NumPy 数学函数

Sylvia ·
更新时间:2024-11-01
· 926 次阅读

NumPy 数学函数

NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等。

三角函数

NumPy 提供了标准的三角函数:sin()、cos()、tan()。

实例 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))

输出结果为:

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 sin,cos 和 tan 的反三角函数。

这些函数的结果可以通过 numpy.degrees() 函数将弧度转换为角度。

实例 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))

输出结果为:

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() 函数返回指定数字的四舍五入值。

numpy.around(a,decimals)

参数说明:

a: 数组 decimals: 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 实例 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))

输出结果为:

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()

numpy.floor() 返回小于或者等于指定表达式的最大整数,即向下取整。

实例 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.floor(a))

输出结果为:

提供的数组: [-1.7 1.5 -0.2 0.6 10. ] 修改后的数组: [-2. 1. -1. 0. 10.] numpy.ceil()

numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数,即向上取整。

实例 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))

输出结果为:

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.]



需要 登录 后方可回复, 如果你还没有账号请 注册新账号