Python Mathematik und Zufall

Einführung

Im Jahr 2117 hat die Menschheit sich aufgrund der harten Bedingungen auf der Erdoberfläche zu Leben in großen unterirdischen Städten entwickelt. Unser Labor befindet sich in Haven, einer dieser zukünftigen Städte, wo eine inspirierende unterirdische Führerin, Alexis Cipher, ihre Beherrschung der Mathematik und des Zufalls nutzt, um die Energieverteilung effektiv zu steuern.

Alexis glaubt, dass durch das Ausbilden der Bürger von Haven im Umgang mit den Modulen math und random in Python sie die Energieressourcen optimieren, die Ressourcenallokation strategisch planen und das Gleichgewicht der städtischen Ökosysteme aufrechterhalten können. Ihre Mission ist es, den von Alexis beschriebenen Schritten zu folgen, die Macht der mathematischen und zufälligen Berechnungen in Python zu lernen und zum Nachhaltigkeitszustand von Haven beizutragen.

Entdecken des Python-Math-Moduls

In diesem Schritt erkundest du das Python-math-Modul, das Zugang zu mathematischen Funktionen bietet, die durch den C-Standard definiert sind. Alexis wird dich durch die Verwendung einiger grundlegender mathematischer Funktionen führen, um Berechnungen durchzuführen, die für die Verwaltung der Energiequellen von Haven von entscheidender Bedeutung sind.

Beginne, indem du eine Python-Datei namens math.py im Verzeichnis ~/project mit dem folgenden Inhalt öffnest:

import math

def main():
    ## Berechne die Quadratwurzel der Energieleistung
    energy_output = 225
    sqrt_energy_output = math.sqrt(energy_output)
    print("Die Quadratwurzel der Energieleistung ist:", sqrt_energy_output)

    ## Verwende math.ceil, um die minimale Anzahl von Energiezellen zu berechnen, die benötigt wird
    energy_cells_needed = math.ceil(sqrt_energy_output)
    print("Minimale Anzahl von Energiezellen, die benötigt wird:", energy_cells_needed)

if __name__ == "__main__":
    main()

Um dein Skript auszuführen, verwende den folgenden Befehl:

python3 math.py

Deine erwartete Ausgabe sollte ungefähr so aussehen:

Die Quadratwurzel der Energieleistung ist: 15.0
Minimale Anzahl von Energiezellen, die benötigt wird: 15

Experimentieren mit dem Python-Zufallsmodul

Als nächstes möchte Alexis dir das random-Modul beibringen, das dir ermöglicht, Zufallszahlen zu generieren und Entscheidungen auf der Grundlage von Zufall zu treffen, was für die Simulation variabler Energiebedarfe in Haven von entscheidender Bedeutung ist.

Öffne eine Python-Datei namens random.py im Verzeichnis ~/project mit dem folgenden Code:

import random

def main():
    ## Generiere einen zufälligen Energieanstiegswert
    energy_spike = random.uniform(1.0, 2.0)
    print(f"Zufälliger Energieanstiegsfaktor: {energy_spike}")

    ## Simuliere ein Würfelwurf, um die Energieallokationsstrategie zu bestimmen
    dice_roll = random.randint(1, 6)
    if dice_roll <= 3:
        print("Strategie A: Verteile Energie gleichmäßig über alle Sektoren.")
    else:
        print("Strategie B: Allokiere mehr Energie an die Wohnsektoren.")

if __name__ == "__main__":
    main()

Nachdem du den Code geschrieben hast, führe ihn aus, um das Ergebnis der Zufallsberechnungen zu sehen:

python3 random.py

Du könntest eine Ausgabe erhalten, die ähnlich ist wie:

Zufälliger Energieanstiegsfaktor: 1.6548788347052577
Strategie A: Verteile Energie gleichmäßig über alle Sektoren.

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir eine Reise nach Haven, einer zukünftigen unterirdischen Stadt, die von Alexis Cipher geleitet wird, unternommen, um die Python-Module math und random zu lernen. Wir haben begonnen, indem wir uns mit verschiedenen Funktionen innerhalb des math-Moduls beschäftigt haben, um essentielle Berechnungen durchzuführen. Anschließend sind wir in das Reich des Zufalls eingetaucht, um zu verstehen, wie unvorhersehbare Ereignisse die Entscheidungsfindung beeinflussen können.

Durch die Fertigstellung dieses Labs hast du das Wissen erworben, um die Lebendigkeit von Haven zu erhalten und vielleicht ähnliche Strategien anzuwenden, um die Ressourcen in deinen Umgebungen zu optimieren. Egal, ob es um Zahlen oder Wahrscheinlichkeit geht, du hast jetzt die Werkzeuge, um effektiv zu berechnen und Strategien zu entwickeln.