Python中根号输入的5种方法详解 | Python平方根教程

import math

# 计算整数的平方根
num1 = 25
sqrt1 = math.sqrt(num1)
print(f"{num1}的平方根是: {sqrt1}")  # 输出: 25的平方根是: 5.0

# 计算小数的平方根
num2 = 2.25
sqrt2 = math.sqrt(num2)
print(f"{num2}的平方根是: {sqrt2}")  # 输出: 2.25的平方根是: 1.5

# 计算负数的平方根（会报错）
try:
    math.sqrt(-9)
except ValueError as e:
    print(f"错误: {e}")  # 输出: 错误: math domain error

# 计算整数的平方根
num1 = 16
sqrt1 = num1 ** 0.5
print(f"{num1}的平方根是: {sqrt1}")  # 输出: 16的平方根是: 4.0

# 计算小数的平方根
num2 = 0.25
sqrt2 = num2 ** (1/2)
print(f"{num2}的平方根是: {sqrt2}")  # 输出: 0.25的平方根是: 0.5

# 计算负数的平方根（结果为复数）
num3 = -4
sqrt3 = num3 ** 0.5
print(f"{num3}的平方根是: {sqrt3}")  # 输出: -4的平方根是: (1.2246467991473532e-16+2j)

import numpy as np

# 计算单个数值的平方根
num1 = 9
sqrt1 = np.sqrt(num1)
print(f"{num1}的平方根是: {sqrt1}")  # 输出: 9的平方根是: 3.0

# 计算数组中所有元素的平方根
arr = [4, 9, 16, 25]
sqrt_arr = np.sqrt(arr)
print(f"数组的平方根: {sqrt_arr}")  # 输出: 数组的平方根: [2. 3. 4. 5.]

# 计算二维数组的平方根
matrix = np.array([[1, 4], [9, 16]])
sqrt_matrix = np.sqrt(matrix)
print("矩阵的平方根:")
print(sqrt_matrix)
# 输出:
# [[1. 2.]
#  [3. 4.]]

import cmath

# 计算正数的平方根
num1 = 16
sqrt1 = cmath.sqrt(num1)
print(f"{num1}的平方根是: {sqrt1}")  # 输出: (4+0j)

# 计算负数的平方根
num2 = -9
sqrt2 = cmath.sqrt(num2)
print(f"{num2}的平方根是: {sqrt2}")  # 输出: 3j

# 计算复数的平方根
num3 = 3 + 4j
sqrt3 = cmath.sqrt(num3)
print(f"{num3}的平方根是: {sqrt3}")  # 输出: (2+1j)

def newton_sqrt(n, tolerance=1e-10):
    """
    使用牛顿迭代法计算平方根
    
    参数:
    n -- 要计算平方根的数字
    tolerance -- 容差精度 (默认: 1e-10)
    
    返回:
    n的平方根
    """
    if n < 0:
        raise ValueError("负数需要使用复数")
    
    if n == 0:
        return 0
    
    # 初始猜测值
    x = n
    prev = 0
    
    # 迭代直到达到精度要求
    while abs(x - prev) > tolerance:
        prev = x
        x = (x + n / x) / 2
    
    return x

# 测试自定义函数
print(f"2的平方根(牛顿法): {newton_sqrt(2)}")
print(f"数学库计算: {math.sqrt(2)}")

# 立方根
cube_root = 8 ** (1/3)

# 四次方根
fourth_root = 16 ** (1/4)

import cmath
result = cmath.sqrt(-4)  # 返回 2j