NumPy数学函数及代数运算的实现代码-创新互联
一、实验介绍
1.1 实验内容
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外,NumPy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
1.2 实验知识点
- NumPy 安装
- NumPy 数值类型介绍
1.3 实验环境
- Python3
- Jupyter Notebook
1.4 适合人群
本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有 Python 基础,并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。
二、数学函数
使用 python 自带的运算符,你可以完成数学中的加减乘除,以及取余、取整,幂次计算等。导入自带的 math 模块之后,里面又包含绝对值、阶乘、开平方等一些常用的数学函数。不过,这些函数仍然相对基础。如果要完成更加复杂一些的数学计算,就会显得捉襟见肘了。
numpy 为我们提供了更多的数学函数,以帮助我们更好地完成一些数值计算。下面就依次来看一看。
2.1 三角函数
首先, 看一看 numpy 提供的三角函数功能。这些方法有:
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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