Hướng dẫn how do you enter exponents in python? - làm thế nào để bạn nhập số mũ trong python?

Trong hướng dẫn này, chúng tôi học cách sử dụng số mũ trong Python. Tăng một số lên công suất thứ hai phức tạp hơn một chút so với phép nhân bình thường. Nói một cách đơn giản, số mũ là số lần mà số được nhân với chính nó. Chúng ta có thể sử dụng ba cách khác nhau trong Python để làm điều đó. Hãy xem những cách đó là gì.

Mục lục

• Số mũ là gì?
• Sử dụng ** toán tử cho số mũ
• Sử dụng hàm pow () cho số mũ python
• Sử dụng hàm math.pow () cho số mũ python
• Bớt tư tưởng

Số mũ là gì?

Sử dụng ** toán tử cho số mũ

Sử dụng hàm pow () cho số mũ python

Sử dụng hàm math.pow () cho số mũ python

Bớt tư tưởng

Syntax:

m ** n

Theo thuật ngữ toán học, một số mũ đề cập đến một số được đặt làm siêu mô tả của một số. Nó cho biết số lần số cơ sở sẽ được nhân lên bao nhiêu lần. Số mũ được viết là mⁿ và được phát âm là "m được nâng lên sức mạnh của n". Ở đây "N" là số mũ và "M" là cơ sở. Nó có nghĩa là m là nhân với m, n số lần. Chúng tôi không thể giải quyết các số mũ như chúng tôi thường thực hiện phép nhân trong Python.

Example:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

Output:

On solving the exponent, we get 8

Chắc chắn, trong 2^3, chúng ta có thể nhân 2, 3 lần và nhận kết quả nhưng nó sẽ thất bại khi chúng ta đang xử lý số lượng lớn hơn. Vì vậy, chúng tôi cần một cách thích hợp để giải quyết số mũ.

Sử dụng toán tử số mũ trong Python

Syntax:

pow(m,n)

Toán tử số mũ hoặc toán tử nguồn hoạt động trên hai giá trị. Một được gọi là cơ sở và cái kia là số mũ. Như đã giải thích trước đó, số mũ cho biết số lần cơ sở sẽ được nhân với chính nó.

Input:

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

Output:

Ở đây, toán tử số mũ tăng biến thứ hai cho sức mạnh của biến đầu tiên của nó.

Sử dụng hàm math.pow () cho số mũ python

Bớt tư tưởng

Theo thuật ngữ toán học, một số mũ đề cập đến một số được đặt làm siêu mô tả của một số. Nó cho biết số lần số cơ sở sẽ được nhân lên bao nhiêu lần. Số mũ được viết là mⁿ và được phát âm là "m được nâng lên sức mạnh của n". Ở đây "N" là số mũ và "M" là cơ sở. Nó có nghĩa là m là nhân với m, n số lần. Chúng tôi không thể giải quyết các số mũ như chúng tôi thường thực hiện phép nhân trong Python.

math.pow(m,n)

Input:

m = 2
n = 3
p = math.pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

Output:

The answer is: 8.0

Bớt tư tưởng

Theo thuật ngữ toán học, một số mũ đề cập đến một số được đặt làm siêu mô tả của một số. Nó cho biết số lần số cơ sở sẽ được nhân lên bao nhiêu lần. Số mũ được viết là mⁿ và được phát âm là "m được nâng lên sức mạnh của n". Ở đây "N" là số mũ và "M" là cơ sở. Nó có nghĩa là m là nhân với m, n số lần. Chúng tôi không thể giải quyết các số mũ như chúng tôi thường thực hiện phép nhân trong Python.

Số mũ là một hoạt động toán học trong đó một giá trị được nhân một số lần nhất định với chính nó. Hãy cùng xem cách chúng ta thực hiện nhiệm vụ đó trong Python.

