HTML CSS JAVASCRIPT SQL PYTHON PHP HOW TO W3.CSS JAVA JQUERY C++ R React
ภาษาไทย Afrikaans العربية čeština Deutsch Español Français हिन्दी Bahasa Indonesia Italiano 日本語 한국어 မြန်မာဘာသာ Nederlands Polski Português Русский Türkçe Tiếng Việt

Учебник по Python

ДОМАШНЯЯ СТРАНИЦА ПИТОН Введение в Python Python для начала Синтаксис Python Комментарии Python Переменные Python
Переменные Python Имена переменных Присвоить несколько значений Выходные переменные Глобальные переменные Переменные упражнения
Типы данных Python Числа Python Кастинг Python Строки Python
Строки Python Нарезка строк Изменить строки Объединить строки Формат строк Escape Characters String Methods String Exercises
Логические значения Python Операторы Python Списки Python
Python Lists Access List Items Change List Items Add List Items Remove List Items Loop Lists List Comprehension Sort Lists Copy Lists Join Lists List Methods List Exercises
Кортежи Python
Python Tuples Access Tuples Update Tuples Unpack Tuples Loop Tuples Join Tuples Tuple Methods Tuple Exercises
Наборы Python
Python Sets Access Set Items Add Set Items Remove Set Items Loop Sets Join Sets Set Methods Set Exercises
Словари Python
Python Dictionaries Access Items Change Items Add Items Remove Items Loop Dictionaries Copy Dictionaries Nested Dictionaries Dictionary Methods Dictionary Exercise
Python, если...иначе Циклы Python в то время как Python для циклов Функции Python Python лямбда Массивы Python Классы/объекты Python Наследование Питона Итераторы Python Объем Python Модули Python Даты Python Математика Python Python JSON регулярное выражение Python Картинка в картинке Python Python Попробуйте... Кроме Пользовательский ввод Python Форматирование строк Python

Работа с файлами

Обработка файлов Python Файлы чтения Python Python Запись/создание файлов Удалить файлы Python

Модули Python

Учебник по NumPy Прохождение панды Учебник по Сципи

Python Matplotlib

Введение в Matplotlib Matplotlib Начать Пилот Matplotlib Графики Matplotlib Маркеры Matplotlib Линия Matplotlib Метки Matplotlib Сетка Matplotlib Подсюжеты Matplotlib Матплотлиб Скаттер Бары Matplotlib Гистограммы Matplotlib Круговые диаграммы Matplotlib

Машинное обучение

Начиная Средняя медиана режима Среднеквадратичное отклонение Процентиль Распределение данных Нормальное распределение данных Точечная диаграмма Линейная регрессия Полиномиальная регрессия Множественная регрессия Масштаб Поезд/тест Древо решений

Python MySQL

Начать работу с MySQL MySQL Создать базу данных MySQL Создать таблицу Вставка MySQL Выбор MySQL MySQL Где Порядок MySQL MySQL Удалить Таблица удаления MySQL Обновление MySQL Лимит MySQL MySQL присоединиться

Python MongoDB

Начать работу с MongoDB MongoDB Создать базу данных MongoDB Создать коллекцию Вставка MongoDB MongoDB Найти Запрос MongoDB Сортировка MongoDB MongoDB Удалить Коллекция MongoDB Drop Обновление MongoDB Лимит MongoDB

Справочник по Python

Обзор Python Встроенные функции Python Строковые методы Python Методы списка Python Словарные методы Python Методы кортежей Python Методы набора Python Файловые методы Python Ключевые слова Python Исключения Python Глоссарий Python

Справочник по модулям

Случайный модуль Модуль запросов Модуль статистики Математический модуль cМатематический модуль

Python Как

Удалить дубликаты списка Перевернуть строку Добавить два числа

Примеры Python

Примеры Python Компилятор Python Упражнения на Python Питон Викторина Сертификат Python

Метод Python math.hypot()

❮ Математические методы

Пример

Найдите гипотенузу прямоугольного треугольника, если известны перпендикуляр и основание:

#Import math Library
import math

#set perpendicular and base
parendicular = 10
base = 5

#print the hypotenuse of a right-angled triangle
print(math.hypot(parendicular, base))

Определение и использование

Метод math.hypot()возвращает евклидову норму. Евклидова норма — это расстояние от начала координат до заданных координат.

До Python 3.8 этот метод использовался только для нахождения гипотенузы прямоугольного треугольника: sqrt(x*x + y*y).

Начиная с Python 3.8, этот метод также используется для вычисления евклидовой нормы. Для n-мерных случаев предполагается, что переданные координаты имеют вид (x1, x2, x3, ..., xn). Таким образом, евклидова длина от начала координат рассчитывается как sqrt (x1 * x1 + x2 * x2 + x3 * x3 .... xn * xn).

Синтаксис

math.hypot(x1, x2, x3, ..., xn)

Значения параметров

Parameter Description
x1, x2, x3, ..., xn Required. Two or more points representing coordinates

Технические детали

Возвращаемое значение: Значение float, представляющее евклидово расстояние от начала координат для n входных данных или гипотенузу прямоугольного треугольника для двух входных данных.
Журнал изменений: Начиная с 3.8: Также поддерживает n -мерные точки. Более ранние версии поддерживают только двумерные точки.

Дополнительные примеры

Пример

Найдите евклидову норму для данных точек:

#Import math Library
import math

#print the Euclidean norm for the given points
print(math.hypot(10, 2, 4, 13))
print(math.hypot(4, 7, 8))
print(math.hypot(12, 14))

❮ Математические методы