一、實驗介紹
1.1 實驗內(nèi)容
如果你使用 Python 語言進行科學計算,那么一定會接觸到NumPy。NumPy 是支持 Python 語言的數(shù)值計算擴充庫,其擁有強大的多維數(shù)組處理與矩陣運算能力。除此之外,NumPy 還內(nèi)建了大量的函數(shù),方便你快速構(gòu)建數(shù)學模型。
1.2 實驗知識點
1.3 實驗環(huán)境
1.4 適合人群
本課程難度為一般,屬于初級級別課程,適合具有 Python 基礎(chǔ),并對使用 NumPy 進行科學計算感興趣的用戶。
二、數(shù)學函數(shù)
使用 python 自帶的運算符,你可以完成數(shù)學中的加減乘除,以及取余、取整,冪次計算等。導(dǎo)入自帶的 math 模塊之后,里面又包含絕對值、階乘、開平方等一些常用的數(shù)學函數(shù)。不過,這些函數(shù)仍然相對基礎(chǔ)。如果要完成更加復(fù)雜一些的數(shù)學計算,就會顯得捉襟見肘了。
numpy 為我們提供了更多的數(shù)學函數(shù),以幫助我們更好地完成一些數(shù)值計算。下面就依次來看一看。
2.1 三角函數(shù)
首先, 看一看 numpy 提供的三角函數(shù)功能。這些方法有:
numpy.sin(x) numpy.cos(x) numpy.tan(x) numpy.arcsin(x) numpy.arccos(x) numpy.arctan(x) numpy.hypot(x1,x2) numpy.degrees(x) numpy.radians(x) numpy.deg2rad(x) numpy.rad2deg(x)
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本文標題:NumPy數(shù)學函數(shù)及代數(shù)運算的實現(xiàn)代碼-創(chuàng)新互聯(lián)
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