NumPy 数学函数

NumPy 提供了广泛的数学函数，可以对数组执行这些函数。

让我们探索 NumPy 中三种不同类型的数学函数

1. 三角函数
2. 算术函数
3. 舍入函数

1. 三角函数

NumPy 提供了一组标准三角函数来计算三角比（正弦、余弦、正切等）。

以下是 NumPy 中常用的三角函数列表。

让我们看看示例。

import numpy as np

# array of angles in radians
angles = np.array([0, 1, 2])
print("Angles:", angles)

# compute the sine of the angles
sine_values = np.sin(angles)
print("Sine values:", sine_values)

# compute the inverse sine of the angles
inverse_sine = np.arcsin(angles)
print("Inverse Sine values:", inverse_sine)

输出

Angles: [0 1 2]
Sine values: [0.         0.84147098 0.90929743]
Inverse Sine values: [0.         1.57079633        nan]

在此示例中，sin() 和 arcsin() 函数分别计算 angles 数组中每个元素正弦和反正弦的值。

结果值以弧度表示。

现在让我们看看 degrees() 和 radians() 的示例。

import numpy as np

# define an angle in radians
angle =  1.57079633
print("Initial angle in radian:", angle)

# convert the angle to degrees
angle_degree = np.degrees(angle)
print("Angle in degrees:", angle_degree)

# convert the angle back to radians
angle_radian = np.radians(angle_degree)
print("Angle in radians (after conversion):", angle_radian)

输出

Initial angle in radian: 1.57079633
Angle in degrees: 90.0000001836389
Angle in radians (after conversion): 1.57079633

在这里，我们首先初始化了一个弧度角。然后，我们使用 degrees() 函数将其转换为度。

同样，我们使用 radians() 将度数转换回弧度。

2. 算术函数

NumPy 提供了广泛的算术函数来对数组执行操作。

以下是各种算术函数及其关联运算符的列表

让我们看看示例。

import numpy as np

first_array = np.array([1, 3, 5, 7])
second_array = np.array([2, 4, 6, 8])

# using the add() function
result2 = np.add(first_array, second_array)
print("Using the add() function:",result2) 

输出

Using the add() function: [ 3  7 11 15]

在上面的示例中，我们首先创建了两个名为：first_array 和 second_array 的数组。然后，我们分别使用 add() 函数执行逐元素加法。

要了解有关算术函数的更多信息，请访问 NumPy 算术数组运算。

3. 舍入函数

我们使用舍入函数将数组中的值舍入到指定的十进制位数。

以下是常用的 NumPy 舍入函数列表

让我们看一个例子。

import numpy as np

numbers = np.array([1.23456, 2.34567, 3.45678, 4.56789])

# round the array to two decimal places
rounded_array = np.round(numbers, 2)

print(rounded_array)

# Output: [1.23 2.35 3.46 4.57]

在这里，我们使用 round() 函数来舍入 numbers 数组的值。请注意这一行，

np.round(numbers, 2)

我们为 round() 函数提供了两个参数。

• numbers - 要舍入其值的数组
• 2 - 表示数组舍入到的小数位数

现在，让我们看看其他 NumPy 舍入函数的示例。

import numpy as np

array1 = np.array([1.23456, 2.34567, 3.45678, 4.56789])

print("Array after floor():", np.floor(array1))

print("Array after ceil():", np.ceil(array1))

输出

Array after floor(): [1. 2. 3. 4.]
Array after ceil(): [2. 3. 4. 5.]

在上面的示例中，floor() 函数将 array1 的值向下舍入到小于或等于每个元素的最近整数。

而 ceil() 函数将 array1 的值向上舍入到大于或等于每个元素的最近整数。