ในการคำนวณดีเทอร์มีแนนต์ของอาร์เรย์ในพีชคณิตเชิงเส้น ให้ใช้ np.linalg.det() ใน Python Numpy พารามิเตอร์ที่ 1 a คืออาร์เรย์อินพุตสำหรับคำนวณดีเทอร์มีแนนต์ เมธอดจะคืนค่าดีเทอร์มีแนนต์ ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import numpy as np สร้างอาร์เรย์ - arr = np.array([[ 5, 10], [12, 18]]) แส

อาร์คคอสเป็นฟังก์ชันที่มีหลายค่า:สำหรับแต่ละ x จะมีตัวเลข z จำนวนมากจนนับไม่ถ้วน ซึ่ง cos(z)=x แบบแผนคือการคืนค่ามุม z ที่มีส่วนจริงอยู่ใน [0, pi] สำหรับประเภทข้อมูลอินพุตที่มีค่าจริง arccos จะส่งคืนเอาต์พุตจริงเสมอ สำหรับแต่ละค่าที่ไม่สามารถแสดงเป็นจำนวนจริงหรืออนันต์ จะให้ค่า nan และตั้งค่าสถานะข้

ในการคำนวณดีเทอร์มีแนนต์ของอาร์เรย์ 2 มิติในพีชคณิตเชิงเส้น ให้ใช้ np.linalg.det() ใน Python Numpy พารามิเตอร์ที่ 1 a คืออาร์เรย์อินพุตสำหรับคำนวณดีเทอร์มีแนนต์ วิธีการส่งคืนดีเทอร์มีแนนต์ของ a. ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น- import numpy as np สร้างอาร์เรย์ - arr = np.array([[ 5, 10], [1

อาร์คคอสเป็นฟังก์ชันที่มีหลายค่า:สำหรับแต่ละ x จะมีตัวเลข z จำนวนมากจนนับไม่ถ้วน ซึ่ง cos(z)=x แบบแผนคือการคืนค่ามุม z ที่มีส่วนจริงอยู่ใน [0, pi] cos ผกผันเรียกอีกอย่างว่า acos หรือ cos^-1 สำหรับประเภทข้อมูลอินพุตมูลค่าจริง arccos จะส่งคืนเอาต์พุตจริงเสมอ สำหรับแต่ละค่าที่ไม่สามารถแสดงเป็นจำนวนจริ

ในการคำนวณดีเทอร์มีแนนต์สำหรับสแต็คของเมทริกซ์ในพีชคณิตเชิงเส้น ให้ใช้ np.linalg.det() ใน Python Numpy พารามิเตอร์ที่ 1 a คืออาร์เรย์อินพุตสำหรับคำนวณดีเทอร์มีแนนต์ วิธีการส่งคืนดีเทอร์มีแนนต์ของ a. ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import numpy as np สร้างอาร์เรย์ - arr = np.array([ [[1, 2

ควอแดรนต์ถูกเลือกเพื่อให้ arctan2(x1, x2) เป็นมุมที่มีเครื่องหมายเป็นเรเดียนระหว่างรังสีที่สิ้นสุดที่จุดกำเนิดและผ่านจุด (1,0) และรังสีที่สิ้นสุดที่จุดกำเนิดและผ่านจุด (x2, x1 ) พารามิเตอร์ที่ 1 คือพิกัด y พารามิเตอร์ตัวที่ 2 คือพิกัด x หาก x1.shape !=x2.shape จะต้องออกอากาศเป็นรูปร่างทั่วไปได้ วิธ

ในการส่งคืนลำดับเมทริกซ์ของอาร์เรย์โดยใช้วิธีการแยกค่าเอกพจน์ ให้ใช้วิธี numpy.linalg.matrix_rank() ใน Python อันดับของอาร์เรย์คือจำนวนค่าเอกพจน์ของอาร์เรย์ที่มากกว่าค่า tol พารามิเตอร์ที่ 1 A คือเวกเตอร์อินพุตหรือสแต็กของเมทริกซ์ พารามิเตอร์ตัวที่ 2 tol คือเกณฑ์ด้านล่าง ซึ่งค่า SVD ถือเป็นศูนย์ ถ้

