Python不仅仅能写爬虫、建网站，它在数学运算上也是个隐藏的大师！让我们一起探索那些让数字舞蹈的15个高效模块和函数，让你的代码计算能力瞬间爆表！
首先，咱们得从最基础的说起——math模块，就像数学课的小助手，啥都能帮点忙。
import math# 计算圆周率pi = math.piprint(f"π的值是：{pi}")# 开平方根sqrt_16 = math.sqrt(16)print(f"16的平方根是：{sqrt_16}")简单吧？math.pi直接给你π的值，而math.sqrt()则是开方小能手。
别忘了，Python自带的运算符和pow()函数可以轻松处理幂运算。
base = 2power = 3result = base ** powerprint(f"{base}的{power}次方是：{result}")# 或者使用powresult_pow = pow(base, power)print(result == result_pow) # 当然，结果是一样的！说到数学，怎么能不提复数呢？cmath模块是处理复数运算的专家。
import cmath# 复数求模和幅角complex_num = complex(3, 4) # 实部3，虚部4modulus = cmath.polar(complex_num)[0]angle = cmath.phase(complex_num)print(f"复数的模是：{modulus}, 幅角是：{angle}弧度")当你面对一堆数据，想要快速了解它们的特性，statistics模块就是你的最佳拍档。
data = [10, 20, 30, 40, 50]mean = statistics.mean(data)median = statistics.median(data)mode = statistics.mode(data)print(f"平均值：{mean}, 中位数：{median}, 众数：{mode}")提到数值计算，怎能不提numpy？它是科学计算的大佬！
import numpy as np# 创建矩阵matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])transpose = np.transpose(matrix)dot_product = np.dot(matrix, matrix) # 矩阵乘法print("原矩阵:/n", matrix)print("转置后的矩阵:/n", transpose)print("矩阵乘法的结果:/n", dot_product)矩阵运算，一气呵成！
想给生活加点料？random模块帮你随机生成各种数据。
import randomprint("掷骰子结果:", random.randint(1, 6)) # 掷骰子print("随机浮点数:", random.uniform(0, 1)) # 0到1之间的随机浮点数遇到复杂的代数方程？让sympy来解救你！
from sympy import symbols, Eq, solvex = symbols('x')equation = Eq(x**2 + 5*x + 6, 0)solutions = solve(equation, x)print("方程的解是:", solutions)解方程就像吃蛋糕一样简单！
科学研究者必备，从插值、拟合到积分，无所不能。
from scipy.integrate import quad# 计算积分def integrand(x): return x**2integral_result, error = quad(integrand, 0, 1) # 计算0到1区间内x^2的积分print(f"积分结果: {integral_result}, 误差: {error}")数据可视化，让结果一目了然。
import matplotlib.pyplot as pltx_values = range(1, 6)y_values = [i**2 for i in x_values]plt.plot(x_values, y_values)plt.title("平方数")plt.xlabel("x值")plt.ylabel("x的平方")plt.show()画图，就这么简单！
数据分析界的明星，处理数据集轻轻松松。
import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)print(df.describe()) # 快速统计描述虽然严格来说这不是数学运算，但在处理时间序列数据时，掌握datetime模块是必不可少的。
from datetime import datetime, timedelta# 获取当前时间now = datetime.now()# 加上一天tomorrow = now + timedelta(days=1)print(f"明天的日期是：{tomorrow.strftime('%Y-%m-%d')}")# 时间减法yesterday = now - timedelta(days=1)print(f"昨天的日期是：{yesterday.strftime('%Y-%m-%d')}")虽然以机器学习著称，但scikit-learn也包含了许多预处理数据时的数学操作，比如标准化、归一化。
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdata = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]scaler = StandardScaler()scaled_data = scaler.fit_transform(data)print("标准化后的数据：", scaled_data)对于地理空间数据处理，shapely是一个强大的工具，它提供了丰富的几何对象操作功能。
from shapely.geometry import Point, LineString# 创建点pointA = Point(0, 0)pointB = Point(1, 1)# 创建线段line = LineString([pointA, pointB])# 计算距离distance = pointA.distance(pointB)print(f"点A到点B的距离是：{distance}")如果你喜欢交互式地展示数学概念，ipywidgets结合matplotlib可以让你的Jupyter Notebook活跃起来。
from ipywidgets import interactimport matplotlib.pyplot as plt@interactdef plot_square(n=(1, 10)): plt.figure(figsize=(5, 5)) plt.plot(range(n), [i**2 for i in range(n)], 'ro-') plt.title(f"Squares up to {n}") plt.xlabel('Number') plt.ylabel('Square') plt.grid(True) plt.show()这段代码创建了一个交互式图表，你可以调整范围来查看数字的平方。
我们再来点有趣的，用SymPy解决一个经典的数学问题——费马小定理。
from sympy import symbols, Eq, mod_inverse# 设定a, p为费马小定理的参数a, p = symbols('a p', integer=True)assert p.is_prime # 确保p是质数example_a = 3example_p = 7# 费马小定理表达式fermat_eq = Eq(a**(p-1) % p, 1)# 验证一个实例print(f"{example_a}^{example_p-1} mod {example_p} = {example_a**(example_p-1) % example_p}")通过这些示例，你不仅能提升Python的数学运算技能，还能在解决问题时更加游刃有余。
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