我有这个问题
>>> import math
>>> math.pow(-1.07,1.3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: math domain error
有什么建议吗?
(-1.07)1.3 不是一个实数,因此出现了“Math domain error(数学域错误)”。
如果你需要一个复数,ab 必须被重写为 eb ln a,例如:
>>> import cmath
>>> cmath.exp(1.3 * cmath.log(-1.07))
(-0.6418264288034731-0.8833982926856789j)
如果你只想返回NaN,就要捕获该异常。
>>> import math
>>> def pow_with_nan(x, y):
... try:
... return math.pow(x, y)
... except ValueError:
... return float('nan')
...
>>> pow_with_nan(1.3, -1.07) # 1.3 ** -1.07
0.755232399659047
>>> pow_with_nan(-1.07, 1.3) # (-1.07) ** 1.3
nan
顺便提一下,在Python中通常使用内置的a ** b
来表示乘方,而不是math.pow(a, b)
。
>>> 1.3 ** -1.07
0.755232399659047
>>> (-1.07) ** 1.3
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: negative number cannot be raised to a fractional power
>>> (-1.07+0j) ** 1.3
(-0.6418264288034731-0.8833982926856789j)
In [15]: (-1.07)**(1.3+0j)
Out[15]: (-0.64182642880347307-0.88339829268567893j)
复数(和负数)的非整数次幂涉及一个重要的细节。指数函数在实数线上是单射的;即exp(a) = exp(b)意味着a = b。但在复平面上并非如此。由于exp(2*pi*i) = 1,指数函数是2*pi*i周期性的。
这引出了一个问题:我们使用哪个对数函数分支?这个问题是复分析的核心问题之一。
Python 对这种情况做出了智能响应。除非你明确使用它的复数构造器,否则你将只处理实数。由于负数的分数次幂永远不是实数,因此Python会适当地抛出异常。
我正在使用Python 2.5.4,我得到了这个:
>>> import math
>>> math.pow(-1.07,1.3)
nan
负数底数的幂是复数。以下是一个例子,说明如何修复它:
from numpy import *
t = arange(-3, 3, 0.1)
for n in range(0,len(t)):
T = t[n]
x = (complex(-0.5,0))**T
print(T, x)