scipy.constant包提供了廣泛的常量, 在scipy領域已廣泛使用。我們可以匯入所需的常數並根據需要使用各種物理, 數學常數和單位。
數學常數列表
scipy.constant提供以下數學常數列表。
先生constants
description
1.pi
pi2.
golden
**比例
考慮下面的scipy.constant示例。在這裡, 我們通過匯入不同的模組來比較」 pi」值。
#import pi constant from the scipy
from scipy.constants import pi
#import pi from math package
from math import pi
#comparing these two pi value
print("scipy - pi value = %.18f"%scipy.constants.pi)
print("math - pi value = %.18f"%math.pi)
輸出上面的**將給出以下輸出。正如我們可以看到的, 兩個值相同。
scipy - pi value = 3.141592653589793116
math - pi value = 3.141592653589793116
物理常數
scipy.constant包提供了物理常數的數量。最常用的物理常數如下：
先生物理常數
description1.c
真空中的光速
2.speed_of_light
真空中的光速3.g
標準重力加速度4.g
牛頓引力常數5.e
elementry charge6.r
摩爾氣體常數
7.alpha
細結構常數
8.n_a
阿瓦加德羅常數9.k
boltzmann constant
sigma
stefan-boltzmann常數σ
11.m_e
電子質量
12.m_p
proton mass
13.m_n
中子質量
14.h
木板常數
15.plank constant
板常數h
其他重要常數
很難記住所有單位。下面列出了一些基本常數：
先生units
value
1.mass
gram
一克的千克。
grain
一粒以千克為單位。
pound
一磅的千克。
ounce
千克的盎司。
automic_mass
原子質量常數(千克)。
2.time
minute
一秒鐘以秒為單位。
hour
一小時以秒為單位。
day以秒為單位的一天。
year
一年以秒為單位。
3.length
inch
一英吋(公尺)。
foot
一英呎(公尺)。
yard
一碼公尺。
pt以公尺為單位的一點。
micron
一微公尺, 以公尺為單位。
4.pressure
atm帕斯卡的標準氣氛。
atmosphere
帕斯卡的標準氣氛。
bar一帕斯卡。
torr
一托(mmhg)帕斯卡。
5.area
hectare
一公頃的平方公尺。
acre
一英畝平方公尺。
6.speed
kmh每小時公里, 以公尺/秒為單位。
mph每小時英里數, 以每秒公尺為單位。
mach
一場以公尺/秒為單位。
scipy.constant提供find()函式, 該函式返回包含給定字串的physical_constant鍵的列表。
考慮以下示例：
from scipy.constants import find, physical_constants
find('boltzmann')
輸出['boltzmann constant', 'boltzmann constant in hz/k', 'boltzmann constant in ev/k', 'boltzmann constant in inverse meters per kelvin', 'stefan-boltzmann constant']
Python 解決scipy匯入出錯問題
scipy是一款方便 易於使用 專為科學和工程設計的python工具包.它包括統計,優化,整合,線性代數模組,傅利葉變換,訊號和影象處理,常微分方程求解器等。使用這些功能需要scipy，但是python 2.7.12在安裝時沒有改軟體，直接匯入會報錯 importerror no module na...
python安裝scipy 遇到的問題
首先關於anaconda，沒有用過，但是它的安裝必須把原生的python全部卸掉再換裝成它自己。只拿他來做科學計算當然無所謂，但是python對我而言又不是只用來做科學計算的，還是要用一些其他第三方庫包的，因此這樣的做法讓我很警惕，所以暫且不提。以下所有安裝過程假設電腦中安裝有pip，如果沒有就請裝...
python學習第13周 scipy
10.1 題目 題解import numpy from scipy.linalg import lstsq 10.1 least square m 20 n 10 a numpy.random.normal size m,n b numpy.random.normal size m x,residu...