[Python系列-11]：人工智能 - 数学基础 -1- 数组元素的函数运算

Posted 2021-08-30 文火冰糖的硅基工坊

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目录

第1部分 概述

第2部分 三角函数

第2部分 舍入函数

2.1 四舍五入的函数：numpy.around() 

2.2 向下取整numpy.floor()

2.3 向上取整：numpy.ceil()

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第1部分 概述

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。

该操作是对数组中每个元素执行相同的函数运算，并获得每个元素函数运算的结果序列，这些序列生成一个新的同维度的数组。

https://www.runoob.com/numpy/numpy-linear-algebra.html

第2部分 三角函数

NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。

说明：如果把数组A作为x轴数据，把三角函数的运算结果B作为y轴数据，并送给画图工具，就可以得到三角函数的图像。

2.1 正弦运算

#实例
import numpy as np
 
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 ('\\n')

输出结果：

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

2.2 余弦运算

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

print ('数组中角度的余弦值：')
print (np.cos(a*np.pi/180))
print ('\\n')

输出结果：

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

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。

第2部分 舍入函数

2.1 四舍五入的函数：numpy.around() 

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: 舍入后小数点的位数。 默认值为0，转换为整数。 如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置

#实例
import numpy as np
 
a = np.array([1.0,5.55,  123,  0.567,  25.532])  
print  ('原数组：')
print (a)
print ('\\n')

print ('舍入后：')
print (np.around(a))                   #整数
print (np.around(a, decimals =  1))    #1位小数
print (np.around(a, decimals =  -1))   #十位整数

#输出结果为：

原数组：
[  1.      5.55  123.      0.567  25.532]


舍入后：
[  1.   6. 123.   1.  26.]             #无小数，各位整数
[  1.    5.6 123.    0.6  25.5]        #一位小数
[  0.  10. 120.   0.  30.]             #十位整数

2.2 向下取整numpy.floor()

numpy.floor() 返回小于或者等于指定表达式的最大整数，即向下取整，即小于该数的、与该数最接近的整数。

#实例
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 ('\\n')
print ('修改后的数组：')
print (np.floor(a))

#输出结果为：

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 向上取整：numpy.ceil()

numpy.ceil() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数，即向上取整。

#实例
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 ('\\n')
print ('修改后的数组：')
print (np.ceil(a))

#输出结果为：

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.]

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