大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言exp的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python语言exp的解答，让我们一起看看吧。
python输入两点坐标求距离怎么写？
exp1:
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
res = []
for x1, x2 in zip(x[:-1], x[1:]):
res.append(math.sqrt(x1*x1+x2*x2))
可以使用以下代码来输入两个点的坐标，然后计算它们之间的距离：
python
Copy code
import math
# 输入两个点的坐标
x1, y1 = map(float, input("请输入第一个点的坐标，用逗号分隔：").split(","))
x2, y2 = map(float, input("请输入第二个点的坐标，用逗号分隔：").split(","))
Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？
快速创建，当然是用库啰。
主流的库：pandas、seaborn、matplotlib。
另外plotlib和bokeh也可以了解下。
pandas是基础，数据分析可视化，首先要分析，然后才谈得上可视化。
（图片来源：pandas***）
pandas的主要概念是DataFrame和Serie。其中用的最多的是DataFrame。DataFrame你可以简单理解为一张表格，每行是一个观测（observation）/实例（instance），每列是一个特征（feature）/属性（property）。理解了DataFrame，Serie也就不难理解，DataFrame的每行你都可以把它看成是一个Serie.
然后pandas提供了各种数据分析的方法，处理DataFrame和Serie.
然后，seaborn、matplotlib、plotly、bokeh都是绘图库，用来绘制各种可视化的图形。（当然，其实pandas也可以用来绘图，但是pandas的绘图能力比较孱弱，一般不用。）
seaborn是基于matplotlib的，后出转精，API用起来比matplotlib简洁舒服。不过seaborn并不能完全替代matplotlib，有的时候还是需要使用matplotlib。
如何用Python制作优美且功能强大的数据可视化图像？
这里推荐两个可视化包—pyecharts和seaborn，相对matplotlib来说，代码量更少，绘制出来的图更美观，使用起来更简单也更快捷，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要介绍如下：
pyecharts：这个是基于Echart图表的一个类库，主要基于web浏览器进行显示，绘制的图形比较多，包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图、地图、极坐标图等，代码量很少，而且很灵活，绘制出来的图形很美观，如下：
1.柱状图
测试代码如下：
运行截图：
2.漏斗图
测试代码如下：
math函数怎么使用？
1 使用math函数需要掌握一定的数学知识和编程基础。
2 math函数是Python内置的数学函数库，包含了很多数学函数，如三角函数、指数函数、对数函数等，可以通过导入math模块来使用。
3 例如，想要得到一个数的平方根，可以使用math.sqrt(num)，其中num为所要求平方根的数值。
还可以使用math.sin()、math.cos()、math.exp()等函数进行数学计算。
需要注意的是，使用math函数时需要遵循该函数的参数和返回值类型等规范，否则会出现错误。
函数的常见表达形式？
2. 显式表达式：给出解析式，如f(x)=x^2。
3. 递归表达式：函数自身作为输入，如f(n)=f(n-1)+f(n-2) 。
4. 多项式表达式：由多个同类型项的加减组成，如f(x)=2x^3-5x^2+7x-1。
5. 有理式表达式：由多项式相除组成，如f(x)=(x^2+3x+2)/(x-1)。
6. 指数、对数式表达式：指数是上下标形式，如f(x)=x^2，对数是log(x)。
7. 三角函数表达式：包括正弦、余弦、正切等，如f(x)=sin(x)。
8. 分段函数表达式：在不同区间内有不同的表达式，如f(x)=x^2（x>=0)；f(x)=1/x（x<0)。
9. 组合函数表达式：函数作为另一个函数的参数，如f(x)=exp(2x)。
第一种，就是我们最常见的表示方法：表达式法。
第二种，即表格法。
下面用表格法来表示y=2x+1.
特点：能清晰反应x与y之间的变化关系。
第三种，即图像法。
特点：能直观表达函数的趋势，便于研究函数的单调性、判断函数零点等。
1、列表法：一目了然，使用起来方便，但列出的对应值是有限的，不易看出自变量与函数之间的对应规律。列表法也有它的局限性：在于求解[_a***_]小，适用题型狭窄，大多跟寻找规律或显示规律有关。比如，正、反比例的内容，整理数据，乘法口诀，数位顺序等内容的教学大都***用“列表法”。
2、解析式法：简单明了，能够准确地反映整个变化过程中自变量与函数之间的相依关系，但有些实际问提中的函数关系，不能用解析式表示。
3、图象法：形象直观，但只能近似地表达两个变量之间的函数关系。把一个函数的自变量x与对应的因变量y的值分别作为点的横坐标和纵坐标，在直角坐标系内描出它的对应点，所有这些点组成的图形叫做该函数的图象。这种表示函数关系的方法叫做图象法。拓展资料：函数的定义：给定一个数集A，***设其中的元素为x。现对A中的元素x施加对应法则f，记作f（x），得到另一数集B。***设B中的元素为y。则y与x之间的等量关系可以用y=f（x）表示。我们把这个关系式就叫函数关系式，简称函数。函数概念含有三个要素：定义域A、值域C和对应法则f。其中核心是对应法则f，它是函数关系的本质特征。函数（function），最早由中国清朝数学家李善兰翻译，出于其著作《代数学》。之所以这么翻译，他给出的原因是“凡此变数中函彼变数者，则此为彼之函数”，也即函数指一个量随着另一个量的变化而变化，或者说一个量中包含另一个量。函数的定义通常分为传统定义和近代定义，函数的两个定义本质是相同的，只是叙述概念的出发点不同，传统定义是从运动变化的观点出发，而近代定义是从集合、映射的观点出发。
到此，以上就是小编对于python语言exp的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言exp的5点解答对大家有用。
