如何在 Python 中打印前 1000 个(平方根、立方根、四次根和五次根)的列表?

云之外的生活

我很好奇如何在 Python 中生成我自己的列表(第一个、第 n 个数字):(平方根、立方根、四次根和五次根)。

像这样(没有GUI):

Imgur 图片:前 1000 个立方体编号列表

我真的很好奇这是如何创建的,因为我会在一般的数学中学到很多关于根的知识,以及关于解决 Python 根问题的知识。

谢谢你。

克里斯·道尔

由于您对各种不同的幂更感兴趣,您可以编写一个函数,该函数接受您想要打印的第 N 个数字以及您想要使用的幂。然后,它会返回当前值的元组n,价值npower再一个文本公式。

该函数还会产生结果,因此如果您正在寻找较大的 N 值,它们不会立即全部加载到内存中。

在这个例子中,我加载了 pandas 模块只是为了方便地将输出打印为数据框。

编辑更新了一个根示例。根函数可以采用可选参数来获得十进制精度,因为根通常返回十进制值。如果没有给函数提供精度值,则将显示全精度

import pandas as pd

def get_nth_powers(nth, power):
    for n in range(nth):
        written_formula = (" x ".join([str(n)] * power))
        yield (n, n ** power, written_formula)


def get_nth_roots(nth, root, decimal_precision=0):
    decimal_precision = f'0.{decimal_precision}f' if decimal_precision else ''
    for n in range(nth):
        value = n ** (1/root)
        written_formula = (" x ".join([f'{value:{decimal_precision}}'] * root))
        yield (n, value, written_formula)


data = get_nth_powers(1000, 4)
df = pd.DataFrame(data, columns=('Nth', 'To Power', 'formula'))
print(df)

data = get_nth_roots(1000, 2, 3)
df = pd.DataFrame(data, columns=('Nth', 'value', 'formula'))
print(df)

输出

     Nth      To Power                formula
0      0             0          0 x 0 x 0 x 0
1      1             1          1 x 1 x 1 x 1
2      2            16          2 x 2 x 2 x 2
3      3            81          3 x 3 x 3 x 3
4      4           256          4 x 4 x 4 x 4
..   ...           ...                    ...
995  995  980149500625  995 x 995 x 995 x 995
996  996  984095744256  996 x 996 x 996 x 996
997  997  988053892081  997 x 997 x 997 x 997
998  998  992023968016  998 x 998 x 998 x 998
999  999  996005996001  999 x 999 x 999 x 999

[1000 rows x 3 columns]
     Nth      value          formula
0      0   0.000000    0.000 x 0.000
1      1   1.000000    1.000 x 1.000
2      2   1.414214    1.414 x 1.414
3      3   1.732051    1.732 x 1.732
4      4   2.000000    2.000 x 2.000
..   ...        ...              ...
995  995  31.543621  31.544 x 31.544
996  996  31.559468  31.559 x 31.559
997  997  31.575307  31.575 x 31.575
998  998  31.591138  31.591 x 31.591
999  999  31.606961  31.607 x 31.607

[1000 rows x 3 columns]

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