Rate this post

NumPy là thư viện hàng đầu trong Python sử dụng cho các tính toán số học, với nhiều phép toán khác nhau. Các hàm này bao gồm nhiều lĩnh vực về toán như: lượng giác, đa giác, số học và số phức.

Các bài viết liên quan:

Hàm lượng giác

Numpy chứa các hàm lượng giác được sử dụng để tính sin, cosin và tiếp tuyến của các góc khác nhau theo radian.

Các hàm sin, cos và tan trả về tỷ số lượng giác cho các góc xác định. Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
arr = np.array([0, 30, 60, 90, 120, 150, 180])  
print("\nThe sin value of the angles",end = " ")  
print(np.sin(arr * np.pi/180))  
print("\nThe cosine value of the angles",end = " ")  
print(np.cos(arr * np.pi/180))  
print("\nThe tangent value of the angles",end = " ")  
print(np.tan(arr * np.pi/180))  

Output:

Mặt khác, các function như arcsin (), arccos () và arctan () return giá trị nghịch đảo của các góc.

Hàm numpy.degrees () có thể được sử dụng để xác minh kết quả của các hàm lượng giác này. Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
arr = np.array([0, 30, 60, 90])  
print("printing the sin values of different angles")  
  
sinval = np.sin(arr*np.pi/180)  
  
print(sinval)  
print("printing the inverse of the sin")  
cosec = np.arcsin(sinval)  
  
print(cosec)  
  
print("printing the values in degrees")  
print(np.degrees(cosec))  
  
print("\nprinting the cos values of different angles")  
cosval = np.cos(arr*np.pi/180)  
  
print(cosval)  
print("printing the inverse of the cos")  
sec = np.arccos(cosval)  
print(sec)  
  
print("\nprinting the values in degrees")  
print(np.degrees(sec))  
  
print("\nprinting the tan values of different angles")  
tanval = np.tan(arr*np.pi/180)  
  
print(tanval)  
print("printing the inverse of the tan")  
cot = np.arctan(tanval)  
print(cot)  
  
print("\nprinting the values in degrees")  
print(np.degrees(cot))  

Các hàm làm tròn

Numpy cung cấp các hàm khác nhau có thể được sử dụng để cắt ngắn giá trị của một số thực thập phân được làm tròn đến một độ chính xác cụ thể của số thập phân. Hãy thảo luận về các hàm làm tròn.

Hàm numpy.around ()

Hàm này trả về giá trị thập phân được làm tròn đến vị trí mong muốn của số thập phân. Cú pháp của hàm được đưa ra dưới đây.

numpy.around(num, decimals)  

Nó chấp nhận các tham số sau.

  • num Đây là số đầu vào.
  • decimals Là số lượng các số thập phân mà số đó sẽ được làm tròn. Giá trị mặc định là 0. Nếu giá trị này là âm, thì phần thập phân sẽ được chuyển sang bên trái.

Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
arr = np.array([12.202, 90.23120, 123.020, 23.202])  
print("printing the original array values:",end = " ")  
print(arr)  
print("Array values rounded off to 2 decimal position",np.around(arr, 2))  
print("Array values rounded off to -1 decimal position",np.around(arr, -1)) 

Đầu ra:

Hàm numpy.floor ()

Hàm này được sử dụng để trả về giá trị sàn của dữ liệu đầu vào là số nguyên lớn nhất không lớn hơn giá trị đầu vào. Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
arr = np.array([12.202, 90.23120, 123.020, 23.202])  
print(np.floor(arr))  

Output:

Hàm numpy.ceil ()

Hàm này được sử dụng để trả về giá trị trần của các giá trị mảng là giá trị nguyên nhỏ nhất lớn hơn phần tử mảng. Hãy xem xét ví dụ sau.

Thí dụ

import numpy as np  
arr = np.array([12.202, 90.23120, 123.020, 23.202])  
print(np.ceil(arr))  

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now