ในการแปลงอาร์เรย์เรเดียนเป็นองศา ให้ใช้เมธอด numpy.degrees() ใน Python Numpy พารามิเตอร์ที่ 1 คืออาร์เรย์อินพุตในหน่วยเรเดียน พารามิเตอร์ที่ 2 และ 3 เป็นทางเลือก พารามิเตอร์ที่ 2 คือ ndarray ตำแหน่งที่เก็บผลลัพธ์ หากมีให้ จะต้องมีรูปร่างที่อินพุตออกอากาศไป หากไม่ระบุหรือไม่มี ระบบจะส่งคืนอาร์เรย์ที่

ในการคำนวณล็อกดีเทอร์มิแนนต์สำหรับสแต็กของเมทริกซ์ ให้ใช้เมธอด numpy.linalg.slogdet() ใน Python พารามิเตอร์ตัวที่ 1 s คืออาร์เรย์อินพุต ต้องเป็นอาร์เรย์ 2 มิติแบบสี่เหลี่ยม เมธอดที่มีเครื่องหมายจะคืนค่าตัวเลขที่แสดงเครื่องหมายของดีเทอร์มีแนนต์ สำหรับเมทริกซ์จริง นี่คือ 1, 0 หรือ -1 สำหรับเมทริกซ์เชิ

ในการแปลงอาร์เรย์เรเดียนเป็นองศา ให้ใช้เมธอด numpy.rad2deg() ใน Python Numpy ชุดรูปแบบจะคืนค่ามุมที่สอดคล้องกันเป็นองศา นี่คือสเกลาร์ถ้า x เป็นสเกลาร์ พารามิเตอร์ที่ 1 คือมุมอินพุตในหน่วยเรเดียน พารามิเตอร์ที่ 2 และ 3 เป็นทางเลือก พารามิเตอร์ตัวที่ 2 คือ ndarray ซึ่งเป็นตำแหน่งที่เก็บผลลัพธ์ หากมีใ

ในการคำนวณไฮเปอร์โบลิกไซน์ขององค์ประกอบอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.sinh() ใน PythonNumpy วิธีการนี้เทียบเท่ากับ 1/2 * (np.exp(x) - np.exp(-x)) หรือ -1j * np.sin(1j*x) ส่งกลับค่าไซน์ไฮเปอร์โบลิกที่สอดคล้องกัน นี่คือสเกลาร์ถ้า x เป็นสเกลาร์ พารามิเตอร์ที่ 1 x คืออินพุตอาร์เรย์ พารามิเตอร์ที่ 2 และ 3 เป

ในการคำนวณไฮเปอร์โบลิกโคไซน์ ให้ใช้เมธอด numpy.cosh() ใน Python Numpy วิธีการนี้เทียบเท่ากับ 1/2 * (np.exp(x) + np.exp(-x)) และ np.cos(1j*x) ส่งกลับค่าไฮเปอร์โบลิกโคไซน์ที่สอดคล้องกัน นี่คือสเกลาร์ถ้า x เป็นสเกลาร์ พารามิเตอร์ที่ 1 x คืออาร์เรย์อินพุต พารามิเตอร์ที่ 2 และ 3 เป็นทางเลือก พารามิเตอร์

อาร์กซินห์เป็นฟังก์ชันที่มีหลายค่า:สำหรับแต่ละ x จะมีตัวเลข z มากมายจนนับไม่ถ้วน ดังนั้น sinh(z)=x แบบแผนคือการส่งคืน z ซึ่งส่วนจินตภาพอยู่ใน [-pi/2, pi/2] สำหรับประเภทข้อมูลอินพุตที่มีค่าจริง arcsinh จะส่งคืนเอาต์พุตจริงเสมอ สำหรับแต่ละค่าที่ไม่สามารถแสดงเป็นจำนวนจริงหรืออนันต์ จะส่งคืนค่า nan และต

