Det gyllene snittet som kedjebråk i Python

Det gyllene snittet är, som kanske bekant, ett förhållande som delar in en sträcka i delsträckorna a och b så att

\frac{a+b}{a}=\frac{a}{b} Gyllene snittet
Man kan få fram ett uttryck för det gyllene snittet med hjälp av en andragradsekvation. Det blir ett irrationellt tal som ungefär är 1,618 (det innebär att sträckan a i figuren ovan är 1,618 gånger längre än sträckan b). Men det går även att representera det gyllene snittet med hjälp av ett s.k kedjebråk. Det är ett bråk som består av ett till bråk som är uppbyggt på samma sätt som det första, som i sin tur är uppbyggt av ytterligare ett bråk efter samma mönster osv. Eftersom antalet ”bråk i bråket” går mot oändligheten så går inte annat än att få fram ett närmevärde på det i decimalform. Det är det nedanstående program i Python gör.

Efter 38 iterationer ger programmet 15 korrekta decimaler. Inte det mest effektiva sättet att få fram ett närmevärde på kanske, men ändå kul att ett så pass kort program kan utföra de operationer som snabbt blir bökiga med en vanlig räknare (RPN-räknare undantaget).

Validating input in Python 3

Just the outcome of my experiments in validating input in Python 3. The first one is quite long, but the method can easily be used for e.g safe menus.

The second one is shorter, and uses Python’s error catching ability. But this method is not so good to be used in other situation other than number input; i.e any number and only numbers.

Python i en notebook

För ett par år sedan gick jag en Python-kurs på KTH. Den var lärorik, och jag hade väldigt roligt när jag gick den. Det är ändå något speciellt att skapa ett program från grunden och få det att göra som man vill.

Igår sprang jag på en instruktion om hur man kan visualisera data med hjälp av Python. Det ledde mig i sin tur till Jupyter, som är en webbsaserad ”notebook” som bl a kan kopplas till Python. Jag har jobbat en del med Mathematica tidigare, och upplägget av Jupyter är liknande. Jag testade de program som jag hade skrivit i kursen i Jupyter-miljön, och de funkade bra där.

Enkelt Pythonprogram.png
Första programmet i den Pythonkurs jag gick år 2015

Fortsätt läsa ”Python i en notebook”