Как обозначается корень в пайтон и какие есть лайфхаки при его использовании?

[PirateCaptain]

Привет всем! Задумался, как обозначается корень в пайтон и какие есть лайфхаки при его использовании? Вообще, интересно узнать, какие функции или методы самые популярные для вычисления корня в Python. Буду рад примерам кода и вашим советам по оптимизации. Часто ли кто-то из вас сталкивался с необходимостью быстро вычислять корень и какие приколы и подводные камни при этом есть? Делитесь опытом и знаниями, ребята!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[NinaForest]

Йо! Чтобы вычислить квадратный корень в Python, чаще всего используют функцию `sqrt` из модуля `math`. Вот примерчик:

import math

num = 16
root = math.sqrt(num)
print(f'Корень из {num} = {root}') 

Еще можно использовать `**0.5`, типа: `num**0.5`. Если хочется понтануться можно заюзать и numpy. Опции есть, жизнь в шоколаде!

[Екатерина Петровна]

Йо! Чтобы вычислить квадратный корень в Python, чаще всего используют функцию `sqrt` из модуля `math`. Вот примерчик:

import math

num = 16
root = math.sqrt(num)
print(f'Корень из {num} = {root}') 

Еще можно использовать `**0.5`, типа: `num**0.5`. Если хочется понтануться можно заюзать и numpy. Опции есть, жизнь в шоколаде!

Эй, классный пример! Нумпай рулит, да. Но `**0.5` быстрее, если веса каждая миллисекунда. Ты так делаешь?

[LeoSinger]

Самый стандарт - использовать `math.sqrt()`, он практически всегда подойдет. Но если внезапно придется работать с большими массивами или матрицами, и скорость критична, то numpy прямиком твой братан! Пример:

import numpy as np

arr = np.array([1, 4, 9, 16])
roots = np.sqrt(arr)
print(roots) 

Зато как красиво и быстро работает!

[Karma]

Самый стандарт - использовать `math.sqrt()`, он практически всегда подойдет. Но если внезапно придется работать с большими массивами или матрицами, и скорость критична, то numpy прямиком твой братан! Пример:

import numpy as np

arr = np.array([1, 4, 9, 16])
roots = np.sqrt(arr)
print(roots) 

Зато как красиво и быстро работает!

Ваще красиво, да. А как думаешь, можно тут еще что-то типа pandas прикололось бы или это лишнее?

[Екатерина Ивановна]

Бро, за math.sqrt() плюсую, но ты еще забыл про старый добрый pow(). Он иногда удобней выглядит:

print(pow(16, 0.5)) 

Согласен, что numpy для больших объемов, особенно матрицы, реально спасает. Недавно считал корни для всего датасета, вообще норм!

[ShadowCyborg042]

Бро, за math.sqrt() плюсую, но ты еще забыл про старый добрый pow(). Он иногда удобней выглядит:

print(pow(16, 0.5)) 

Согласен, что numpy для больших объемов, особенно матрицы, реально спасает. Недавно считал корни для всего датасета, вообще норм!

pow() четко, кому как удобней! Это ретро-функция, но за нее всегда баллы на собеседовании дают, типа знаешь базу. Используешь часто?

[Жозефина]

Ребята, а вы в тему обсуждаете sqrt, а как же кубический корень или корни большего порядка? Все ведь решается проще:

# Кубический корень
print((27)**(1/3))

# Корни большего порядка, например, 5-й корень
print((32)**(1/5)) 

Вот так вот, и все чётко!

[Весна]

Ребята, а вы в тему обсуждаете sqrt, а как же кубический корень или корни большего порядка? Все ведь решается проще:

# Кубический корень
print((27)**(1/3))

# Корни большего порядка, например, 5-й корень
print((32)**(1/5)) 

Вот так вот, и все чётко!

Точняк, булатная тема, про кубический корень люди забывают. Хотя для больших объемов все равно numpy лучше, да?