Trong bài viết này:

• Tính toán số mũ trong ngôn ngữ lập trình Python
• Tính toán số mũ Python với toán tử

  On solving the exponent, we get 8

  2
  • Ví dụ: Làm số mũ trong Python với

    On solving the exponent, we get 8

    2
• Tính toán số mũ python với hàm

  On solving the exponent, we get 8

  4
  • Ví dụ: Nâng số lên một sức mạnh với

    On solving the exponent, we get 8

    4
• Nâng số lên một sức mạnh với Python từ

  On solving the exponent, we get 8

  6
  • Ví dụ: Nâng số lên một sức mạnh với

    On solving the exponent, we get 8

    6
• Xử lý một danh sách hoặc mảng: Tính số mũ cho từng giá trị
  • Các giá trị danh sách đặc biệt với danh sách Python Hiểu danh sách
  • Tăng các giá trị lên một sức mạnh với vòng lặp Python

    On solving the exponent, we get 8

    8
• Bản tóm tắt

# Tính toán số mũ trong ngôn ngữ lập trình Python

Trong toán học, một số mũ của một số cho biết số lần đó được nhân lên bao nhiêu lần (Wikipedia, 2019). Chúng tôi thường thể hiện hoạt động đó là BN, trong đó B là cơ sở và N là số mũ hoặc sức mạnh. Chúng ta thường gọi loại hoạt động đó, B B đã nâng lên sức mạnh của N-Th,, B B được nâng lên thành sức mạnh của Niêu, hoặc ngắn gọn nhất là B B đến Niêu (Wikipedia, 2019).exponent or power. We often call that type of operation “b raised to the n-th power”, “b raised to the power of n”, or most briefly as “b to the n” (Wikipedia, 2019).

Python có ba cách để thống nhất các giá trị:

• Toán tử

  On solving the exponent, we get 8

  2. Để lập trình 25, chúng tôi làm

  pow(m,n)

  0.
• Hàm

  On solving the exponent, we get 8

  4 tích hợp. 23 được mã hóa trở thành

  pow(m,n)

  2.
• Hàm

  On solving the exponent, we get 8

  6. Để tính 35, chúng tôi làm

  pow(m,n)

  4.

Vì mỗi cách tiếp cận đưa ra câu trả lời đúng, hãy thoải mái chọn bất kỳ. Nếu bạn không chắc chắn, hãy sử dụng

On solving the exponent, we get 8

4 nếu bạn cần kết quả số nguyên và

On solving the exponent, we get 8

6 cho kết quả dấu phẩy động.

Hãy cùng xem xét kỹ hơn về từng tùy chọn Python cung cấp.

# Tính toán số mũ Python với toán tử On solving the exponent, we get 82

Cách đầu tiên để nâng một con số lên một sức mạnh là với nhà điều hành Python, ____22 (Matthes, 2016). Toán tử này còn được gọi là toán tử số mũ (Sweigart, 2015) hoặc nhà điều hành năng lượng (Python Docs, n.d. C).

Toán tử

On solving the exponent, we get 8

2 hoạt động với hai giá trị, giống như phép nhân thông thường với

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

0. Tuy nhiên, lần này, chúng tôi đưa ra đối số bên trái của nó về sức mạnh của đối số bên phải của nó (Python Docs, N.D. C). Hãy nói rằng chúng tôi muốn tính toán 33. Chúng tôi làm điều đó với

On solving the exponent, we get 8

2 như vậy:

Toán tử

On solving the exponent, we get 8

2 trả về

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

3 khi chúng tôi nâng

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

4 lên một sức mạnh tiêu cực. Và khi chúng tôi tăng số âm lên công suất phân đoạn, nó sẽ trả về một số phức (python.org, n.d. c).

# Ví dụ: Làm số mũ trong Python với On solving the exponent, we get 82

Hãy để xem cách chúng ta có thể sử dụng toán tử

On solving the exponent, we get 8

2 trong chương trình Python. Mã bên dưới tăng một số giá trị cho một số mũ nhất định và sau đó đưa ra kết quả:

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

Ở đây trước tiên chúng tôi tạo năm biến khác nhau. Chúng tôi đặt tên cho chúng

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

7 đến

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

8. Chúng có các giá trị tích cực, tiêu cực và nổi.

Sau đó, chúng tôi nâng từng biến lên một số mũ nhất định với toán tử

On solving the exponent, we get 8

2. Các số mũ này dao động từ -5 đến 4. Chúng tôi lưu trữ kết quả trong các biến mới (

The answer is: 8

0 đến

The answer is: 8

1).

Bit cuối cùng của mã xuất ra giá trị ban đầu và số liệu với chức năng Python từ

The answer is: 8

2. Như chúng ta có thể thấy từ đầu ra, hầu hết các kết quả đều như mong đợi (mặc dù -0.250.125 đã trả về một số phức):

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

0

# Tính toán số mũ python với hàm On solving the exponent, we get 84

Một cách khác để các giá trị đặc tính là với hàm

On solving the exponent, we get 8

4 tích hợp (python.org, n.d. a). Hàm này chấp nhận hai đối số. Đầu tiên là cơ sở, hoặc số mà chúng tôi muốn nâng lên một sức mạnh cụ thể. Thứ hai là số mũ để sử dụng.

