sqrt+python

在Python中，可以使用math模块中的sqrt函数来计算一个数的平方根。下面是一个示例代码：

import math

n = math.sqrt(100)
print(n)  # 输出结果为：10

在这个例子中，我们首先导入了math模块，然后使用math.sqrt函数来计算100的平方根，并将结果赋值给变量n。最后，我们使用print函数将结果打印出来。

需要注意的是，math模块中的sqrt函数只能用于处理数值类型的数据，如果要处理复数类型的数据，可以使用cmath模块中的sqrt函数。

相关问题

累积前景理论+代码+python

根据提供的引用内容，累积前景理论是一种决策算法，而Python是一种编程语言，两者并没有直接关联。但是，我们可以使用Python来实现累积前景理论算法。

以下是使用Python实现累积前景理论算法的示例代码：

import numpy as np

# 定义决策矩阵
decision_matrix = np.array([[3, 4, 5], [2, 3, 4], [1, 2, 3]])

# 定义正理想解和负理想解
positive_ideal_solution = np.array([5, 5, 5])
negative_ideal_solution = np.array([0, 0, 0])

# 计算欧氏距离
euclidean_distance = np.sqrt(np.sum((decision_matrix - positive_ideal_solution) ** 2, axis=1))

# 计算前景值
frontier_value = np.sum(np.sqrt(np.sum((decision_matrix - negative_ideal_solution) ** 2, axis=1))) / np.sum(euclidean_distance)

# 输出前景值
print("Frontier value: ", frontier_value)

上述代码中，我们使用numpy库来进行矩阵计算。首先，我们定义了一个3x3的决策矩阵，然后定义了正理想解和负理想解。接着，我们计算了每个方案到正理想解的欧氏距离，并计算了前景值。最后，我们输出了前景值。

sqrt在python的用法

在 Python 中，可以使用 `sqrt()` 函数来计算一个数的平方根。`sqrt()` 函数属于 `math` 模块，因此在使用之前需要先导入该模块。下面是一个示例代码：

import math

# 计算平方根
num = 16
sqrt_num = math.sqrt(num)
print("平方根:", sqrt_num)

在上述代码中，我们首先导入了 `math` 模块。然后，我们定义了一个变量 `num` 并赋值为 `16`，接着使用 `math.sqrt()` 函数来计算 `num` 的平方根，并将结果赋值给变量 `sqrt_num`。最后，我们打印出计算得到的平方根。

执行上述代码，输出结果为：

平方根: 4.0

这表示 `16` 的平方根为 `4.0`。