Hàm lượng giác NumPy
Hàm lượng giác
NumPy cung cấp ufuncs sin()
, cos()
và tan()
lấy các giá trị theo radian và tạo ra các giá trị sin, cos và tan tương ứng.
Ví dụ
Tìm giá trị sin cho tất cả các giá trị trong mảng:
import numpy as np
arr = np.array([np.pi/2, np.pi/3, np.pi/4, np.pi/5])
x = np.sin(arr)
print(x)
Hãy tự mình thử »Chuyển đổi độ thành radian
Theo mặc định, tất cả các hàm lượng giác đều lấy radian làm tham số nhưng chúng ta có thể chuyển đổi radian sang độ và ngược lại trong NumPy.
Lưu ý: giá trị radian là pi/180 * Degree_values.
Ví dụ
Chuyển đổi tất cả các giá trị trong mảng mảng sau sang radian:
import numpy as np
arr = np.array([90, 180, 270, 360])
x = np.deg2rad(arr)
print(x)
Hãy tự mình thử » Radian sang Độ
Ví dụ
Chuyển đổi tất cả các giá trị trong mảng mảng sau sang độ:
import numpy as np
arr = np.array([np.pi/2, np.pi, 1.5*np.pi, 2*np.pi])
x = np.rad2deg(arr)
print(x)
Hãy tự mình thử »Tìm góc
Tìm các góc từ các giá trị của sin, cos, tan. Ví dụ: sin, cos và tan nghịch đảo (arcsin, arccos, arctan).
NumPy cung cấp ufuncs arcsin()
, arccos()
và arctan()
tạo ra các giá trị radian cho các giá trị sin, cos và tan tương ứng đã cho.
Góc của mỗi giá trị trong mảng
Ví dụ
Tìm góc cho tất cả các giá trị sin trong mảng
import numpy as np
arr = np.array([1, -1, 0.1])
x =
np.arcsin(arr)
print(x)
Hãy tự mình thử »cạnh huyền
Tìm cạnh huyền bằng định lý pythagoras trong NumPy.
NumPy cung cấp hàm hypot()
lấy các giá trị cơ sở và vuông góc rồi tạo ra các cạnh huyền dựa trên định lý pythagoras.
Ví dụ
Tìm các cạnh huyền cho 4 đáy và 3 đường vuông góc:
import numpy as np
base = 3
perp = 4
x = np.hypot(base, perp)
print(x)
Hãy tự mình thử »