, можно просто написать -inf .
Ответ 7
Никто, кажется, не упоминал об отрицательной бесконечности явно, поэтому я думаю, что должен добавить его.
Символьные вычисления средствами Python. Часть1. Основы
При решении задач математического моделирования процессов и объектов часто очень практично использовать алгоритмы на языке Python с использованием символьных вычислений. Основываясь на библиотеке SymPy, Python с успехом справляется с решением уравнений и систем, интегрированием и дифференцированием, вычислением пределов, разложением в ряд и суммированием рядов, упрощением выражений, выполняет поиск решения дифференциальных уравнений и систем.
При использовании символьных вычислений пользователю предоставляется возможность управлять работой программы в процессе ее исполнения путём ввода любых допустимых функций с заданным количеством переменных.
Как преподаватель дисциплины «Компьютерная техника и программирование», в модуле, посвященном программированию на языке Python, я знакомлю студентов с возможностями этого языка для научных исследований. Вашему вниманию представляется цикл статей, в которых можно ознакомиться с символьными вычислениями на Python. Хочу сразу предупредить, что данные статьи не претендуют на абсолютную уникальность, так как собраны на основании материалов из различных источников, их цель – обучить студентов основам символьных вычислений.
Самым первым шагом на пути к символьным вычислениям является импортирование функций модуля SymPy с помощью pip, системы управления пакетами Python. Если вы с этим справились, сразу перейдем к объявлению переменных.
Примечание. Для сокращения записи во всех следующих примерах не приводится первая строка: from sympy import *
Явное объявление символьных переменных
Для символьных вычислений с помощью модуля SymPy символьные переменные и функции должны быть объявлены как таковые. В программах для математических вычислений, таких как Mathematica или Maple, переменные сразу рассматриваются как символьные. В Python же их необходимо принудительно объявить символьными, и сделать это можно несколькими путями. Самым простым будет использование функций symbols() или var(). Первая функция возвращает ссылку на символьный объект в виде какой-либо переменной. Вторая, без присваивания создает символьную переменную.
Главное отличие между функциями symbols() и var() состоит в том, первая функция возвращает ссылку на символьный объект. Для использования в дальнейшем, ее нужно присвоить какой-либо переменной. Вторая, без присваивания, создает символьную переменную.
В функциях symbols() и var() можно объявлять символьные переменные с индексом:
Также можно назначить тип и накладывать ограничения на символьные переменные прямо в функциях symbols() и var(). Иногда без таких ограничений очевидные преобразования не работают, например, сравните:
Чтобы создать контейнер для одиночного символа, используем аргумент seq=True:
Определение действительных значений для символьных переменных:
Функция S()
Иногда символьные выражения могут быть проинтерпретированы как числовые константы Python, а не SymPy. Поэтому для объявления символьных переменных, а также для преобразования числовых констант в символьные, применяют функцию S(), например, сравним:
Разница между постоянной Python и символьной состоит в том, что символьная константа может быть вычислена с заданной степенью точности, как показано в следующем примере в сравнении со стандартной функцией round():
Cимвольные имена
Если в текущей сессии необходимо использовать символьную математику постоянно, то можно импортировать общепринятые символьные имена из модуля sympy.abc:
Имя переменной из пространства имен можно удалить командой del имя1, имя2. :
Для восстановления значений стандартных констант, а также имен некоторых функций, нужно повторно загрузить модуль sympy.
Метод subs(. )
Следует помнить, что при записи символьного выражения может автоматически выполняться его упрощение, например:
Метод subs(. ) используется для вычисления символьного выражения при заданных значениях переменных, например:
Если в методе subs использовать два аргумента, то они интерпретируются как subs(old,new), т.е. старый идентификатор old заменяется новым new. Аргумент метода subs() может быть последовательностью, которая должна содержать пары (old,new), а может быть символьным выражением, например:
Обратим ваше внимание на следующую особенность работы с переменными (символьными и обычными переменными Python). Выполним следующий код:
Здесь действует правило: если переменная изменилась, то созданное ранее выражение, содержащее эту переменную, не пересчитывается автоматически. Это правило срабатывает и для обычных переменных Python.
Операции с дробями
Модуль SymPy может проводить вычисления с дробями и приводить их к общему знаменателю, например, сравните:
Функции Rational(числитель, знаменатель) и Integer(. ) используются для создания рациональных дробей без десятичного округления:
Округления вычислений
В символьных вычислениях работает правило – если ничего не сказано, не делать никаких округлений. Посмотрите, как в первом случае Python преобразует выражение, но оставит в записи ответа квадратный корень и не выполнит никаких округлений, а во втором, так как одно из чисел задано с десятичной точкой, результат будет приближенным:
Для любого символьного объекта существует метод evalf(. )(evaluate float), который возвращает его десятичное представление:
В методе evalf([n. ]) можно использовать аргумент, задающий точность результата (n = количество значащих цифр)
Также всегда нужно помнить, что вещественная арифметика не возвращает точный результат, сравните:
Если известно, что результат содержит погрешность вычислений, то с помощью опции chop=True метода evalf() ее можно удалить. Очень маленькое значение вещественной или мнимой части результата в этом случае заменяется нулем. Возьмем предыдущий пример:
Бесконечность
После выполнения первой строки from sympy import * становится доступен символ бесконечности – oo (две буквы „o‟), с которым тоже можно выполнять определенные операции:
Символ бесконечности в основном используется функциями limit() и integrate() при задании пределов интегрирования, о чем мы поговорим в одной из следующих статей.
Вывод
Рассмотренные в статье символьные вычисления отличаются от числовых методов тем, что результаты можно и дальше исследовать, например, определять экстремумы функций, решать уравнения со вложенными переменными и так далее.
Надеюсь, моя статья будет полезна всем интересующимся программированием на языке Python, студентам и тем, кто занимается научными исследованиями.