ufunc trigonometrik funksiyalar
Trigonometrik funksiyalar
NumPy radianlardagi qiymatlarni qabul qilib, ularga mos sin, cos va tan qiymatlarini hisoblaydigan sin(), cos() va tan() ufunclarini taqdim etadi.
Misol
PI/2 ning sinus qiymatini toping:
import numpy as np
x = np.sin(np.pi/2)
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Misol
arr massividagi barcha qiymatlar uchun sinus qiymatlarini toping:
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)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Gradusni radianga aylantirish
Sukut bo‘yicha barcha trigonometrik funksiyalar parametr sifatida radianlarni qabul qiladi, ammo NumPy yordamida radianlarni gradusga va aksincha, gradusni radianga ham aylantirishimiz mumkin.
Eslatma: radian qiymatlari pi/180 * degree_values ga teng.
Misol
Quyidagi arr massividagi barcha qiymatlarni radianga aylantiring:
import numpy as np
arr = np.array([90, 180, 270, 360])
x = np.deg2rad(arr)
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Radiandan gradusga
Misol
Quyidagi arr massividagi barcha qiymatlarni gradusga aylantiring:
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)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Burchaklarni topish
Sinus, cos va tan qiymatlaridan burchaklarni topish. Masalan, teskari sin, cos va tan (arcsin, arccos, arctan).
NumPy berilgan sin, cos va tan qiymatlariga mos radian qiymatlarini hisoblaydigan arcsin(), arccos() va arctan() ufunclarini taqdim etadi.
Misol
1.0 qiymatiga mos burchakni toping:
import numpy as np
x = np.arcsin(1.0)
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Massivlardagi har bir qiymatning burchagi
Misol
Massivdagi barcha sinus qiymatlari uchun burchakni toping
import numpy as np
arr = np.array([1, -1, 0.1])
x = np.arcsin(arr)
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Gipotenuza
NumPy yordamida Pifagor teoremasi asosida gipotenuzani topish.
NumPy asos va perpendikulyar qiymatlarini qabul qilib, Pifagor teoremasi asosida gipotenuzani hisoblaydigan hypot() funksiyasini taqdim etadi.
Misol
Asos 4 va perpendikulyar 3 bo‘lganda gipotenuzani toping:
import numpy as np
base = 3
perp = 4
x = np.hypot(base, perp)
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!