Python开根号相加

根据提供的引用内容，没有直接回答Python开根号相加的问题。但是，我们可以通过Python内置的数学库math来实现开根号和相加的操作。具体实现方法如下：

import math

# 开根号
a = math.sqrt(16) # a的值为4

# 相加
b = a + 3 # b的值为7

上述代码中，我们首先导入了Python的数学库math，然后使用sqrt函数来计算16的平方根，将结果赋值给变量a。接着，我们将a的值加上3，将结果赋值给变量b。最终，b的值为7。

相关问题

如何计算df2：取df1中的'R(ohm)'列元素的平方与'X(ohm)'列元素的平方相加后开根号，得到的结果存储在df2中？

要计算 `df2`：首先，你需要将 `df1` 中的 'R(ohm)' 列元素的平方和 'X(ohm)' 列元素的平方分别提取出来，然后将这两个值相加，最后对结果求平方根。这个过程可以按照以下步骤在 Python 的 pandas 库中操作：

import pandas as pd

# 假设 df1 是你的数据框，且已经包含了 'R(ohm)' 和 'X(ohm)' 这两列
df1 = pd.DataFrame(...)

# 提取 'R(ohm)' 和 'X(ohm)' 列，并平方
r_squared = df1['R(ohm)'] ** 2
x_squared = df1['X(ohm)'] ** 2

# 将两个平方值相加
sum_of_squares = r_squared + x_squared

# 计算和求平方根
result = sum_of_squares ** 0.5

# 创建新的数据框 df2 并保存结果
df2 = pd.DataFrame({'Result': result})

# 如果需要，你可以把 'Result' 列作为新数据框的唯一列
df2 = df2[['Result']]

余弦相似度python

以下是余弦相似度算法的Python实现代码：

import math

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    dot_product = sum(vec1[i] * vec2[i] for i in range(len(vec1)))
    magnitude1 = math.sqrt(sum(vec1[i] ** 2 for i in range(len(vec1))))
    magnitude2 = math.sqrt(sum(vec2[i] ** 2 for i in range(len(vec2))))
    return dot_product / (magnitude1 * magnitude2)

其中，vec1和vec2分别是两个向量。我们首先计算这两个向量的点积，即两个向量对应元素相乘后相加得到的结果。然后，我们计算这两个向量的模长，即每个元素的平方和再开根号。最后，余弦相似度就是点积除以两个向量模长的乘积的结果。