#先准备数据，再将其分解进行运算，得出相应的答案，最后格式化输出 g = 9.8 # 单位：米/秒平方，重力加速度 m = 0.25 # 单位：千克 u = 0.5 t = int(input()) # 单位：秒 # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# from math import * a=u*g/m b=sqrt(a)*t c=tanh(b) d=m*g/u e=sqrt(d) f=e*c h=cosh(b) i=log(h) j=m/u*i print("当t={}秒时，速度v={:.2f}米/秒\n{}秒后，小球位置为向下{:.2f}米".format(t,f,t,j))
python库函数的使用 - 小球阻力落体运动
2022-11-12
272
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
python库函数的使用 - 小球阻力落体运动
目录
相关文章
|
23天前
|
调度
开发者
Python
Python中的异步编程：理解asyncio库
在Python的世界里，异步编程是一种高效处理I/O密集型任务的方法。本文将深入探讨Python的asyncio库，它是实现异步编程的核心。我们将从asyncio的基本概念出发，逐步解析事件循环、协程、任务和期货的概念，并通过实例展示如何使用asyncio来编写异步代码。不同于传统的同步编程，异步编程能够让程序在等待I/O操作完成时释放资源去处理其他任务，从而提高程序的整体效率和响应速度。
51
0
0
|
26天前
|
数据采集
存储
数据挖掘
Python数据分析：Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域，Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧，帮助数据分析师快速处理复杂数据集，提高工作效率。
59
0
0
|
12天前
|
XML
存储
数据库
Python中的xmltodict库
xmltodict是Python中用于处理XML数据的强大库，可将XML数据与Python字典相互转换，适用于Web服务、配置文件读取及数据转换等场景。通过`parse`和`unparse`函数，轻松实现XML与字典间的转换，支持复杂结构和属性处理，并能有效管理错误。此外，还提供了实战案例，展示如何从XML配置文件中读取数据库连接信息并使用。
31
8
8
|
19天前
|
数据库
Python
异步编程不再难！Python asyncio库实战，让你的代码流畅如丝！
在编程中，随着应用复杂度的提升，对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字，简化了异步编程，使其变得流畅高效。本文将通过实战示例，介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法，帮助你掌握异步编程技巧，提高代码性能。
53
4
4
|
19天前
|
API
数据处理
Python
探秘Python并发新世界：asyncio库，让你的代码并发更优雅！
在Python编程中，随着网络应用和数据处理需求的增长，并发编程变得愈发重要。asyncio库作为Python 3.4及以上版本的标准库，以其简洁的API和强大的异步编程能力，成为提升性能和优化资源利用的关键工具。本文介绍了asyncio的基本概念、异步函数的定义与使用、并发控制和资源管理等核心功能，通过具体示例展示了如何高效地编写并发代码。
28
2
2
|
25天前
|
数据采集
JSON
测试技术
Python爬虫神器requests库的使用
在现代编程中，网络请求是必不可少的部分。本文详细介绍 Python 的 requests 库，一个功能强大且易用的 HTTP 请求库。内容涵盖安装、基本功能（如发送 GET 和 POST 请求、设置请求头、处理响应）、高级功能（如会话管理和文件上传）以及实际应用场景。通过本文，你将全面掌握 requests 库的使用方法。🚀🌟
42
7
7
|
25天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
Python机器学习：Scikit-learn库的高效使用技巧
【10月更文挑战第28天】Scikit-learn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一，以其简洁的 API、丰富的算法和良好的文档支持而受到开发者喜爱。本文介绍了 Scikit-learn 的高效使用技巧，包括数据预处理（如使用 Pipeline 和 ColumnTransformer）、模型选择与评估（如交叉验证和 GridSearchCV）以及模型持久化（如使用 joblib）。通过这些技巧，你可以在机器学习项目中事半功倍。
37
3
3
|
28天前
|
数据采集
数据可视化
数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括：导入所需库（如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`）
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括：导入所需库（如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`），加载历史数据，计算均线和其他技术指标，实现交易逻辑，记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
50
5
5
|
27天前
|
存储
数据挖掘
数据处理
Python数据分析：Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言，Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧，并通过示例代码展示其实际应用。
33
2
2
|
29天前
|
测试技术
数据安全/隐私保护
Python
探索Python中的装饰器：简化和增强你的函数
【10月更文挑战第24天】在Python编程的海洋中，装饰器是那把可以令你的代码更简洁、更强大的魔法棒。它们不仅能够扩展函数的功能，还能保持代码的整洁性。本文将带你深入了解装饰器的概念、实现方式以及如何通过它们来提升你的代码质量。让我们一起揭开装饰器的神秘面纱，学习如何用它们来打造更加优雅和高效的代码。
24
1
1
热门文章
最新文章
1
手把手教你用Python实践深度学习
2
3、Python与设计模式--建造者模式
3
Python中参数多个值的表示法
4
测试Flask+PYTHON的WEB框架
5
一文弄懂CNN及图像识别(Python)
6
8.python之上下文管理协议
7
python目录操作一
8
Python网络编程1--笔记
9
Grumpy：Google 用 Go 开发的 Python 运行时
10
浅析Python 赋值、浅复制（拷贝）与深度（复制）拷贝
1
探索Python中的并发编程：协程与多线程的比较
84
2
LabVIEW和Python开发微细车削控制系统
56
3
在Python中，利用`os模块`的`path.exists()`函数可判断文件是否存
247
4
Python Web开发主要常用的框架
201
5
使用 Python 访问数据库的基本方法
64
6
在Python Web开发中，测试是一个至关重要的环节
174
7
Playwright安装与Python集成：探索跨浏览器测试的奇妙世界
133
8
神器！使用Python 轻松识别验证码
1062
9
Python内存管理与垃圾回收机制
65
10
【Python进阶（七）】——Series数据结构
167