1、python中使用pow函数求n的n方根。首先打开python的编辑器，新建一个python 3的文件：
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2、pow函数的用法很简单，只要传入待开方的数，以及要开几次方就可以了。比如演示里是3开3次方：
3、然后需要编译运行，点击菜单栏上run下面的run命令，执行编译运行：
4、在下方的结果中即可看到运算的结果尾27，说明是是正确的。以上就是python中开N次方的操作方法：
首先，导入math函数库。
一、计算平方根
输入一个数值，保存在变量n中。
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用函数sqrt，计算变量平方根的值。
二、计算幂
可以用函数exp，计算e的x次幂。
三、计算对数
设置两个数，保存在变量n和a中。
接着，用log函数计算以a为基数n的对数。
运行程序，其结果如下图所示。
1：二分法
求根号5
a:折半： 5/2=2.5
b:平方校验: 2.5*2.5=6.255，并且得到当前上限2.5
c:再次向下折半:2.5/2=1.25
d:平方校验：1.25*1.25=1.56255,得到当前下限1.25
e:再次折半:2.5-(2.5-1.25)/2=1.875
f:平方校验：1.875*1.875=3.5156255,得到当前下限1.875
每次得到当前值和5进行比较，并且记下下下限和上限，依次迭代，逐渐逼近平方根：
代码如下：
import math
from math import sqrt
def sqrt_binary(num):
x=sqrt(num)
y=num/2.0
low=0.0
up=num*1.0
count=1
while abs(y-x)0.00000001:
print count,y
count+=1
if (y*ynum):
up=y
y=low+(y-low)/2
else:
low=y
y=up-(up-y)/2
return y
print(sqrt_binary(5))
print(sqrt(5))
2：牛顿迭代
仔细思考一下就能发现，我们需要解决的问题可以简单化理解。
从函数意义上理解：我们是要求函数f(x) = x²，使f(x) = num的近似解，即x² - num = 0的近似解。
从几何意义上理解：我们是要求抛物线g(x) = x² - num与x轴交点（g(x) = 0）最接近的点。
我们假设g(x0)=0，即x0是正解，那么我们要做的就是让近似解x不断逼近x0，这是函数导数的定义：
从几何图形上看，因为导数是切线，通过不断迭代，导数与x轴的交点会不断逼近x0。
二次方根，表示为〔√￣〕。
如：数学语言为：√￣16=4。语言描述为：根号下16=4。
以下实例为通过用户输入一个数字，并计算这个数字的平方根：#-*-coding:UTF-8-*-#Filename:test.pynum=float(input('请输入一个数字：'))num_sqrt=num**0.5print('%0.3f的平方根为%0.3f'%(num，num_sqrt))。执行以上代码输出结果为：$pythontest.py请输入一个数字：44.000的平方根为2.000，在该实例中，我们通过用户输入一个数字，并使用指数运算符**来计算该数的平方根。
# -*- coding: utf-8 -*-
import math
def main(x):
x = 5
y = math.sqrt(x)
print(y)
if __name__ == "__main__":
main()
可以使用math库
import matha = 4print math.sqrt(4) # 2
也可以直接利用python的**运算符
a = 8a**(1/3) # 开3次方相当于1/3次乘方 结果是2 math中其他常用的数学函数：ceil(x) 取顶floor(x) 取底fabs(x) 取绝对值factorial (x) 阶乘hypot(x,y) sqrt(x*x+y*y)pow(x,y) x的y次方sqrt(x) 开平方log(x)log10(x)trunc(x) 截断取整数部分isnan (x) 判断是否NaN(not a number)degree (x) 弧度转角度radians(x) 角度转弧度