12、numpy——数学函数

NumPy 数学函数

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。

1、三角函数

NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。

import numpy as np
print(np.pi)
a = np.array([0, 30, 45, 60, 90])
print('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度
print(np.sin(a * np.pi / 180))
print('数组中角度的余弦值：')
print(np.cos(a * np.pi / 180))
print('数组中角度的正切值：')
print(np.tan(a * np.pi / 180))

执行结果：

3.141592653589793
不同角度的正弦值：
[0.         0.5        0.70710678 0.8660254  1.        ]
数组中角度的余弦值：
[1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01
 6.12323400e-17]
数组中角度的正切值：
[0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00
 1.63312394e+16]

arcsin,arccos、arctan函数返回给定角度的sin,cos,tan的反三角函数

import numpy as np
a = np.array([0, 30, 45, 60, 90])
print('含有正弦值的数组：')
sin = np.sin(a * np.pi / 180)
print(sin)

print('计算角度的反正弦，返回值以弧度为单位：')
inv = np.arcsin(sin)
print(inv)

print('通过转化为角度制来检查结果：')
print(np.degrees(inv))

print('arccos 和 arctan 函数行为类似：')
cos = np.cos(a * np.pi / 180)
print(cos)

print('反余弦：')
inv = np.arccos(cos)
print(inv)

print('角度制单位：')
print(np.degrees(inv))

print('tan 函数：')
tan = np.tan(a * np.pi / 180)
print(tan)

print('反正切：')
inv = np.arctan(tan)
print(inv)

print('角度制单位：')
print(np.degrees(inv))

执行结果：

含有正弦值的数组：
[0.         0.5        0.70710678 0.8660254  1.        ]
计算角度的反正弦，返回值以弧度为单位：
[0.         0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633]
通过转化为角度制来检查结果：
[ 0. 30. 45. 60. 90.]
arccos 和 arctan 函数行为类似：
[1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01
 6.12323400e-17]
反余弦：
[0.         0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633]
角度制单位：
[ 0. 30. 45. 60. 90.]
tan 函数：
[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]
角度制单位：
[ 0. 30. 45. 60. 90.]

2、舍入函数

2.1 numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。

numpy.around(a,decimals)

参数说明：

• a: 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

import numpy as np
a = np.array([1.0, 5.55, 123, 0.567, 25.532])
print('原数组：')
print(a)
print('舍入后：')
print(np.around(a))
print(np.around(a, decimals=1))
print(np.around(a, decimals=-1))

执行结果：

原数组：
[  1.      5.55  123.      0.567  25.532]
舍入后：
[  1.   6. 123.   1.  26.]
[  1.    5.6 123.    0.6  25.5]
[  0.  10. 120.   0.  30.]

2.2 numpy.floor()

numpy.floor() 返回数字的下舍整数。

import numpy as np
 
a = np.array([-1.7,  1.5,  -0.2,  0.6,  10])
print ('提供的数组：')
print (a)
print ('
')
print ('修改后的数组：')
print (np.floor(a))

执行结果：

提供的数组：
[-1.7  1.5 -0.2  0.6 10. ]


修改后的数组：
[-2.  1. -1.  0. 10.]

2.3 numpy.ceil()

numpy.ceil() 返回数字的上入整数。

import numpy as np
a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])
print('提供的数组：')
print(a)
print('修改后的数组：')
print(np.ceil(a))

执行结果：

提供的数组：
[-1.7  1.5 -0.2  0.6 10. ]
修改后的数组：
[-1.  2. -0.  1. 10.]