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Numpy包含大量的数学函数,如三角函数、算术函数和处理复数的函数等等,这些函数可以用来执行各种数学操作。

三角函数

Numpy中包含三角函数,用于不同角度的正弦、余弦和正切等就散。

示例

import numpy as np  
arr = np.array([0, 30, 60, 90, 120, 150, 180])  
print("\n角的正弦值",end = " ")  
print(np.sin(arr * np.pi/180))  
print("\n角的余弦值",end = " ")  
print(np.cos(arr * np.pi/180))  
print("\n角的正切值",end = " ")  
print(np.tan(arr * np.pi/180))  

输出

角的正弦值
[0.00000000e+00 5.00000000e-01 8.66025404e-01 1.00000000e+00
 8.66025404e-01 5.00000000e-01 1.22464680e-16]

角的余弦值
[ 1.00000000e+00  8.66025404e-01  5.00000000e-01  6.12323400e-17
 -5.00000000e-01 -8.66025404e-01 -1.00000000e+00]                                                            

角的正切值
[ 0.00000000e+00  5.77350269e-01  1.73205081e+00  1.63312394e+16
 -1.73205081e+00 -5.77350269e-01 -1.22464680e-16]

另一方面,arcsin()arccos()arctan()函数返回指定角度的三角反函数。
degrees()函数可用于验证这些三角函数的结果。

示例

import numpy as np 
a = np.array([0,30,45,60,90]) 

print ('包含正弦值的数组:') 
sin = np.sin(a*np.pi/180) 
print (sin) 
print ('\n')  

print ('计算反正弦值,返回值以弧度为单位') 
inv = np.arcsin(sin) 
print (inv) 
print ('\n')  

print ('转换成角度数:') 
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 ('转换成角度值:') 
print (np.degrees(inv)) 
print ('\n')  

print ('正切函数:') 
tan = np.tan(a*np.pi/180) 
print (tan)
print ('\n')  

print ('反正切:') 
inv = np.arctan(tan) 
print (inv) 
print ('\n')  

print ('转换成角度值:') 
print (np.degrees(inv))  

输出

包含正弦值的数组:
[0.         0.5        0.70710678 0.8660254  1.        ]


计算反正弦值,返回值以弧度为单位
[0.         0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633]


转换成角度数:
[ 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]


转换成角度值:
[ 0. 30. 45. 60. 90.]


正切函数:
[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]


转换成角度值:
[ 0. 30. 45. 60. 90.]

舍入函数

numpy.around()

around()函数返回四舍五入到指定精度的值。

numpy.around(num, decimals)  

参数:

  • num 输入数值。
  • decimals 四舍五入的精度。默认值为0,如果是负数,对小数点之前进行四舍五入。

示例

import numpy as np 
a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532]) 

print ('数组原始值:') 
print (a) 
print ('\n')  

print ('四舍五入后:') 
print (np.around(a)) 
print (np.around(a, decimals = 1)) 
print (np.around(a, decimals = -1)) 

输出

数组原始值:                                                               
[   1.       5.55   123.       0.567   25.532] 

四舍五入后:                                                               
[   1.    6.   123.    1.   26. ]                                               
[   1.    5.6  123.    0.6  25.5]                                          
[   0.    10.  120.    0.   30. ]

numpy.floor()

floor()函数用于对数值往小取整。

示例

import numpy as np 
a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) 

print ('数组原始值:') 
print (a) 
print ('\n')  

print ('修改后:') 
print (np.floor(a))

输出

数组原始值:                                                              
[-1.7  1.5 -0.2  0.6 10. ]


修改后:                                                           
[-2.  1. -1.  0. 10.]

numpy.ceil()

ceil()函数用于对数值往小取整。

示例

import numpy as np 
a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) 

print ('数组原始值:') 
print (a) 
print ('\n')  

print ('修改后:') 
print (np.ceil(a))

输出

数组原始值:                                                              
[-1.7  1.5 -0.2  0.6 10. ]

修改后:                                                           
[-1.  2. -0.  1. 10.]

 

 posted on 2020-06-19 11:11  大码王  阅读(312)  评论(0编辑  收藏  举报
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