ในการรับผลิตภัณฑ์ Inner ของอาร์เรย์หลายมิติสองอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.inner() ใน Python ผลคูณภายในทั่วไปของเวกเตอร์สำหรับอาร์เรย์ 1-D ในมิติที่สูงกว่า เป็นผลคูณรวมของแกนสุดท้าย พารามิเตอร์คือ 1 และ b เวกเตอร์สองตัว หาก a และ b ไม่ใช่สเกลาร์ มิติข้อมูลสุดท้ายจะต้องตรงกัน ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบ

ในการคำนวณผลคูณของเวกเตอร์สองตัว ให้ใช้เมธอด numpy.cross() ใน Python Numpy วิธีการส่งคืน c, Vector cross product(s) พารามิเตอร์ที่ 1 คือ a ส่วนประกอบของเวกเตอร์แรก พารามิเตอร์ตัวที่ 2 คือ b ซึ่งเป็นองค์ประกอบของเวกเตอร์ที่สอง พารามิเตอร์ตัวที่ 3 isaxisa แกนของ a ที่กำหนดเวกเตอร์ โดยค่าเริ่มต้น แกนสุ

อาร์กซินห์เป็นฟังก์ชันที่มีหลายค่า:สำหรับแต่ละ x จะมีตัวเลข z มากมายจนนับไม่ถ้วน ดังนั้น sinh(z)=x แบบแผนคือการส่งคืน z ซึ่งส่วนจินตภาพอยู่ใน [-pi/2, pi/2] สำหรับประเภทข้อมูลอินพุตที่มีค่าจริง arcsinh จะส่งคืนเอาต์พุตจริงเสมอ สำหรับแต่ละค่าที่ไม่สามารถแสดงเป็นจำนวนจริงหรืออนันต์ จะส่งคืนค่า nan และต

ในการรับผลิตภัณฑ์ Inner ของสองอาร์เรย์ ให้ใช้เมธอด numpy.inner() ใน Python ผลคูณภายในทั่วไปของเวกเตอร์สำหรับอาร์เรย์ 1-D ในมิติที่สูงกว่า เป็นผลคูณรวมของแกนสุดท้าย พารามิเตอร์คือ 1 และ b เวกเตอร์สองตัว หาก a และ b ไม่ใช่สเกลาร์ มิติข้อมูลสุดท้ายจะต้องตรงกัน ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -

arccosh() เป็นฟังก์ชันที่มีหลายค่า:สำหรับ x แต่ละตัวจะมีจำนวนนับไม่ถ้วน z เช่น thatcosh(z) =x แบบแผนคือการส่งคืน z ซึ่งส่วนจินตภาพอยู่ใน [-pi, pi] และส่วนจริงใน[0, inf] สำหรับประเภทข้อมูลอินพุตมูลค่าจริง arccosh จะส่งคืนเอาต์พุตจริงเสมอ สำหรับแต่ละค่าที่ไม่สามารถแสดงเป็นจำนวนจริงหรืออนันต์ ได้ค่า na

ในการส่งคืนลำดับเมทริกซ์ของอาร์เรย์โดยใช้วิธีการแยกค่าเอกพจน์ ให้ใช้วิธี numpy.linalg.matrix_rank() ใน Python อันดับของอาร์เรย์คือจำนวนค่าเอกพจน์ของอาร์เรย์ที่มากกว่าค่า tol พารามิเตอร์ที่ 1 A คือเวกเตอร์อินพุตหรือสแต็กของเมทริกซ์ พารามิเตอร์ตัวที่ 2 tol คือเกณฑ์ด้านล่าง ซึ่งค่า SVD ถือเป็นศูนย์ ถ้

หากต้องการคืนค่าดัชนีต่ำสุดในสตริงที่พบสตริงย่อย ให้ใช้เมธอด numpy.char.find() ใน Python Numpy เมธอดส่งคืนอาร์เรย์เอาต์พุตของ int ส่งกลับ -1 ถ้าไม่พบย่อย พารามิเตอร์แรกคืออาร์เรย์อินพุต พารามิเตอร์ที่สองคือสตริงย่อยที่จะค้นหา พารามิเตอร์ที่สามและสี่เป็นอาร์กิวเมนต์ที่ไม่บังคับ โดยที่จุดเริ่มต้นและจุ