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인천의 자유인
[Python] math모듈에 대해 알아보자 본문
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먼저 math모듈를 사용하기 전에 import를 사용해 모듈을 불러와야 한다.
import math
math함수의 종류
1) math.sin()함수 - 싸인(Sine)값을 구할 때에 사용는 함수
사용법은 다음과 같다.
import math
print("sin(2)의 값:", math.sin(2)) #실행결과 => sin(2): 0.9092974268256817
2) math.cos()함수 - 코싸인(Cosine)값을 구할 때에 사용는 함수
사용법은 다음과 같다.
import math
print("cos(2):", math.cos(2)) #실행결과 -> cos(2): -0.4161468365471424
3) math.tan()함수 - 탄젠트(Tangent)값을 구할 때에 사용는 함수
사용법은 다음과 같다.
import math
print("tan(2):", math.tan(2)) #실행결과 -> tan(2): -2.185039863261519
4) math.ceil()함수 - 무조건 올림한 정수 값 반환
사용법은 다음과 같다.
import math
print("ceil(12.3):", math.ceil(12.3)) #실행결과 -> ceil(12.3): 13
print("ceil(-15.3):", math.ceil(-15.3)) #실행결과 -> ceil(-15.3): -15
5) math.floor()함수 - 무조건 내림한 정수 값 반환
사용법은 다음과 같다.
import math
print("floor(12.3):", math.floor(12.3)) #실행결과 -> floor(12.3): 12
print('floor(-15.3):', math.floor(-15.3)) #실행결과 -> floor(-15.7): -16
6) round()함수 - 반올림한 정수 값 반환
사용법은 다음과 같다. 참고로 round()는 내장 함수이기 때문에 math모듈이 필요없다.
print("round(12.3):", round(12.3)) #실행결과 -> round(12.3): 12
print("round(12.7):", round(12.7)) #실행결과 -> round(12.7): 13
#음수도 마찬가지다.
7) math.fsum()함수 - 리스트, 튜플내에서 같은 데이터 형이 가진 요소들의 합계 반환
사용법은 다음과 같다.
import math
print(math.fsum([1.7, 0.3, 1.5, 4.5])) #실행결과 -> 8.0
print(math.fsum((10,20,30,40,50))) #실행결과 -> 150.0
#주의!
print(math.fsum[1, 2.4, 3.2, 4]) #정수와 실수는 다른 데이터형이기 때문에 에러남
8) math.gcd()함수 - 최대 공약수 반환
사용법은 다음과 같다.
import math
print("gcd(5):", math.gcd(5)) #실행결과 -> gcd(5): 5
print("gcd(10,25):", math.gcd(10,25)) #실행결과 -> gcd(10,25): 5
print("gcd(33,9,27):", math.gcd(33,9,27)) #실행결과 -> gcd(33,9,27): 3
9) math.lcm()함수 - 최소 공배수 반환
사용법은 다음과 같다.
import math
print('lcm(7):', math.lcm(7)) #실행결과 -> lcm(7): 7
print('lcm(7,6):', math.lcm(7,6)) #실행결과 -> lcm(7,6): 42
print('lcm(7,3,5):', math.lcm(7,3,5)) #실행결과 -> lcm(7,3,5): 105
9) math.sqrt()함수 - 제곱근 반환
사용법은 다음과 같다.
print("math.sqrt(25)", math.sqrt(25)) #실행결과=> math.sqrt(25):5.0
print("math.sqrt(2)", math.sqrt(2)) #실행결과=> math.sqrt(2): 1.4142135623730951
math함수는 정말 편리한 모듈인것 같다. 원래라면 긴코드를 적어야 나올수 있는데 math모듈로 간편하게 끝낼 수 있어서 효율적인것 같다. 앞으로도 이 모듈을 적절하게 사용해야겠다.
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