Numpy Cos

Die Numpy COs -Funktion repräsentiert die trigonometrische Cosinusfunktion. Diese Funktion berechnet das Verhältnis zwischen der Länge der Basis (nächster Seite zum Winkel) und der Länge der Hypotenuse. Der Numpy COs findet den trigonometrischen Cosinus der Elemente des Arrays. Diese berechneten Cosinuswerte sind immer in den Radiern dargestellt. Wenn wir über die Arrays im Python -Skript sprechen, müssen wir den „Numpy“ erwähnen. Numpy ist die Bibliothek der Python-Plattform und ermöglicht die Arbeit mit mehrdimensionalen Arrays und Matrizen. Darüber hinaus funktioniert diese Bibliothek auch mit verschiedenen Matrixoperationen.

Verfahren

Die Methoden zur Implementierung der Numpy COS -Funktion werden in diesem Artikel erörtert und gezeigt. Dieser Artikel enthält einen kurzen Hintergrund über die Geschichte der Numpy COS -Funktion und näher auf die Syntax in Bezug.

Syntax

$ numpy. Cos (x, out) = keine)

Wir haben die Syntax für die Numpy COs -Funktion in der Python -Sprache erwähnt. Die Funktion hat insgesamt zwei Parameter und sie sind "x" und "out". X ist das Array, das alle seine Elemente in Radians mit dem Array mit der COS () -Funktion übergeben, um den Cosinus seiner Elemente zu finden. Der folgende Parameter ist das „OUT“ und es ist optional. Ob Sie es geben oder nicht, die Funktion läuft immer noch perfekt, aber dieser Parameter gibt an, wo sich die Ausgabe befindet oder gespeichert ist. Dies war die grundlegende Syntax für die Numpy COS -Funktion. Wir werden in diesem Artikel demonstrieren, wie wir diese grundlegende Syntax verwenden und ihren Parameter für unsere Anforderungen in den kommenden Beispielen ändern können.

Rückgabewert

Der Rückgabewert der Funktion ist das Array mit den Elementen, die die Cosinuswerte (in Radians) der zuvor im Originalarray vorhandenen Elemente sind.

Beispiel 1

Nachdem wir alle mit der Syntax und der Arbeit der Numpy Cos () -Funktion vertraut sind, versuchen wir, diese Funktion in verschiedenen Szenarien zu implementieren. Wir werden zuerst den „Spyder“ für Python installieren, einen Open-Source-Python-Compiler. Dann werden wir ein neues Projekt in der Python -Shell durchführen und es an den gewünschten Ort speichern. Wir werden das Python -Paket über das Terminalfenster mit den spezifischen Befehlen installieren, um alle Funktionen in Python für unser Beispiel zu verwenden. Dadurch haben wir bereits den „Numpy“ installiert, und jetzt werden wir dieses Modul mit dem Namen „NP“ importieren, um das Array zu deklarieren und die Funktion numpy cos () zu implementieren.

Nach diesem Verfahren ist unser Projekt bereit, das Programm darauf zu schreiben. Wir werden beginnen, das Programm zu schreiben, indem wir das Array deklarieren. Dieses Array wäre 1-dimensional. Die Elemente im Array wären in Radians, daher werden wir das Numpy -Modul als „NP“ verwenden, um die Elemente diesem Array als „NP“ zuzuweisen. Array ([NP. pi /3, np. pi/4, np. pi]) ”. Mit Hilfe der COS () -Funktion finden wir den Cosinus dieses Arrays, damit wir die Funktion „NP“ aufrufen. cos (array_name, out = new_array).

Ersetzen Sie in dieser Funktion den Array_Name durch den Namen dieses Arrays, das wir deklariert haben. Der Code -Snippet für dieses Programm ist in der folgenden Abbildung angegeben, die in den Python -Compiler kopiert und ausgeführt werden kann, um die Ausgabe zu sehen:

#Amportieren Sie das Numpy -Modul
Numph als NP importieren
#Deklarieren Sie das Array
Array = [np.pi / 3, np.pi / 4, np.Pi]
#Display das Originalarray
print ("Eingabearray:", Array)
#Applying COS -Funktion
Cosinus_out = np.cos (Array)
#Display aktualisiertes Array
print ("Coine_values:", Cosinus_out)

Die Programmausgabe, die wir unter Berücksichtigung des Arrays im ersten Beispiel geschrieben haben, wurde als Cosinus aller Array -Elemente angezeigt. Die Kosinuswerte der Elemente waren in den Radiern. Um den Radian zu verstehen, können wir die folgende Formel verwenden:

2 *Pi Radians = 360 Grad

Beispiel 2

Lassen Sie uns untersuchen, wie wir die integrierte Funktion cos () verwenden können, um die Cosinus-Werte für die Anzahl der gleichmäßig verteilten Elemente in einem Array zu erhalten. Um das Beispiel zu starten, denken Sie daran, das Bibliothekspaket für die Arrays und die Matrizen zu installieren, i.e., "Numpy". Nach dem Erstellen eines neuen Projekts werden wir das Modul Numpy importieren. Wir können entweder Numpy so importieren, wie es ist, oder wir können ihm einen Namen geben, aber der bequemere Weg, das Numpy im Programm zu verwenden, besteht darin, es mit einem Namen oder dem Präfix zu importieren, damit wir ihm den Namen „NP“ geben werden. Nach diesem Schritt werden wir das Programm für das zweite Beispiel schreiben. In diesem Beispiel werden wir das Array deklarieren, um seine COS () -Funktion mit einer etwas anderen Methode zu berechnen. Früher haben wir erwähnt, dass wir den Cosinus der gleichmäßig verteilten Elemente nehmen. Für diese gleichmäßige Verteilung der Elemente des Arrays werden wir die Methode "Linspace" als "NP" bezeichnen. Linspace (Start, Stopp, Schritte) ”. Diese Art der Array -Deklarationsfunktion enthält drei Parameter: Erstens den Wert „Start“ aus welchen Werten, die wir mit den Elementen des Arrays starten möchten; Der „Stopp“ definiert die Reichweite, bis wir die Elemente beenden wollen. Und letzt.

Wir werden diese Funktion und die Werte ihrer Parameter als „NP“ übergeben. Linspace (- (NP. pi), np. PI, 20) “und speichert die Ergebnisse dieser Funktion in der Variablen„ Array “. Geben Sie dies dann an den Parameter der Cosinusfunktion als „NP“ weiter. cos (Array) ”und drucken Sie die Ergebnisse, um die Ausgabe anzuzeigen.

Die Ausgabe und der Code für das Programm sind unten bereitgestellt:

#Amportieren Sie das Numpy -Modul
Numph als NP importieren
#Deklarieren Sie das Array
Array = np.Linspace (-(NP.pi), np.pi, 20)
#Applying cos () Funktion auf Array
Ausgabe = NP.cos (Array)
#Display -Ausgabe
print ("gleichmäßig verteiltes Array:", Array)
print ("out_array von cos func:", output)

Abschluss

Die Beschreibung und die Implementierung der Numpy Cos () -Funktion wurden in diesem Artikel gezeigt. Wir haben die beiden Hauptbeispiele abgedeckt: die Arrays mit Elementen (in Radians), die initialisiert und gleichmäßig verteilt wurden, unter Verwendung der Linspace -Funktion, um ihre Kosinuswerte zu berechnen.