On solving the exponent, we get 8

4 luôn tính toán một công suất số nguyên chính xác.

Vì vậy, để tính toán 32, chúng tôi sử dụng hàm

On solving the exponent, we get 8

4 như thế này:

On solving the exponent, we get 8

4 cũng có thể chấp nhận ba đối số. Trong trường hợp đó, đối số thứ ba chỉ định mô đun của số mũ (Python Docs, N.D. A). Đó trả về phần còn lại của số mũ. Sử dụng

On solving the exponent, we get 8

4 theo cách đó hiệu quả hơn so với tương đương

The answer is: 8

9.

Nhân tiện, chức năng

On solving the exponent, we get 8

4 trả về một số phức khi chúng ta sử dụng nó với số mũ không số nguyên. Điều này khác với hàm

On solving the exponent, we get 8

6, lỗi trong trường hợp đó.

# Ví dụ: Nâng số lên một nguồn điện với On solving the exponent, we get 84

Hãy cùng nhìn vào một chương trình Python sử dụng chức năng

On solving the exponent, we get 8

4. Mã bên dưới tăng 5 số khác nhau lên nhiều số mũ khác nhau:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

1

Đầu tiên chúng tôi thực hiện năm biến khác nhau. Chúng là tích cực, tiêu cực và có một giá trị điểm nổi. Chúng tôi đặt tên cho các biến đó

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

7 đến

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

8.

Sau đó, chúng tôi nâng từng biến lên một sức mạnh cụ thể. Vì vậy, chúng tôi gọi hàm

On solving the exponent, we get 8

4 với hai đối số. Đầu tiên là giá trị để thống nhất, số mũ thứ hai. Chúng tôi đặt kết quả rằng

On solving the exponent, we get 8

4 trả về trong các biến

The answer is: 8

0 đến

The answer is: 8

1.

Tiếp theo, một số câu lệnh

The answer is: 8

2 đầu ra cả kết quả gốc và

On solving the exponent, we get 8

4. Đáng chú ý là số phức

On solving the exponent, we get 8

4 đã trả về -0.250.125:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

0

# Nâng số lên một sức mạnh với Python từ On solving the exponent, we get 86

Chức năng Python từ

On solving the exponent, we get 8

6 cung cấp một cách khác để nhân số nhiều lần với chính nó. Cho rằng chức năng chấp nhận hai đối số: số cơ sở và số mũ (tài liệu Python, n.d. b).

Vậy tại sao một cách khác để thống nhất các giá trị? Điều làm cho

On solving the exponent, we get 8

6 khác nhau là nó chuyển đổi cả hai đối số thành các giá trị dấu phẩy động (Python Docs, n.d. b). Kết quả là, chức năng luôn trả về một chiếc phao. .

Một ví dụ nhanh về

On solving the exponent, we get 8

6 là:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

3

Đây là cách

On solving the exponent, we get 8

6 xử lý các trường hợp không phổ biến.

The answer is: 8.0

0 và

The answer is: 8.0

1 luôn trả lại

The answer is: 8.0

2. Điều đó xảy ra ngay cả khi

The answer is: 8.0

3 bằng không hoặc NAN (python.org, n.d. b).

Ngoài ra,

On solving the exponent, we get 8

6 làm tăng ngoại lệ

The answer is: 8.0

5 khi: cả hai đối số đều hữu hạn, đối số thứ nhất là tiêu cực hoặc đối số thứ hai không phải là số nguyên (Python Docs, n.d. b).or the second argument is not an integer (Python Docs, n.d. b).

# Ví dụ: Nâng số lên một nguồn điện với On solving the exponent, we get 86

Để xem chức năng

On solving the exponent, we get 8

6 hoạt động như thế nào trong thực tế, hãy để xem xét chương trình ví dụ sau. Mã sau đây làm tăng 5 giá trị khác nhau cho các quyền hạn khác nhau với

On solving the exponent, we get 8

6.

