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math
패키지는 Python에서 수학 관련 함수를 제공하는 표준 라이브러리입니다. 이 패키지는 수학 연산을 수행하기 위한 다양한 함수와 상수를 포함하고 있으며, 주로 기본적인 수학 연산을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
주요 기능과 사용법
- 기본 수학 함수:
math.sqrt(x)
: 숫자x
의 제곱근을 반환합니다.
import math
print(math.sqrt(16)) # 출력: 4.0
math.pow(x, y)
:x
의y
제곱을 계산합니다.
import math
print(math.pow(2, 3)) # 출력: 8.0
math.factorial(x)
: 숫자x
의 팩토리얼(계승)을 계산합니다.
import math
print(math.factorial(5)) # 출력: 120
math.gcd(x, y)
:x
와y
의 최대공약수를 반환합니다.
import math
print(math.gcd(48, 18)) # 출력: 6
- 삼각 함수:
math.sin(x)
,math.cos(x)
,math.tan(x)
: 각각x
의 사인, 코사인, 탄젠트를 반환합니다. 여기서x
는 라디안 값입니다.
import math
print(math.sin(math.pi / 2)) # 출력: 1.0
print(math.cos(0)) # 출력: 1.0
print(math.tan(math.pi / 4)) # 출력: 0.9999999999999999
math.asin(x)
,math.acos(x)
,math.atan(x)
: 아크 사인, 아크 코사인, 아크 탄젠트를 계산하여 각도를 라디안으로 반환합니다.
import math
print(math.asin(1)) # 출력: 1.5707963267948966 (π/2)
- 로그 및 지수 함수:
math.log(x, base)
:base
를 밑으로 하는x
의 로그를 반환합니다.base
를 생략하면 자연로그(밑이e
)를 계산합니다.
import math
print(math.log(10, 10)) # 출력: 1.0
print(math.log(math.e)) # 출력: 1.0
math.exp(x)
:e
의x
승을 계산합니다.
import math
print(math.exp(1)) # 출력: 2.718281828459045 (e)
- 상수:
math.pi
: 원주율π
값을 나타냅니다.
import math
print(math.pi) # 출력: 3.141592653589793
math.e
: 자연로그의 밑e
값을 나타냅니다.
import math
print(math.e) # 출력: 2.718281828459045
- 기타 유용한 함수:
math.ceil(x)
:x
보다 크거나 같은 가장 작은 정수를 반환합니다.
import math
print(math.ceil(4.2)) # 출력: 5
math.floor(x)
:x
보다 작거나 같은 가장 큰 정수를 반환합니다.
import math
print(math.floor(4.7)) # 출력: 4
math.fabs(x)
:x
의 절대값을 반환합니다.
import math
print(math.fabs(-10)) # 출력: 10.0
math.modf(x)
:x
를 소수 부분과 정수 부분으로 나누어 튜플로 반환합니다.
import math
print(math.modf(3.14)) # 출력: (0.14000000000000012, 3.0)
사용 예시
import math
# 제곱근 구하기
print("16의 제곱근:", math.sqrt(16))
# 로그 구하기 (자연로그)
print("e의 로그:", math.log(math.e))
# 삼각함수 사용 (sin, cos, tan)
print("sin(π/2):", math.sin(math.pi / 2))
print("cos(0):", math.cos(0))
print("tan(π/4):", math.tan(math.pi / 4))
# 상수 출력
print("파이:", math.pi)
print("자연로그의 밑 e:", math.e)
이와 같이, math
패키지는 수학과 관련된 다양한 기능을 제공하여 복잡한 계산을 쉽게 수행할 수 있도록 돕습니다. 실생활에서 자주 사용되는 수학적 계산이나 알고리즘에서 유용하게 활용할 수 있습니다.
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