NumPy 教程：数学函数

发布时间：2023-03-21 14:26:04 所属栏目：教程来源：

导读：NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等

三角函数
NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()

In [1]: import numpy as np
In [2]: data = np.array([0,

NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等

三角函数
NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()

In [1]: import numpy as np
In [2]: data = np.array([0,30,45,60,90])
In [3]: np.sin(data * np.pi / 180)
Out[3]: array([0.,0.5,0.70710678,0.8660254,1. ])
In [4]: np.cos(data * np.pi / 180)
Out[4]:
array([1.00000000e+00,8.66025404e-01,7.07106781e-01,5.00000000e-01,6.12323400e-17])
In [5]: np.tan(data * np.pi / 180)
Out[5]:
array([0.00000000e+00,5.77350269e-01,1.00000000e+00,1.73205081e+00,1.63312394e+16])
arcsin，arccos，和 arctan 函数返回给定角度的 sin，cos 和 tan 的反三角函数

这些函数的结果可以通过 numpy.degrees() 函数将弧度转换为角度

In [1]: import numpy as np
In [2]: data = np.array([0,90])
In [3]: # 正弦值
In [4]: sin = np.sin(data * np.pi / 180)
In [5]: sin
Out[5]: array([0.,1. ])
In [6]: # 计算角度的反正弦，返回值以弧度为单位
In [7]: inv = np.arcsin(sin)
In [8]: inv
Out[8]: array([0.,0.52359878,0.78539816,1.04719755,1.57079633])
In [9]: # 通过转化为角度制来检查结果
In [10]: np.degrees(inv)
Out[10]: array([ 0.,30.,45.,60.,90.])
In [11]: # arccos 和 arctan 函数行为类似
In [12]: cos = np.cos(data * np.pi / 180)
In [13]: cos
Out[13]:
array([1.00000000e+00,6.12323400e-17])
In [14]: # 反余弦
In [15]: inv = np.arccos(cos)
In [16]: inv
Out[16]: array([0.,1.57079633])
In [17]: # 角度制单位
In [18]: np.degrees(inv)
Out[18]: array([ 0.,90.])
In [19]: # tan 函数
In [20]: tan = np.tan(data * np.pi / 180)
In [21]: tan
Out[21]:
array([0.00000000e+00,1.63312394e+16])
In [22]: # 反正切
In [23]: inv = np.arctan(tan)
In [24]: inv
Out[24]: array([0.,1.57079633])
In [25]: # 角度制单位
In [26]: np.degrees(inv)
Out[26]: array([ 0.,90.])
舍入函数
numpy.around() 函数

返回指定数字的四舍五入值。

numpy.around(arr,decimals)
参数说明：

arr: 数组

decimals: 舍入的小数位数。默认值为0。如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置

In [1]: import numpy as np
In [2]: num = np.array([1.0,5.55,123,0.567,25.532])
In [3]: num
Out[3]: array([ 1.,123.,25.532])
In [4]: np.around(num)
Out[4]: array([ 1.,6.,1.,26.])
In [5]: np.around(num,decimals=1)
Out[5]: array([ 1.,5.6,0.6,25.5])
In [6]: np.around(num,decimals=-1)
Out[6]: array([ 0.,10.,120.,0.,30.])
numpy.floor() 函数

返回数字的下舍整数

In [1]: import numpy as np
In [2]: num = np.array([-1.7,1.5,-0.2,10])
In [3]: num
Out[3]: array([-1.7,10. ])
In [4]: np.floor(num)
Out[4]: array([-2.,-1.,10.])
numpy.ceil() 函数

返回数字的上入整数

In [5]: np.ceil(num)
Out[5]: array([-1.,2.,-0.,10.])

（编辑：驾考网）

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