# Числові та математичні модулі

Модулі, описані в цьому розділі, забезпечують числові та математичні функції та типи даних. Модуль `numbers` визначає абстрактну ієрархію числових типів. Модулі `math` і `cmath` містять різні математичні функції для чисел з плаваючою комою та комплексних чисел. Модуль `decimal` підтримує точне представлення десяткових чисел за допомогою арифметики довільної точності.

У цьому розділі задокументовано такі модулі:

- `numbers` — Numeric abstract base classes
  - Числова вежа
  - Notes for type implementers
    - Додавання додаткових числових букв
    - Реалізація арифметичних дій
- `math` — Mathematical functions
  - Теоретико-числові функції та функції представлення
  - Степеневі та логарифмічні функції
  - Тригонометричні функції
  - Кутове перетворення
  - Гіперболічні функції
  - Спеціальні функції
  - Константи
- `cmath` — Mathematical functions for complex numbers
  - Перетворення в і з полярних координат
  - Степеневі та логарифмічні функції
  - Тригонометричні функції
  - Гіперболічні функції
  - Функції класифікації
  - Константи
- `decimal` — Decimal fixed-point and floating-point arithmetic
  - Короткий підручник
  - Десяткові об’єкти
    - Логічні операнди
  - Об’єкти контексту
  - Константи
  - Режими округлення
  - Сигнали
  - Floating-Point Notes
    - Зменшення помилки округлення з підвищеною точністю
    - Особливі цінності
  - Робота з нитками
  - рецепти
  - Десятковий FAQ
- `fractions` — Rational numbers
- `random` — Generate pseudo-random numbers
  - Бухгалтерські функції
  - Функції для байтів
  - Функції для цілих чисел
  - Функції для послідовностей
  - Discrete distributions
  - Дійсні розподіли
  - Альтернативний генератор
  - Примітки щодо відтворюваності
  - Приклади
  - рецепти
  - Command-line usage
  - Command-line example
- `statistics` — Mathematical statistics functions
  - Середні значення та міри центрального розташування
  - Міри поширення
  - Статистика для відносин між двома вхідними даними
  - Деталі функції
  - Винятки
  - `NormalDist` об’єкти
  - Приклади та рецепти
    - Classic probability problems
    - Monte Carlo inputs for simulations
    - Approximating binomial distributions
    - Naive bayesian classifier