怎么用python求一个数的平方？

用python求一个数的平房可以按照如下的步骤：

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1、利用input()函数获取一个数字a

a=input("请输入数字：")

2、利用运算符"**"获取变量a的二次幂运算

b=a**2

3、将获取到的结果利用print()函数打印到屏幕上即可。

print("a**2=",b)

运行结果：

python如何求平方根

1：二分法

求根号5

a:折半：       5/2=2.5

b:平方校验:  2.5*2.5=6.255，并且得到当前上限2.5

c:再次向下折半:2.5/2=1.25

d:平方校验：1.25*1.25=1.56255,得到当前下限1.25

e:再次折半:2.5-(2.5-1.25)/2=1.875

f:平方校验：1.875*1.875=3.5156255,得到当前下限1.875

每次得到当前值和5进行比较，并且记下下下限和上限，依次迭代，逐渐逼近平方根：

代码如下：

import math

from math import sqrt

def sqrt_binary(num):

x=sqrt(num)

y=num/2.0

low=0.0

up=num*1.0

count=1

while abs(y-x)0.00000001:

print count,y

count+=1

if (y*ynum):

up=y

y=low+(y-low)/2

else:

low=y

y=up-(up-y)/2

return y

print(sqrt_binary(5))

print(sqrt(5))

2：牛顿迭代

仔细思考一下就能发现，我们需要解决的问题可以简单化理解。

从函数意义上理解：我们是要求函数f(x) = x²，使f(x) = num的近似解，即x² - num = 0的近似解。

从几何意义上理解：我们是要求抛物线g(x) = x² - num与x轴交点（g(x) = 0）最接近的点。

我们假设g(x0)=0，即x0是正解，那么我们要做的就是让近似解x不断逼近x0，这是函数导数的定义：

从几何图形上看，因为导数是切线，通过不断迭代，导数与x轴的交点会不断逼近x0。

python编写程序求两个数的平方和

在python中有多种方法可以求一个数的平方和，可以使用：内置模块、表达式、内置函数等实现。

1、使用内置模块math

求4的平方

import mathmath.pow(4,2)

2、使用表达式法

计算4的平方

4 ** 2

3、使用内置函数

计算4的平方

pow(4,2)

python编写一个平方和函数,通过调用函数求n的平方和

def fun(num):

total = 0

for i in range(1, num+1):

total += i**2

return total

n = int(input('请输入n：'))

print('平方和为：', fun(n))

Python输入一个整数输出其对应的平方怎么写？

利用input()函数获取一个数字a，a=input("请输入数字：")。

而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。

由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。

python要使用平方根函数sqrt,需要导入( )库？

可以使用math库

import matha = 4print math.sqrt(4) # 2

也可以直接利用python的**运算符

a = 8a**(1/3) # 开3次方相当于1/3次乘方 结果是2 math中其他常用的数学函数：ceil(x) 取顶floor(x) 取底fabs(x) 取绝对值factorial (x) 阶乘hypot(x,y) sqrt(x*x+y*y)pow(x,y) x的y次方sqrt(x) 开平方log(x)log10(x)trunc(x) 截断取整数部分isnan (x) 判断是否NaN(not a number)degree (x) 弧度转角度radians(x) 角度转弧度

新闻标题：python函数平方 python中求平方的函数
网页路径：http://myzitong.com/article/hhjsog.html