关于算数转换成Python语言

刚学Python，基础的都还没怎么搞懂，有人晓得下面这些算式怎么转换成Python语言吗？稍微举个例子讲一讲就好

参考网络搜索的链接，依据题目式子，使用python自带的各库函数即可实现题目所求。

代码如下（仅供参考）：

参考链接：

import math
import numpy as np

x=12
y=10E-5

# https://blog.csdn.net/qq_51646682/article/details/127548778
s1 = 1+x/math.factorial(3)-y/ math.factorial(5)


# https://blog.csdn.net/Kzy__224/article/details/126598417
# https://www.python51.com/jc/11947.html
# https://jingyan.baidu.com/article/22a299b53396bbdf18376a7a.html
s2 = 2*np.log(math.fabs(x-y))/(math.exp(x+y)-math.tan(y))


# https://blog.csdn.net/weixin_52026996/article/details/115307239
s3 = (math.sin(x)+math.cos(y))/(x*x+y*y)+ math.pow(x,y)/(x*y)

# https://baijiahao.baidu.com/s?id=1739557155390240365&wfr=spider&for=pc
s4 = math.exp(math.pi/2*x)+ math.log10(math.fabs(x-y))/(x+y)

print(s1)
print(s2)
print(s3)
print(s4)

阶乘、对数、三角函数，都可以使用math模块内置的函数实现

from math import *

def fun1(x, y):
    return 1 + x/factorial(3) - y/factorial(5)

def fun2(x, y):
    return 2*log(abs(x-y)) / (pow(e,x+y)-tan(y))

def fun3(x, y):
    return (sin(x)+cos(y)) / (pow(x,2)+pow(y,2)) + pow(x,y)/(x*y)

def fun4(x, y):
    return pow(e, pi/2*x) + log(abs(x-y))/(x+y) 

x = 12
y = float("1e-5")
print(fun1(x,y))
print(fun2(x,y))
print(fun3(x,y))
print(fun4(x,y))

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/361578
• 这篇博客你也可以参考下：Python报错
• 除此之外, 这篇博客: [易懂]两连杆关节机械臂机器人给定位置求解各关节转动角度教程模拟Python实现中的 鼠标选定屏幕上一点，然后求逆解进行运动Python实现代码 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 下面是效果图，打开你的编辑器跟着我写的代码实践吧，你的赞和关注是我持续分享的动力。
  

  """
  @author 李韬——知乎@Ai酱
  教程地址：https://blog.csdn.net/varyshare/article/details/96885179
  """
  import numpy as np
  from numpy import cos, sin, arccos, arctan2, sqrt
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  (target_x,target_y) = (1,1) # 机器人要到达的目标点
  class TwoLinkArm:
      """
      两连杆手臂模拟。
      所使用的变量与模拟实体对应关系如下所示：
      (joint0)——连杆0——(joint1)——连杆1——[joint2]
      注意：joint0是基座也是坐标原点(0,0)
      """
  
      def __init__(self, _joint_angles=[0, 0]):
          # 第0个关节是基座所以坐标固定是原点(0,0)
          self.joint0 = np.array([0, 0])
          # 机器人两段连杆（手臂）的长度
          self.link_lengths = [1, 1]
          self.update_joints(_joint_angles)
  
      def update_joints(self, _joint_angles):
          self.joint_angles = _joint_angles
          self.forward_kinematics()
  
      def forward_kinematics(self):
          """
          根据各个关节角计算各个关节的位置.
          注意：所使用的变量与模拟实体对应关系如下所示：
          (joint0)——连杆0——(joint1)——连杆1——[joint2]
          """
  
          # 计算关节1的位置
          # q0,q1分别是第0和第1个关节的关节角
          q0 = self.joint_angles[0]
          a0 = self.link_lengths[0]
          self.joint1 = self.joint0 + [a0 * cos(q0), a0 * sin(q0)]
          # 计算关节2的位置
          q1 = self.joint_angles[1]
          a1 = self.link_lengths[1]
          # 注意：q1是杆1相对于杆0的延长线的转角，而杆0相对水平线的转角是q0
          # 所以杆1相对水平线的转角是(q0+q1), 而joint2是杆1的末端
          self.joint2 = self.joint1 + [a1 * cos(q0 + q1), a1 * sin(q0 + q1)]
  
      def plot(self):
          """
          绘制当前状态下的机械臂
          """
          
          # 清理坐标系中的内容
          plt.cla()
  
          # 三个关节的坐标
          x = [self.joint0[0], self.joint1[0], self.joint2[0]]
          y = [self.joint0[1], self.joint1[1], self.joint2[1]]
          # 绘制这样的一条线——连杆0————连杆1——
          plt.plot(x, y, c="red", zorder=1)
          # 绘制三个黑圆点代表关节,zorder=2是为了让绘制的点盖在直线上面
          plt.scatter(x, y, c="black", zorder=2)
          # 绘制目标点
          global target_x,target_y
          plt.scatter(target_x,target_y,c='blue',marker='*')
          # 固定住坐标系，
          # 不让它乱变，不让我点击的坐标和它显示的坐标不是一个坐标
          plt.xlim(-2, 2)
          plt.ylim(-2, 2)
          
  
  
      def inverse_kinematic(self, x, y):
          """
          逆运动学求解要达到(x,y)需要转动的角度，
          返回机器人各关节需要转动的角度
          """
          a0 = self.link_lengths[0]
          a1 = self.link_lengths[1]
          q1 = arccos((x ** 2 + y ** 2 - a0 ** 2 - a1 ** 2) / (2 * a0 * a1))
          q0 = arctan2(y, x) - arctan2(a1 * sin(q1), a1 * cos(q1) + a0)
          return [q0, q1]
  
      def animation(self,x,y):
          _joint_angles = self.inverse_kinematic(x, y)
  
          # 将这个角度变化过程分解成一个1s内的执行15步的慢动作
          duration_time_seconds = 1
          actions_num = 15
          angles_per_action = (np.array(_joint_angles) - np.array(self.joint_angles))/actions_num
          plt.ion() # 开启交互模式不然没有动画效果
          for action_i in range(actions_num):
              
              self.joint_angles = np.array(self.joint_angles) + angles_per_action
              self.update_joints(self.joint_angles)
              self.plot()
              dt = duration_time_seconds/actions_num
              plt.pause(dt)
  
  
      
      def to_mouse_posi(self,event):
          """
          鼠标点击事件处理函数：记录鼠标在坐标系中的位置(x,y)
          然后将其设置为机器人要到达的目标点
          """
          global target_x, target_y
          if event.xdata == None or event.ydata == None:
              print("请在坐标系内选择一个点")
              return
          target_x = event.xdata
          target_y = event.ydata
          self.animation(target_x,target_y)
              
  
  # ---------------------------------
  def main():
      fig = plt.figure()
      arm_robot = TwoLinkArm()
      arm_robot.animation(target_x,target_y)
      fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", arm_robot.to_mouse_posi)
      plt.ioff() # 一定要终止交互模式不然会一闪而过
      plt.show()
  
  
  if __name__ == "__main__":
      main()
      pass
  
  

  参考文献：
  [1] https://robotacademy.net.au/lesson/inverse-kinematics-for-a-2-joint-robot-arm-using-geometry/

• 您还可以看一下 张日智老师的python安全开发/高级渗透技术课程中的 4.5 实战多线程爬取妹子图片上小节, 巩固相关知识点