Вполне понятно, что NumPy содержит большое количество различных математических операций. NumPy предоставляет стандартные тригонометрические функции, функции для арифметических операций, обработки комплексных чисел и т. Д.
Тригонометрические функции
NumPy имеет стандартные тригонометрические функции, которые возвращают тригонометрические отношения для данного угла в радианах.
пример
import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print 'Sine of different angles:' # Convert to radians by multiplying with pi/180 print np.sin(a*np.pi/180) print '\n' print 'Cosine values for angles in array:' print np.cos(a*np.pi/180) print '\n' print 'Tangent values for given angles:' print np.tan(a*np.pi/180)
Вот его вывод —
Sine of different angles: [ 0. 0.5 0.70710678 0.8660254 1. ] Cosine values for angles in array: [ 1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01 6.12323400e-17] Tangent values for given angles: [ 0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00 1.63312394e+16]
Функции arcsin, arcos и arctan возвращают тригонометрическую обратную величину sin, cos и tan заданного угла. Результат этих функций может быть проверен функцией numpy.degrees () путем преобразования радиан в градусы.
пример
import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print 'Array containing sine values:' sin = np.sin(a*np.pi/180) print sin print '\n' print 'Compute sine inverse of angles. Returned values are in radians.' inv = np.arcsin(sin) print inv print '\n' print 'Check result by converting to degrees:' print np.degrees(inv) print '\n' print 'arccos and arctan functions behave similarly:' cos = np.cos(a*np.pi/180) print cos print '\n' print 'Inverse of cos:' inv = np.arccos(cos) print inv print '\n' print 'In degrees:' print np.degrees(inv) print '\n' print 'Tan function:' tan = np.tan(a*np.pi/180) print tan print '\n' print 'Inverse of tan:' inv = np.arctan(tan) print inv print '\n' print 'In degrees:' print np.degrees(inv)
Его вывод выглядит следующим образом —
Array containing sine values: [ 0. 0.5 0.70710678 0.8660254 1. ] Compute sine inverse of angles. Returned values are in radians. [ 0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] Check result by converting to degrees: [ 0. 30. 45. 60. 90.] arccos and arctan functions behave similarly: [ 1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01 6.12323400e-17] Inverse of cos: [ 0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] In degrees: [ 0. 30. 45. 60. 90.] Tan function: [ 0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00 1.63312394e+16] Inverse of tan: [ 0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] In degrees: [ 0. 30. 45. 60. 90.]
Функции для округления
numpy.around ()
Это функция, которая возвращает значение, округленное до желаемой точности. Функция принимает следующие параметры.
numpy.around(a,decimals)
Куда,
Sr.No. | Параметр и описание |
---|---|
1 |
Входные данные |
2 |
десятичные Количество десятичных знаков, округляемых до. По умолчанию 0. Если отрицательное, целое число округляется до позиции слева от десятичной точки |
Входные данные
десятичные
Количество десятичных знаков, округляемых до. По умолчанию 0. Если отрицательное, целое число округляется до позиции слева от десятичной точки
пример
import numpy as np a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532]) print 'Original array:' print a print '\n' print 'After rounding:' print np.around(a) print np.around(a, decimals = 1) print np.around(a, decimals = -1)
Он производит следующий вывод —
Original array: [ 1. 5.55 123. 0.567 25.532] After rounding: [ 1. 6. 123. 1. 26. ] [ 1. 5.6 123. 0.6 25.5] [ 0. 10. 120. 0. 30. ]
numpy.floor ()
Эта функция возвращает наибольшее целое число, не превышающее входной параметр. Пол скаляра x является наибольшим целым числом i , так что i <= x . Обратите внимание, что в Python пол всегда округляется от 0.
пример
import numpy as np a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) print 'The given array:' print a print '\n' print 'The modified array:' print np.floor(a)
Он производит следующий вывод —
The given array: [ -1.7 1.5 -0.2 0.6 10. ] The modified array: [ -2. 1. -1. 0. 10.]
numpy.ceil ()
Функция ceil () возвращает верхний предел входного значения, т. Е. Ceil скаляра x — это наименьшее целое число i , такое что i> = x.
пример
import numpy as np a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) print 'The given array:' print a print '\n' print 'The modified array:' print np.ceil(a)
Это даст следующий результат —