Numpy-mathematical-functions

NumPy-数学関数

当然のことながら、NumPyには多数のさまざまな数学演算が含まれています。 NumPyは、標準の三角関数、算術演算、複素数の処理などの関数を提供します。

三角関数

NumPyには、ラジアン単位で指定された角度の三角比を返す標準の三角関数があります。

例

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

print 'Sine of different angles:'
# Convert to radians by multiplying with pi/180
print np.sin(a*np.pi/180)
print '\n'

print 'Cosine values for angles in array:'
print np.cos(a*np.pi/180)
print '\n'

print 'Tangent values for given angles:'
print np.tan(a*np.pi/180)

ここにその出力があります-

Sine of different angles:
[ 0.          0.5         0.70710678  0.8660254   1.        ]

Cosine values for angles in array:
[  1.00000000e+00   8.66025404e-01   7.07106781e-01   5.00000000e-01
   6.12323400e-17]

Tangent values for given angles:
[  0.00000000e+00   5.77350269e-01   1.00000000e+00   1.73205081e+00
   1.63312394e+16]

• arcsin、arcos、、および *arctan 関数は、指定された角度のsin、cos、およびtanの三角関数の逆関数を返します。 これらの関数の結果は、ラジアンを度に変換する* numpy.degrees（）関数*で検証できます。

例

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

print 'Array containing sine values:'
sin = np.sin(a*np.pi/180)
print sin
print '\n'

print 'Compute sine inverse of angles. Returned values are in radians.'
inv = np.arcsin(sin)
print inv
print '\n'

print 'Check result by converting to degrees:'
print np.degrees(inv)
print '\n'

print 'arccos and arctan functions behave similarly:'
cos = np.cos(a*np.pi/180)
print cos
print '\n'

print 'Inverse of cos:'
inv = np.arccos(cos)
print inv
print '\n'

print 'In degrees:'
print np.degrees(inv)
print '\n'

print 'Tan function:'
tan = np.tan(a*np.pi/180)
print tan
print '\n'

print 'Inverse of tan:'
inv = np.arctan(tan)
print inv
print '\n'

print 'In degrees:'
print np.degrees(inv)

その出力は次のとおりです-

Array containing sine values:
[ 0.          0.5         0.70710678  0.8660254   1.        ]

Compute sine inverse of angles. Returned values are in radians.
[ 0.          0.52359878  0.78539816  1.04719755  1.57079633]

Check result by converting to degrees:
[  0.  30.  45.  60.  90.]

arccos and arctan functions behave similarly:
[  1.00000000e+00   8.66025404e-01   7.07106781e-01   5.00000000e-01
   6.12323400e-17]

Inverse of cos:
[ 0.          0.52359878  0.78539816  1.04719755  1.57079633]

In degrees:
[  0.  30.  45.  60.  90.]

Tan function:
[  0.00000000e+00   5.77350269e-01   1.00000000e+00   1.73205081e+00
   1.63312394e+16]

Inverse of tan:
[ 0.          0.52359878  0.78539816  1.04719755  1.57079633]

In degrees:
[  0.  30.  45.  60.  90.]

丸めの関数

numpy.around（）

これは、目的の精度に丸められた値を返す関数です。 この関数は、次のパラメーターを取ります。

numpy.around(a,decimals)

どこで、

Sr.No.	Parameter & Description
1	a 入力データ
2	decimals 丸める小数の数。 デフォルトは0です。 負の場合、整数は小数点の左側の位置に丸められます

• 例 *

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

print 'Original array:'
print a
print '\n'

print 'After rounding:'
print np.around(a)
print np.around(a, decimals = 1)
print np.around(a, decimals = -1)

それは次の出力を生成します-

Original array:
[   1.       5.55   123.       0.567   25.532]

After rounding:
[   1.    6.   123.    1.   26. ]
[   1.    5.6  123.    0.6  25.5]
[   0.    10.  120.    0.   30. ]

numpy.floor（）

この関数は、入力パラメーター以下の最大整数を返します。* scalar x のフロアは、 *i ⇐ x のように、最大​​の*整数i *です。 Pythonでは、フローリングは常に0から丸められます。

• 例 *

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

print 'The given array:'
print a
print '\n'

print 'The modified array:'
print np.floor(a)

それは次の出力を生成します-

The given array:
[ -1.7   1.5  -0.2   0.6  10. ]

The modified array:
[ -2.   1.  -1.   0.  10.]

numpy.ceil（）

ceil（）関数は、入力値の上限を返します。* scalar x のceilは、 i> = x。のような最小の *integer i です。

例

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

print 'The given array:'
print a
print '\n'

print 'The modified array:'
print np.ceil(a)

それは次の出力を生成します-

The given array:
[ -1.7   1.5  -0.2   0.6  10. ]

The modified array:
[ -1.   2.  -0.   1.  10.]