PHP高精度数学运算函数

Python math 模块.cmath 模块 Python 中数学运算常用的函数基本都在 math 模块.cmath 模块中. Python math 模块提供了许多对浮点数的数学运算函数. Python cmath 模块包含了一些用于复数运算的函数. cmath 模块的函数跟 math 模块函数基本一致,区别是 cmath 模块运算的是复数,math 模块运算的是数学运算. 要使用 math 或 cmath 函数必须先导入: import math 查看 math 查看包中的内容: impo

1.数学运算 加法操作 +    减法操作 -     乘法操作 * 除法操作 /    取余操作 % 位与操作 & 位或操作 | 位异或操作 ^ 位取反操作 ~ 2.数值运算 [Round] [floor]向下取整函数(返回值:BIGINT) [ceil/ceiling]向上取整函数(返回值:BIGINT) floor(double a)   对给定数据进行向下舍入最接近的整数. ceil(double a), ceiling(double a)    将参数向上舍入为最接近的整数. floo

变量和环境变量    var=value  给变量赋值,输出语句:$ echo $var或者是$ echo ${var},记住中间有个空格 例如:name="coffee" age="20" $echo "我的名字是:${name},年龄是:${age}" 在输出语句echo中可以在双引号中使用变量,但是如果是单引号那么变量不会扩展得到定义的值. 获取字符串的长度:${#var} 1 //例如: 2 name="yy" $ec

shell中的赋值和操作默认都是字符串处理,在此记下shell中进行数学运算的几个特殊方法.以后用到的时候能够来看,呵呵 1.错误方法举例 a) var=1+1 echo $var 输出的结果是1+1,悲剧,呵呵 b) var=1 var=$var+1 echo $var 输出结果是1+1.依旧悲剧,呵呵 2.正确方法 1)使用let var=1 let "var+=1" echo $var 输出结果为2.这次没有悲剧 注意: a)经我測试let差点儿支持全部的运算符,在网上看到一篇文

bc是一个用于数学运算的高级工具,包含了大量选项,可以借助它执行浮点数运算并应用一些高级函数: [[email protected] ~]# echo 3*2.12 | bc 6.36 [[email protected] ~]# n=54 [[email protected] ~]# m=`echo "$n*1.5" | bc` [[email protected] ~]# echo $m 81.0 [[email protected] ~]# 其他二代参数可以放在要执行的具体操作前

/* Name: 高精度浮点数运算 Copyright: Author: 巧若拙 Date: 08-11-14 10:17 Description: 本程序实现了高精度浮点数的加法,减法,乘法,乘方和除法运算,有效数字精确到MAX. 为了便于进位,本程序采用了较为独特的数据结构,即把浮点数分成整数和小数部分,分别存储在两个不同的数组中. 其中整数部分数字存储在ValInt[MAX-lenInt...MAX) ,小数部分数字存储在ValDec[1...lenDec],ValDec[0]用来存储进位

对于超大数字的运算,用long long int仍然不能解决,这时候就需要考虑通过模拟运算和数组存储来实现高精度运算. 本文讨论借助C++的string来实现高精度的运算. 首先输入的量直接存储为string,设为s1和s2. 接下来设计一个反转函数,用于把整个字符串反转(为了方便后续计算). string reverseStr(string input){ string output = ""; for(int i = 0; i < input.length(); i++){

在使用unity 做游戏的过程中难免会遇到这样那样的数学运算,比如简单的正弦,余弦等.其实,在c#的Mathf 函数中 还有很多方便我们开发使用的 数学函数.在此,分享下比较全面的Mathf解析(由网上收集),方便大家参考 使用. Mathf 数学运算 Mathf.Abs绝对值 计算并返回指定参数 f 绝对值. Mathf.Acos反余弦 static function Acos (f : float) : float 以弧度为单位计算并返回参数 f 中指定的数字的反余弦值. Mathf.App

pytorch数学运算与统计属性入门1.Broadcasting (维度)自动扩展,具有以下两个重要特征:(1)expand (2)without copying data重点的核心实现功能是:(1)在前面增加缺失的维度(2)将其中新增加的维度的size扩展到需要相互运算的tensor维度的same size 图12.broadcasting自动扩展=unsqueeze(增加维度)+expand(维度扩展) 图23.tensor的合并与分割:(1)合并API1)Cat:对数据进行维度上的合并,不