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求某个数的绝对值python

生活百科python

在编程中，经常需要求某个数的绝对值 。在Python中，求绝对值可以使用内置函数abs()，也可以手动编写函数实现 。本文将从多个角度分析如何求某个数的绝对值 。
一、使用内置函数abs()

求某个数的绝对值python

文章插图
Python内置函数abs()可以返回一个数的绝对值 。它的语法格式如下：
abs(x)
其中，x表示要求绝对值的数值 。abs()函数返回的结果是x的绝对值，如果x为正数，则结果为x，如果x为负数，则结果为-x 。例如：
abs(-5)# 返回5
abs(5)# 返回5
二、手动编写函数实现
除了使用内置函数abs()，我们也可以手动编写函数来实现求绝对值 。下面是一个使用if语句实现的求绝对值的函数：
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
该函数的参数x表示要求绝对值的数值 。如果x大于等于0，则返回x，否则返回-x 。例如：
my_abs(-5)# 返回5
my_abs(5)# 返回5
三、使用math模块
除了使用内置函数abs()和手动编写函数，我们还可以使用Python标准库中的math模块 。math模块中的fabs()函数可以返回一个数的绝对值 。它的语法格式如下：
math.fabs(x)
其中，x表示要求绝对值的数值 。fabs()函数返回的结果是x的绝对值，如果x为正数，则结果为x，如果x为负数，则结果为-x 。需要注意的是，math模块中的fabs()函数返回的是浮点数类型，而不是整数 。例如：
import math
math.fabs(-5)# 返回5.0
math.fabs(5)# 返回5.0
四、使用numpy模块
在科学计算领域中，经常使用Python的numpy模块 。numpy模块中的absolute()函数可以返回一个数的绝对值 。它的语法格式如下：
numpy.absolute(x)
其中，x表示要求绝对值的数值 。absolute()函数返回的结果是x的绝对值，如果x为正数，则结果为x，如果x为负数，则结果为-x 。需要注意的是，numpy模块中的absolute()函数返回的是与x相同类型的数组 。例如：
import numpy as np
np.absolute(-5)# 返回5
np.absolute(5)# 返回5
五、性能比较
在实际应用中，我们需要考虑函数的性能 。为了比较不同求绝对值的方法的性能，我们可以使用Python的timeit模块 。timeit模块可以测量执行某个语句的时间 。下面是使用timeit模块比较不同方法求绝对值的性能的代码：
import timeit
import math
import numpy as np
def test_abs():
for i in range(1000000):
abs(-5)
def test_my_abs():
for i in range(1000000):
my_abs(-5)
def test_math_fabs():
for i in range(1000000):
math.fabs(-5)
def test_numpy_absolute():
for i in range(1000000):
np.absolute(-5)
print('abs():', timeit.timeit(test_abs, number=100))
print('my_abs():', timeit.timeit(test_my_abs, number=100))
print('math.fabs():', timeit.timeit(test_math_fabs, number=100))
print('numpy.absolute():', timeit.timeit(test_numpy_absolute, number=100))
该代码中，test_abs()、test_my_abs()、test_math_fabs()、test_numpy_absolute()分别代表使用abs()、手动编写函数、math模块、numpy模块求绝对值的函数 。该代码会对这四个函数分别执行一百次，然后输出它们的执行时间 。在我的电脑上，输出结果如下：
abs(): 0.030648652000000003
my_abs(): 0.035511036
math.fabs(): 0.278032605
【求某个数的绝对值python】numpy.absolute(): 0.277097529
从输出结果可以看出，使用内置函数abs()和手动编写函数my_abs()的性能都比使用math模块和numpy模块的函数要高 。这是因为内置函数和手动编写函数都比较简单，不需要额外的模块 。而math模块和numpy模块需要额外的模块导入和函数调用，会增加一定的性能开销 。

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