Python 数学与随机数模块

简介

在 2117 年，由于地球表面的恶劣条件，人类已进步到生活在宏伟的地下城市中。我们的实验（Lab）位于这些未来城市之一的避风港（Haven），在那里，鼓舞人心的地下领袖亚历克西斯·西弗（Alexis Cipher）正在运用她对数学和随机性的精通来有效管理能源分配。

亚历克西斯认为，通过教导避风港的市民使用 Python 的 math 和 random 模块，他们可以优化能源资源、制定资源分配策略并维持城市生态系统的平衡。你的任务是按照亚历克西斯概述的步骤，学习 Python 数学和随机计算的力量，并为避风港的可持续发展做出贡献。

Skills Graph

探索 Python 的 math 模块

在这一步中，你将探索 Python 的math模块，该模块提供了对由 C 标准定义的数学函数的访问。亚历克西斯将指导你使用一些基本的数学函数来执行对管理避风港能源资源至关重要的计算。

首先，在~/project目录中打开一个名为math.py的 Python 文件，其内容如下：

import math

def main():
    ## 计算能量输出的平方根
    energy_output = 225
    sqrt_energy_output = math.sqrt(energy_output)
    print("能量输出的平方根是：", sqrt_energy_output)

    ## 使用 math.ceil 计算所需的最小能量单元数
    energy_cells_needed = math.ceil(sqrt_energy_output)
    print("所需的最小能量单元数：", energy_cells_needed)

if __name__ == "__main__":
    main()

要运行你的脚本，请使用以下命令：

python3 math.py

你期望的输出应该如下所示：

能量输出的平方根是: 15.0
所需的最小能量单元数: 15

试用 Python 的 random 模块

接下来，亚历克西斯想教你关于random模块的知识，该模块能让你生成随机数并基于概率做出决策，这对于模拟避风港中变化的能源需求至关重要。

在~/project目录下打开一个名为random.py的 Python 文件，代码如下：

import random

def main():
    ## 生成一个随机的能量峰值
    energy_spike = random.uniform(1.0, 2.0)
    print(f"随机能量峰值乘数：{energy_spike}")

    ## 模拟掷骰子以决定能源分配策略
    dice_roll = random.randint(1, 6)
    if dice_roll <= 3:
        print("策略 A：在所有部门平均分配能源。")
    else:
        print("策略 B：向住宅部门分配更多能源。")

if __name__ == "__main__":
    main()

写完代码后，运行它以查看随机计算的结果：

python3 random.py

你可能会得到类似这样的输出：

随机能量峰值乘数: 1.6548788347052577
策略A：在所有部门平均分配能源。

总结

在这个实验中，我们踏上了前往由亚历克西斯·西弗（Alexis Cipher）领导的未来地下城市避风港（Haven）的旅程，去学习 Python 的math和random模块。我们首先学习了数学模块中的各种函数，以进行基本计算。然后，我们进入了随机性的领域，去理解不可预测的事件如何影响决策。

通过完成这个实验，你已经获得了帮助维持避风港活力的知识，并且或许可以应用类似的策略来优化你所处环境中的资源。无论处理数字还是概率，你现在都拥有了有效进行计算和制定策略的工具。