怎么样用python编写2的n次方

#!/usr/bin/env python3

网站建设哪家好，找成都创新互联！专注于网页设计、网站建设、微信开发、小程序设计、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了辽阳免费建站欢迎大家使用！

#-*- coding:utf-8 -*-

#":"冒号后面为对参数注释，"→"为对整个函数注释

def two_function(n:"循环次数")-"求2的次方冥":

a = 2

i = 0

while in:

x = a

i = i+1

a = a*2

print("第%d个2相乘值为：%d" % (i,x))

python求一元二次函数

######python求标准的一元二次方程的解###############

a,b,c= map(float,input("请输入aX^2+bX+c=0,函数中的三个参数：(空格隔开)").split())

###使用公式b^2-4ac判定是否有解b^2-4ac####

i=b*b-4*a*c

if i0:

print("该方程无实数解！")

elif i==0:

print("该方程解为：%.2f"%((-1)*b/(2*a)))#有一个解

else:

print("该方程解为：%.2f或%.2f"%((((-1)*b+i**0.5)/(2*a)),(((-1)*b-i**0.5)/(2*a))))

该方法运用是运用公式求解，保留两位小数，只能求实数解，供参考，有问题可追问

2的n次方python代码是什么？

Python中的n次方用pow()方法来表示。

语法：math.pow( x, y )。

内置的 pow() 方法pow(x, y[, z])。

函数是计算x的y次方，如果z在存在，则再对结果进行取模，其结果等效于pow(x,y) %z。

注意：pow() 通过内置的方法直接调用，内置方法会把参数作为整型，而 math 模块则会把参数转换为 float。

语言特点

1、优点：

简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档  。

易读、易维护：风格清晰划一、强制缩进、用途广泛

速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。

免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。

2、缺点：

单行语句和命令行输出问题：很多时候不能将程序连写成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个py文件。

给初学者带来困惑：独特的语法，这也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑。即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱当中。

运行速度慢：这里是指与C和C++相比。Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。

所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

以上内容参考  百度百科-python

python里的二次根式怎么写

二次方根，表示为〔√￣〕。

如：数学语言为：√￣16=4。语言描述为：根号下16=4。

以下实例为通过用户输入一个数字，并计算这个数字的平方根：#-*-coding:UTF-8-*-#Filename:test.pynum=float(input('请输入一个数字：'))num_sqrt=num**0.5print('%0.3f的平方根为%0.3f'%(num，num_sqrt))。执行以上代码输出结果为：$pythontest.py请输入一个数字：44.000的平方根为2.000，在该实例中，我们通过用户输入一个数字，并使用指数运算符**来计算该数的平方根。

网站标题：python2次方函数 python二次幂
本文路径：http://scyanting.com/article/doshhpe.html