NumPy - 算數函數

很容易理解的是，NumPy 包含大量的各種數學運算功能。 NumPy 提供標準的三角函數，算術運算的函數，複數處理函數等。

三角函數

NumPy 擁有標準的三角函數，它為弧度制單位的給定角度返回三角函數比值。

示例

import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])
print  '不同角度的正弦值：'
# 通過乘 pi/180 轉化為弧度

print np.sin(a*np.pi/180)
print  '\n'
print  '數組中角度的余弦值：'
print np.cos(a*np.pi/180)
print  '\n'
print  '數組中角度的正切值：'
print np.tan(a*np.pi/180)

輸出如下：

不同角度的正弦值：
[ 0.          0.5         0.70710678  0.8660254   1.        ]

數組中角度的余弦值：
[  1.00000000e+00   8.66025404e-01   7.07106781e-01   5.00000000e-01
   6.12323400e-17]

數組中角度的正切值：
[  0.00000000e+00   5.77350269e-01   1.00000000e+00   1.73205081e+00
   1.63312394e+16]

arcsin，arccos，和arctan函數返回給定角度的sin，cos和tan的反三角函數。 這些函數的結果可以通過numpy.degrees()函數通過將弧度制轉換為角度制來驗證。

示例

import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])
print  '含有正弦值的數組：'
sin = np.sin(a*np.pi/180)
print sin
print  '\n'
print  '計算角度的反正弦，返回值以弧度為單位：'
inv = np.arcsin(sin)
print inv
print  '\n'
print  '通過轉化為角度制來檢查結果：'
print np.degrees(inv)
print  '\n'
print  'arccos 和 arctan 函數行為類似：'
cos = np.cos(a*np.pi/180)
print cos
print  '\n'
print  '反余弦：'
inv = np.arccos(cos)
print inv
print  '\n'
print  '角度制單位：'
print np.degrees(inv)
print  '\n'
print  'tan 函數：'
tan = np.tan(a*np.pi/180)
print tan
print  '\n'
print  '反正切：'
inv = np.arctan(tan)
print inv
print  '\n'
print  '角度制單位：'
print np.degrees(inv)

輸出如下：

含有正弦值的數組：

[ 0.          0.5         0.70710678  0.8660254   1.        ]

計算角度的反正弦，返回值以弧度制為單位：

[ 0.          0.52359878  0.78539816  1.04719755  1.57079633]

通過轉化為角度制來檢查結果：
[  0.  30.  45.  60.  90.]

arccos 和 arctan 函數行為類似：

[  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]

角度制單位：
[  0.  30.  45.  60.  90.]

tan 函數：

[  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]

角度制單位：
[  0.  30.  45.  60.  90.]

舍入函數

numpy.around()

這個函數返回四捨五入到所需精度的值。 該函數接受以下參數。

numpy.around(a,decimals)

其中：

示例

import numpy as np
a = np.array([1.0,5.55,  123,  0.567,  25.532])
print  '原數組：'
print a
print  '\n'
print  '舍入後：'
print np.around(a)
print np.around(a, decimals =  1)
print np.around(a, decimals =  -1)

輸出如下：

原數組：
[   1.       5.55   123.       0.567   25.532]

舍入後：
[   1.    6.   123.    1.   26. ]
[   1.    5.6  123.    0.6  25.5]
[   0.    10.  120.    0.   30. ]

numpy.floor()

此函數返回不大於輸入參數的最大整數。 即標量x 的下限是最大的整數i ，使得i <= x。 注意在Python中，向下取整總是從 0 舍入。

示例

import numpy as np
a = np.array([-1.7,  1.5,  -0.2,  0.6,  10])
print  '提供的數組：'
print a
print  '\n'
print  '修改後的數組：'
print np.floor(a)

輸出如下：

提供的數組：
[ -1.7   1.5  -0.2   0.6  10. ]

修改後的數組：

[ -2.   1.  -1.   0.  10.]

numpy.ceil()

ceil()函數返回輸入值的上限，即，標量x的上限是最小的整數i ，使得i> = x。

示例

import numpy as np
a = np.array([-1.7,  1.5,  -0.2,  0.6,  10])
print  '提供的數組：'
print a
print  '\n'
print  '修改後的數組：'
print np.ceil(a)

輸出如下：

提供的數組：
[ -1.7   1.5  -0.2   0.6  10. ]

修改後的數組：

[ -1.   2.  -0.   1.  10.]