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

4

Trước khi chúng tôi có thể sử dụng chức năng

On solving the exponent, we get 8

6, chúng tôi phải nhập mô -đun

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

0. Sau đó, chúng tôi thực hiện năm biến khác nhau, mỗi biến có giá trị số. Chúng tôi đặt tên cho chúng

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

7 đến

m = 2
n = 3
p = pow(m,n)
print ("The answer is: ", p)

8.

Tiếp theo chúng tôi nâng từng biến lên một sức mạnh nhất định. Vì vậy, chúng tôi gọi

On solving the exponent, we get 8

6 với hai đối số. Đầu tiên là biến chúng tôi đã thực hiện trước đó. Thứ hai là số mũ dương hoặc tiêu cực. Chúng tôi lưu trữ kết quả của chức năng trong các biến mới,

The answer is: 8

0 đến

The answer is: 8

1.

Sau đó, chúng tôi xuất ra giá trị ban đầu và số liệu với chức năng Python từ

The answer is: 8

2. Đây là những gì hiển thị:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

5

# Xử lý danh sách hoặc mảng: Tính số mũ cho từng giá trị

Trong các ví dụ trên, mỗi lần chúng ta tăng một giá trị duy nhất cho một số mũ nhất định. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta muốn thống nhất một danh sách hoặc mảng các giá trị? Hãy cùng tìm hiểu.

# Giá trị danh sách số mũ với danh sách Python Hiểu danh sách

Một cách để nâng mỗi giá trị danh sách lên một sức mạnh cụ thể là với sự hiểu biết danh sách. Điều này chỉ cần một chút mã và chạy hiệu quả.

Ở đây, cách chúng tôi làm điều đó:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

6

Mã này trước tiên lập một danh sách các số số nguyên và dấu phẩy động (được đặt tên là

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

7). Nội dung của nó là cả giá trị tích cực và tiêu cực.

Sau đó, chúng tôi tạo ra một danh sách hiểu. Ở đây hàm

On solving the exponent, we get 8

4 làm tăng từng biến

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

9 so với công suất của

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

00. Biến

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

9 đó là một cái gì đó mà

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

02 tạo ra. Vòng lặp

On solving the exponent, we get 8

8 trực tuyến đó đi qua từng phần tử trong danh sách

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

7 và làm cho phần tử đó có thể truy cập được giá trị thông qua biến

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

9.

Đó là cách mà danh sách hiểu của chúng tôi xử lý toàn bộ danh sách, thực hiện

On solving the exponent, we get 8

4 trên mỗi phần tử. Chúng tôi đặt các giá trị kết quả trong danh sách

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

07 để sử dụng sau.

Bit cuối cùng của mã có hàm

The answer is: 8

2 hiển thị cả danh sách ban đầu (

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

7) và các số đó được nâng lên công suất thứ 3 (

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

07). Đây là những gì hiển thị:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

7

Nhân tiện, lập danh sách thứ hai là luôn luôn cần thiết. Khi bạn không phải giữ các giá trị ban đầu, bạn có thể ghi đè lên danh sách với các giá trị số lượng của nó. Ví dụ:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

8

# Nâng các giá trị lên một sức mạnh với vòng lặp python ____ ____28

Vòng lặp

On solving the exponent, we get 8

8 là một tùy chọn khác để xử lý từng giá trị trong danh sách hoặc mảng. Điều này đòi hỏi nhiều mã hơn một chút so với khả năng hiểu danh sách, nhưng vòng lặp

On solving the exponent, we get 8

8 làm cho hành vi nâng cao hơn có thể. Thêm vào đó, khi mã phức tạp, một vòng lặp

On solving the exponent, we get 8

8 dễ đọc hơn.

Ở đây, cách chúng tôi nâng các giá trị lên một giá trị cụ thể với vòng lặp

On solving the exponent, we get 8

8 thông thường:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

9

Chương trình nhỏ này làm cho ba danh sách. Đầu tiên,

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

7, giữ các số chúng tôi muốn nâng lên một sức mạnh nhất định. Thứ hai (

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

17) có số mũ khác nhau. Với danh sách thứ ba (

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

18), chúng tôi thu thập kết quả của số mũ. Danh sách này bắt đầu trống.

Sau đó, chúng tôi tạo một vòng

On solving the exponent, we get 8

8. Vòng lặp này đi qua tất cả các số trong danh sách

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

7. Với chức năng Python sườn ____ ____121, chúng tôi tạo ra cả giá trị danh sách và chỉ mục của nó (trong các biến

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

9 và

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

23). Sau đó, chúng tôi có một giá trị để lập chỉ mục danh sách

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

17. Bằng cách đó, chúng tôi khớp với từng giá trị (từ danh sách

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

7) với số mũ tương ứng của nó (từ danh sách

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

17).

