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Python als Taschenrechner

Python eignet sich hervorragend als Taschenrechner. Wenn wir schnell etwas ausrechnen wollen, ist das Starten einer Python Konsole in einem Terminal oder im Jupyter Lab sicher ein guter Weg. Solche Rechnungen können dann auch leicht in ein Skriptfile übertragen und abgespeichert werden. Dieses Vorgehen macht Python zum besseren Taschenrechner.

Code	Operation	Beispiel
+	Addieren	2+3
-	Subtrahieren	2-3
*	Multiplizieren	2*3
/	Dividieren	2/3
%	Modulo	2%3
**	Potenzieren	2**3

Auf jeder Tastatur finden sich die Zeichen +,-,*,/ welche die wichtigsten mathematischen Operationen darstellen. In Python können wir diese Zeichen direkt für Berechnungen nutzen.

2+3 # add

5

2-3 # sub

-1

2*3 # multi 

6

2/3 # div

0.6666666666666666

Zusätzlich besitzt Python noch die Operation Modulo % welche den Rest einer Division ausgibt.

2 % 3

2

Eine ganzzahlige Division kann mit // durchgeführt werden.

2 // 3

0

Das Potenzieren von Zahlen ist mit ** möglich.

2**3

8

Komplexe Zahlen

Was Python besonders für Ingenieure und Physiker interessant macht, ist das Vorhandensein von komplexen Zahlen. Eine imaginäre Zahl wir dabei mit einem j ausgewiesen.

type(1.) # float number

float

type(2.j) # imaginary / complex number

complex

1+2j

(1+2j)

(1+2j)+(2+4j)

(3+6j)

(1+2j)-(2+4j)

(-1-2j)

(1+2j)/(2+4j)

(0.5+0j)

Es lassen sich zum Beispiel Probleme der Wechselstromrechnung direkt mit Python lösen.

math Modul

Moderne Taschenrechner besitzen meist einen Wissenschaftlichen Modus. Wenn dieser Modus vorhanden bzw. aktiviert ist, stehen zum Beispiel trigonometrische Methoden und wichtige Konstanten zur Verfügung. Wir können diese Methoden in Python mit math nachladen.

import math

Die Kreiszahl \(\pi\) steht nun zur Verfügung.

math.pi

3.141592653589793

Die Kreizahl \(\pi\) wird oft mit trigonometrischen Funktionen verwendet. So sollte für \(sin(2\pi)=0\) und für \(cos(2\pi)=1\) gelten.

math.sin(math.pi*2.)

-2.4492935982947064e-16

math.cos(math.pi*2.)

1.0

Eine weiter wichtige Konstante ist die Eulerzahl \(e\). Auch diese können wir nun verwenden.

math.e

2.718281828459045

Diese Zahl spielt in der Mathematik und Physik eine überragende Rolle. Oft wollen wir eine Funktion der Form

\[ e^{x} \]

für eine bestimmte Zahl \(x\) bestimmen. Das lässt sich mit math.e und ** erreichen.

math.e**2

7.3890560989306495

Mit dir können wir überprüfen, ob eine mathematische Funktion in math vorhanden ist.

'tan' in dir(math)

True

Eine Auflistung aller Funktion erreichen wir mit:

dir(math)

['__doc__',
 '__file__',
 '__loader__',
 '__name__',
 '__package__',
 '__spec__',
 'acos',
 'acosh',
 'asin',
 'asinh',
 'atan',
 'atan2',
 'atanh',
 'ceil',
 'comb',
 'copysign',
 'cos',
 'cosh',
 'degrees',
 'dist',
 'e',
 'erf',
 'erfc',
 'exp',
 'expm1',
 'fabs',
 'factorial',
 'floor',
 'fmod',
 'frexp',
 'fsum',
 'gamma',
 'gcd',
 'hypot',
 'inf',
 'isclose',
 'isfinite',
 'isinf',
 'isnan',
 'isqrt',
 'lcm',
 'ldexp',
 'lgamma',
 'log',
 'log10',
 'log1p',
 'log2',
 'modf',
 'nan',
 'nextafter',
 'perm',
 'pi',
 'pow',
 'prod',
 'radians',
 'remainder',
 'sin',
 'sinh',
 'sqrt',
 'tan',
 'tanh',
 'tau',
 'trunc',
 'ulp']

Fazit

Python eignet sich hervorragend für mathematische Aufgaben. Schon Python selbst ermöglicht es, technische Aufgaben elegant zu lösen. Mit dem Modul math stehen eigentlich alle mathematischen Funktionen für skalare Aufgaben zur Verfügung.

Werden Konzepte der Vektor- und Matrizenrechnung benötigt, können diese mit numpy und scipy nachinstalliert werden.

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