NumPy數學算數函式


NumPy - 算數函式

很容易理解的是,NumPy 包含大量的各種數學運算功能。 NumPy 提供標準的三角函式,算術運算的函式,複數處理常式等。

三角函式

NumPy 擁有標準的三角函式,它為弧度制單位的給定角度返回三角函式比值。

範例

import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])  
print  '不同角度的正弦值:'  
# 通過乘 pi/180 轉化為弧度  
print np.sin(a*np.pi/180)  
print  '\n'  
print  '陣列中角度的餘弦值:'  
print np.cos(a*np.pi/180)  
print  '\n'  
print  '陣列中角度的正切值:'  
print np.tan(a*np.pi/180)

輸出如下:

不同角度的正弦值:                                                   
[ 0.          0.5         0.70710678  0.8660254   1.        ]                 

陣列中角度的餘弦值:                                         
[  1.00000000e+00   8.66025404e-01   7.07106781e-01   5.00000000e-01          
   6.12323400e-17]                                                            

陣列中角度的正切值:                                            
[  0.00000000e+00   5.77350269e-01   1.00000000e+00   1.73205081e+00          
   1.63312394e+16]

arcsinarccos,和arctan函式返回給定角度的sincostan的反三角函式。 這些函式的結果可以通過numpy.degrees()函式通過將弧度制轉換為角度制來驗證。

範例

import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])  
print  '含有正弦值的陣列:'
sin = np.sin(a*np.pi/180)  
print sin
print  '\n'  
print  '計算角度的反正弦,返回值以弧度為單位:'
inv = np.arcsin(sin)  
print inv
print  '\n'  
print  '通過轉化為角度制來檢查結果:'  
print np.degrees(inv)  
print  '\n'  
print  'arccos 和 arctan 函式行為類似:'
cos = np.cos(a*np.pi/180)  
print cos
print  '\n'  
print  '反餘弦:'
inv = np.arccos(cos)  
print inv
print  '\n'  
print  '角度制單位:'  
print np.degrees(inv)  
print  '\n'  
print  'tan 函式:'
tan = np.tan(a*np.pi/180)  
print tan
print  '\n'  
print  '反正切:'
inv = np.arctan(tan)  
print inv
print  '\n'  
print  '角度制單位:'  
print np.degrees(inv)

輸出如下:

含有正弦值的陣列:
[ 0.          0.5         0.70710678  0.8660254   1.        ]

計算角度的反正弦,返回值以弧度制為單位:
[ 0.          0.52359878  0.78539816  1.04719755  1.57079633]

通過轉化為角度制來檢查結果:
[  0.  30.  45.  60.  90.]

arccos 和 arctan 函式行為類似:
[  1.00000000e+00   8.66025404e-01   7.07106781e-01   5.00000000e-01          
   6.12323400e-17]

反餘弦:
[ 0.          0.52359878  0.78539816  1.04719755  1.57079633]

角度制單位:
[  0.  30.  45.  60.  90.]

tan 函式:
[  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]

角度制單位:
[  0.  30.  45.  60.  90.]

捨入函式

numpy.around()

這個函式返回四捨五入到所需精度的值。 該函式接受以下引數。

numpy.around(a,decimals)

其中:

序號 引數及描述
1. a 輸入陣列
2. decimals 要捨入的小數位數。 預設值為0。 如果為負,整數將四捨五入到小數點左側的位置

範例

import numpy as np
a = np.array([1.0,5.55,  123,  0.567,  25.532])  
print  '原陣列:'  
print a
print  '\n'  
print  '捨入後:'  
print np.around(a)  
print np.around(a, decimals =  1)  
print np.around(a, decimals =  -1)

輸出如下:

原陣列:                                                          
[   1.       5.55   123.       0.567   25.532]

舍入後:                                                         
[   1.    6.   123.    1.   26. ]                                               
[   1.    5.6  123.    0.6  25.5]                                          
[   0.    10.  120.    0.   30. ]

numpy.floor()

此函式返回不大於輸入引數的最大整數。 即標量x 的下限是最大的整數i ,使得i <= x。 注意在Python中,向下取整總是從 0 捨入。

範例

import numpy as np
a = np.array([-1.7,  1.5,  -0.2,  0.6,  10])  
print  '提供的陣列:'  
print a
print  '\n'  
print  '修改後的陣列:'  
print np.floor(a)

輸出如下:

提供的陣列:                                                            
[ -1.7   1.5  -0.2   0.6  10. ]

修改後的陣列:                                                         
[ -2.   1.  -1.   0.  10.]

numpy.ceil()

ceil()函式返回輸入值的上限,即,標量x的上限是最小的整數i ,使得i> = x

範例

import numpy as np
a = np.array([-1.7,  1.5,  -0.2,  0.6,  10])  
print  '提供的陣列:'  
print a
print  '\n'  
print  '修改後的陣列:'  
print np.ceil(a)

輸出如下:

提供的陣列:
[ -1.7   1.5  -0.2   0.6  10. ]

修改後的陣列:
[ -1.   2.  -0.   1.  10.]