NumPy 数学函数

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() 返回数字的下舍整数。

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() 返回数字的上入整数。

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.]