在Python中，"cost"一词没有特定的内置用法。它通常是根据上下文来确定其含义。以下是一些常见的使用情况：
在机器学习中，"cost"通常指代损失函数（loss function），用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差异。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross Entropy）等。
在算法分析中，"cost"可以指代算法的时间复杂度或空间复杂度，用于衡量算法执行所需的时间或空间资源。
在商业领域中，"cost"可以指代成本，用于计算产品或服务的生产成本或经营成本。
需要根据具体的上下文来确定"cost"的含义和使用方式。如果您有特定的上下文或问题，请提供更多细节，以便我能够给出更准确的回答。
Python cos() 函数
描述
cos() 返回x的弧度的余弦值
语法
以下是 cos() 方法的语法:
import math
math.cos(x)
注意：cos()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，然后通过 math 静态对象调用该方法。
参数
x -- 一个数值。
返回值
返回x的弧度的余弦值,-1 到 1 之间。
以下展示了使用 cos() 方法的实例：
#!/usr/bin/python
import math
print "cos(3) : ", math.cos(3)
print "cos(-3) : ", math.cos(-3)
print "cos(0) : ", math.cos(0)
print "cos(math.pi) : ", math.cos(math.pi)
print "cos(2*math.pi) : ", math.cos(2*math.pi)
以上实例运行后输出结果为：
cos(3) : -0.9899924966
cos(-3) : -0.9899924966
cos(0) : 1.0
cos(math.pi) : -1.0
cos(2*math.pi) : 1.0
