NumPy数学算数函数
发布时间:2022-09-27 15:29:37 所属栏目:PHP教程 来源:
导读: NumPy - 算数函数
很容易理解的是,NumPy 包含大量的各种数学运算功能。 NumPy 提供标准的三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等。
三角函数
NumPy 拥有标准的三角函数,它为弧度制
很容易理解的是,NumPy 包含大量的各种数学运算功能。 NumPy 提供标准的三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等。
三角函数
NumPy 拥有标准的三角函数,它为弧度制
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NumPy - 算数函数 很容易理解的是,NumPy 包含大量的各种数学运算功能。 NumPy 提供标准的三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等。 三角函数 NumPy 拥有标准的三角函数,它为弧度制单位的给定角度返回三角函数比值。 示例 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print '不同角度的正弦值:' # 通过乘 pi/180 转化为弧度 print np.sin(a*np.pi/180) print '\n' print '数组中角度的余弦值:' print np.cos(a*np.pi/180) print '\n' print '数组中角度的正切值:' print np.tan(a*np.pi/180) 输出如下: 不同角度的正弦值: [ 0. 0.5 0.70710678 0.8660254 1. ] 数组中角度的余弦值: [ 1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01 6.12323400e-17] 数组中角度的正切值: [ 0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00 1.63312394e+16] arcsin,arccos,和arctan函数返回给定角度的sinPHP数组排序,cos和tan的反三角函数。 这些函数的结果可以通过numpy.degrees()函数通过将弧度制转换为角度制来验证。 示例 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print '含有正弦值的数组:' sin = np.sin(a*np.pi/180) print sin print '\n' print '计算角度的反正弦,返回值以弧度为单位:' inv = np.arcsin(sin) print inv print '\n' print '通过转化为角度制来检查结果:' print np.degrees(inv) print '\n' print 'arccos 和 arctan 函数行为类似:' cos = np.cos(a*np.pi/180) print cos print '\n' print '反余弦:' inv = np.arccos(cos) print inv print '\n' print '角度制单位:' print np.degrees(inv) print '\n' print 'tan 函数:' tan = np.tan(a*np.pi/180) print tan print '\n' print '反正切:' inv = np.arctan(tan) print inv print '\n' print '角度制单位:' print np.degrees(inv) 输出如下: 含有正弦值的数组: [ 0. 0.5 0.70710678 0.8660254 1. ] 计算角度的反正弦,返回值以弧度制为单位: [ 0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] 通过转化为角度制来检查结果: [ 0. 30. 45. 60. 90.] arccos 和 arctan 函数行为类似: [ 1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01 6.12323400e-17] 反余弦: [ 0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] 角度制单位: [ 0. 30. 45. 60. 90.] tan 函数: [ 0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00 1.63312394e+16] 反正切: [ 0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] 角度制单位: [ 0. 30. 45. 60. 90.] 舍入函数numpy.around() 这个函数返回四舍五入到所需精度的值。 该函数接受以下参数。 numpy.around(a,decimals) 其中: 序号参数及描述 1. a 输入数组 2. decimals 要舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负,整数将四舍五入到小数点左侧的位置 示例 import numpy as np a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532]) print '原数组:' print a print '\n' print '舍入后:' print np.around(a) print np.around(a, decimals = 1) print np.around(a, decimals = -1) 输出如下: 原数组: [ 1. 5.55 123. 0.567 25.532] 舍入后: [ 1. 6. 123. 1. 26. ] [ 1. 5.6 123. 0.6 25.5] [ 0. 10. 120. 0. 30. ] numpy.floor() 此函数返回不大于输入参数的最大整数。 即标量x 的下限是最大的整数i ,使得i = x。 示例 import numpy as np a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) print '提供的数组:' print a print '\n' print '修改后的数组:' print np.ceil(a) 输出如下: 提供的数组: [ -1.7 1.5 -0.2 0.6 10. ] 修改后的数组: [ -1. 2. -0. 1. 10.] (编辑:PHP编程网 - 钦州站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
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