exponentation 1.0.0

This is a computational library based on AI for optimal exponentiation.

exponentation

📊 Описание

✨Exponentation - это библиотека Python, которая помогает определить наиболее эффективный метод возведения в степень, учитывая различные критерии, такие как основание степени и температура нагревания процессора. Эта библиотека разработана для того, чтобы помочь вам выбрать оптимальный метод для вашего конкретного случая, учитывая разные факторы.

🚀 Функционал

• Автоматический выбор метода: Exponentation автоматически выбирает наиболее эффективный метод возведения в степень на основе входных данных, таких как основание, степени и учет нагревания процессора.

• Результаты с различными методами: Вы можете получить результаты возведения в степень с использованием различных методов и сравнить их для выбора наилучшего.

• Управление методом: Для возведения числа в степень можно использовать различные методы без необходимости выбора наилучшего. Каждый из предложенных методов выполняет эту операцию по-своему:

  • Древовидный метод (tree)
  • Накапливающий метод (accum)
  • Наивный метод (power_with_naive)
  • Метод "Лестница Монтгомери" (stairs)
  • Метод множителей (power_fact)
  • Право-левый метод (right_left)
  • Бинарный метод (binary)

  Вы можете использовать каждый из этих методов отдельно для возведения числа в степень.

📦 Установка

pip install exponentation

🛠️ Доступные функции

Exponentation предоставляет следующие функции для работы с возведением в степень:

• get_best_methods(base: list[int, float], exponent: list[int], t_factor: list[int], by_time=True, by_memory=True): Эта функция определяет наиболее эффективный метод возведения числа в степень на основе входных данных, таких как основание степени и учет температуры нагревания процессора.

  import exponentation
  
  prediction = exponentation.get_best_methods([10, 100, 1500], [101, 13, 170000], [1, 0, 1], by_time=True, by_memory=True))
  
  print(prediction)  
  

• get_result_by_best_method(df: DataFrame, by_time_method=True, by_memory_method=False): Дополнительно с результатом прошлой функции Вы можете использовать следующую функцию, которая выведет дополнительной колонкой результат предпочтительным методом (по времени или по памяти определяется на входе)

  result_df = exponentation.get_result_by_best_method(df=df, by_time_method=True)
  
  print(result)
  

• Также, помимо использования общего метода get_prediction, вы можете вызвать каждый метод отдельно и получить результат возведения чисел в степень.

  exponentation.right_left(100, 100)
  

❗❗❗ Важно отметить то, что на вход в основания могут поступать все рациональные числа, а на вход в степень - натуральные.

Made with ❤️ by Katya Ryabova