如何在Python中计算平方根？

9 回答

• 6

  sqrt=x**(1/2) 正在进行整数除法 . 1/2 == 0 .

  所以你在第一个实例中计算x（1/2），在第二个实例中计算x（0） .

  所以这没有错，这是对不同问题的正确答案 .

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• 88

  你必须写： sqrt = x**(1/2.0) ，否则执行整数除法，表达式 1/2 返回 0 .

  这种行为在Python 2.x中是"normal"，而在Python 3.x中 1/2 的计算结果为 0.5 . 如果您希望Python 2.x代码的行为类似于3.x w.r.t.除写 from __future__ import division - 然后 1/2 将评估为 0.5 并且为了向后兼容， 1//2 eill评估为 0 .

  而对于记录，计算平方根的首选方法是：

  import math
  math.sqrt(x)
  

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• 15

  import math
  math.sqrt( x )
  

  这是答案链的一个微不足道的补充 . 然而，由于主题是非常常见的谷歌搜索，我相信这值得添加 .

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• 201

  / 在Python 2中执行整数除法：

  >>> 1/2
  0
  

  如果其中一个数字是浮点数，它按预期工作：

  >>> 1.0/2
  0.5
  >>> 16**(1.0/2)
  4.0
  

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• -1

  你所看到的是整数除法 . 要默认获得浮点除法，

  from __future__ import division
  

  或者，您可以将1或2的1/2转换为浮点值 .

  sqrt = x**(1.0/2)
  

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• -1

  这可能有点迟，但计算平方根的最简单和准确的方法是牛顿方法 .

  你有一个数字，你想要计算它的平方根 (num) ，你猜测它的平方根 (estimate) . 估计可以是大于0的任何数字，但有意义的数字会显着缩短递归调用深度 .

  new_estimate = (estimate + num / estimate) / 2
  

  该线用这两个参数计算更准确的估计 . 您可以将new_estimate值传递给函数并计算另一个比前一个更准确的new_estimate，或者您可以像这样制作递归函数定义 .

  def newtons_method(num, estimate):
      # Computing a new_estimate
      new_estimate = (estimate + num / estimate) / 2
      print(new_estimate)
      # Base Case: Comparing our estimate with built-in functions value
      if new_estimate == math.sqrt(num):
          return True
      else:
          return newtons_method(num, new_estimate)
  

  例如，我们需要找到30的平方根 . 我们知道结果在5到6之间 .

  newtons_method(30,5)
  

  number为30，估计值为5.每次递归调用的结果为：

  5.5
  5.477272727272727
  5.4772255752546215
  5.477225575051661
  

  最后的结果是数字平方根的最精确计算 . 它与内置函数math.sqrt（）的值相同 .

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• 1

  也许一个简单的记忆方法：在分子（或分母）之后加一个点16 **（1./2）＃4 289 **（1./2）＃17 27 **（1./3）＃3

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• 0

  我希望下面提到的代码能回答你的问题 .

  from __future__ import print_function
  
  def root(x,a):
      y = 1 / a
      y = float(y)
      print(y)
      z = x ** y
      print(z)
  
  base = input("Please input the base value:")
  power = float(input("Please input the root value:"))
  
  
  root(base,power)
  

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• 10

  您可以使用NumPy计算数组的平方根：

  import numpy as np
   np.sqrt([1, 4, 9])
  

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