Bên trong vòng lặp, chúng tôi thêm một giá trị mới vào danh sách

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

18 với phương thức

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

28 của nó. Để tính toán giá trị đó, chúng tôi sử dụng hàm

On solving the exponent, we get 8

4 tích hợp Python với hai đối số. Đầu tiên là một số từ danh sách

# Some random values
valueA = 3
valueB = 144
valueC = -987
valueD = 25
valueE = -0.25

# Calculate the exponent for the variables
aExp = valueA ** 2
bExp = valueB ** 3
cExp = valueC ** 4
dExp = valueD ** -5
eExp = valueE ** 0.125

# Output the results
print(valueA, "^2 = ", aExp, sep="")
print(valueB, "^3 = ", bExp, sep="")
print(valueC, "^4 = ", cExp, sep="")
print(valueD, "^-5 = ", dExp, sep="")
print(valueE, "^0.125 = ", eExp, sep="")

7. Cái khác,

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

31, lấy số mũ từ danh sách

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

17. (Vì cả hai danh sách đều có cùng độ dài, chúng ta có thể khớp các giá trị trong một với các giá trị khác.)

Sau khi kết thúc vòng lặp, chúng tôi đã điền vào danh sách

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

18 với kết quả từ số mũ. Chúng tôi hiển thị ba danh sách tiếp theo với chức năng Python từ

The answer is: 8

2:

On solving the exponent, we get 8

0

Nếu bạn không cần phải giữ danh sách ban đầu, bạn cũng có thể ghi đè lên các giá trị của nó bằng kết quả số mũ. Cho rằng chúng ta cũng có thể sử dụng hàm

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

21. Đây là một ví dụ:

On solving the exponent, we get 8

1

ĐỌC THÊM

• Làm thế nào để bình phương một số trong Python?
• Làm thế nào để có được căn bậc hai của một số trong Python?
• Mã Python kiểm tra xem một số là một hình vuông hoàn hảo

# Bản tóm tắt

Số mũ (BN) là hoạt động toán học nhiều số (b) một số lần nhất định (n) với chính nó. Có ba cách để lập trình hành vi đó trong Python.

Toán tử nguồn (

On solving the exponent, we get 8

2) tăng giá trị bên trái lên công suất của giá trị thứ hai. Ví dụ:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

37.

Hàm

On solving the exponent, we get 8

4 tích hợp thực hiện điều tương tự: nó đưa ra đối số đầu tiên của nó đối với sức mạnh của đối số thứ hai. Như thế này:

pow(m,n)

2.

Hàm

On solving the exponent, we get 8

6 cũng thực hiện quá trình đặc quyền, nhưng không có sức mạnh số nguyên chính xác và nó luôn trả về giá trị điểm nổi. Để sử dụng chức năng này, chúng tôi làm:

m = 3
n = 2
p = m ** n
print ("On solving the exponent, we get ", p)

41.

Người giới thiệu

Matthes, E. (2016). Python Crash Course: Một phần giới thiệu thực hành, dựa trên dự án về lập trình. San Francisco, CA: Không có báo chí tinh bột.

Python.org (N.D. A). Chức năng tích hợp sẵn. Truy cập vào ngày 22 tháng 10 năm 2019, từ https://docs.python.org/3.8/l Library/fives.html

Python.org (N.D. B). Toán học - Chức năng toán học. Truy cập vào ngày 22 tháng 10 năm 2019, từ https://docs.python.org/3.8/l Library/math.html

Python.org (N.D. C). Biểu thức. Truy cập vào ngày 30 tháng 10 năm 2019, từ https://docs.python.org/3.8/reference/expressions.html

Sweigart, A. (2015). Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python: Lập trình thực tế cho toàn bộ người mới bắt đầu. San Francisco, CA: Không có báo chí tinh bột.

Wikipedia (2019, ngày 26 tháng 10). Số mũ. Truy cập vào ngày 30 tháng 10 năm 2019, từ https://en.wikipedia.org/wiki/exponentiation

Xuất bản ngày 20 tháng 12 năm 2019.

«Tất cả các bài báo Python

Làm thế nào để bạn làm số mũ trong Python?

Làm thế nào để bạn viết 3 bình phương trong Python?