ภาพรวม ใช้ np.linalg.det() ของ NumPy เพื่อคำนวณ determinant ของอาร์เรย์ในพีชคณิตเชิงเส้น พารามิเตอร์ a คืออาร์เรย์อินพุต คืนค่า determinant ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np 2. สร้างเมทริกซ์ 2x2 arr = np.array([[5, 10], [12, 18]]) 3. แสดงเมทริกซ์ print(Our Array...\n, arr) 4.

ภาพรวม ฟังก์ชัน arccos เป็นฟังก์ชัน multivalued: สำหรับ x ใดๆ มี z มากมายที่ cos(z) = x มาตรฐานคืนค่ามุม z ที่ส่วนจริงอยู่ใน [0, π] Real input → คืนค่า real เสมอ ค่าที่ไม่ใช่ real → คืน nan ตั้ง flag error Complex input → analytic function มี branch cuts [-∞, -1] และ [1, ∞] ใช้ numpy.arccos() ค

ภาพรวม สำหรับการคำนวณ determinant ของเมทริกซ์ 2 มิติ (2D array) ในพีชคณิตเชิงเส้น ใช้ฟังก์ชัน np.linalg.det() ของ NumPy ฟังก์ชันนี้รับพารามิเตอร์ a เป็นอาร์เรย์อินพุต และคืนค่า determinant ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารี import numpy as np 2. สร้างเมทริกซ์ 2x2 arr = np.array([[5, 10], [12, 18]])

ภาพรวม ฟังก์ชัน arccos (หรือ acos, cos⁻¹) เป็นฟังก์ชันที่มีค่าหลายค่า (multivalued) สำหรับค่า x ใดๆ จะมีค่า z มากมายที่ทำให้ cos(z) = x มาตรฐานคือคืนค่ามุม z ที่ส่วนจริงอยู่ในช่วง [0, π] สำหรับอินพุทแบบจริง (real-valued) จะคืนค่าจริงเสมอ ค่าที่ไม่สามารถแสดงเป็นจริงได้ จะคืน nan และตั้งค่า flag ข้

ภาพรวม ในการคำนวณ determinant (ค่าดีเทอร์มิแนนต์) สำหรับสแต็กของเมทริกซ์หลายตัวพร้อมกันในพีชคณิตเชิงเส้น สามารถใช้ฟังก์ชัน np.linalg.det() ของไลบรารี NumPy ใน Python ฟังก์ชันนี้รับพารามิเตอร์ a ซึ่งเป็นอาร์เรย์อินพุตที่ต้องการคำนวณ determinant และคืนค่า determinant ของแต่ละเมทริกซ์ในสแต็ก ขั้นตอนก

ฟังก์ชัน numpy.arctan2(y, x) คำนวณมุมแบบ signed angle ในเรเดียนระหว่างรังสี (1,0) และจุด (x,y) ควอดรันต์ถูกเลือกอัตโนมัติจากเครื่องหมาย x และ y คืนค่ามุมในช่วง [-π, π] ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างพิกัด 4 จุดในควอดรันต์ต่างๆ x = np.array([-1, +1, +1, -1]) y = np.array([-1, -1, +1, +1])

เมธอด numpy.linalg.matrix_rank() tol ค่า tol เริ่มต้นคำนวณจาก epsilon ของ dtype และขนาดเมทริกซ์ ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np from numpy.linalg import matrix_rank สร้างเมทริกซ์ identity 5x5 และหาค่ารังก์ arr = np.eye(5) print(Our Array...\n, arr) print(\nDimensions of our Array...\n, arr.ndi

เมธอด numpy.degrees() แปลงอาร์เรย์เรเดียนเป็นองศา คล้าย rad2deg() แต่เป็นชื่อเมธอดเก่า พารามิเตอร์ out และ where ควบคุมการเก็บผลลัพธ์ ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างอาร์เรย์เรเดียนและแปลง arr = np.arange(12.) res = arr * np.pi / 6 print(Array...\n, arr) print(\nArray datatype...\n, arr.d

เมธอด numpy.linalg.slogdet() คำนวณ log-determinant ของสแต็กเมทริกซ์ คืนค่า sign (เครื่องหมาย determinant) และ logdet (ln ของค่าสัมบูรณ์ determinant) หาก determinant เป็น 0 sign=0 และ logdet=-Inf determinant = sign * exp(logdet) ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างสแต็กเมทริกซ์ 3 ตัว 2x2 arr =

เมธอด numpy.rad2deg() แปลงอาร์เรย์มุมจากเรเดียนเป็นองศา คืนค่าสเกลาร์หากอินพุทเป็นสเกลาร์ พารามิเตอร์ out และ where ทำงานคล้าย ufunc ทั่วไป ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างอาร์เรย์เรเดียนและแปลงเป็นองศา arr = np.arange(12.) res = arr * np.pi / 6 print(Array...\n, arr) print(\nArray dataty

เมธอด numpy.sinh() คำนวณไซน์ไฮเปอร์โบลิกของอาร์เรย์ทีละองค์ประกอบ เทียบเท่า 1/2 * (np.exp(x) - np.exp(-x)) หรือ -1j * np.sin(1j*x) ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างอาร์เรย์ทดสอบและคำนวณ sinh arr = np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180., np.pi*1j/2, np.pi*1j)) print(Array...\n, arr) print(\

เมธอด numpy.cosh() คำนวณโคไซน์ไฮเปอร์โบลิก เทียบเท่า 1/2 * (np.exp(x) + np.exp(-x)) และ np.cos(1j*x) คืนค่าสเกลาร์หาก x เป็นสเกลาร์ ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np คำนวณ cosh ค่าต่างๆ print(Get the Trigonometric Hyperbolic cosine...) print(\nResult..., np.cosh(np.pi*1j)) print(\nResult..., np.

ฟังก์ชัน arcsinh() คืนค่า z ที่ sinh(z)=x โดย imaginary part ใน [-π/2, π/2] ใช้ numpy.arcsinh() คำนวณสำหรับสเกลาร์หรืออาร์เรย์ รองรับทั้งค่าจริงและเชิงซ้อน ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np คำนวณ arcsinh ค่าต่างๆ print(Get the Trigonometric inverse Hyperbolic sine...) print(\nResult..., np.arcsi

เมธอด numpy.inner() คำนวณ inner product ของอาร์เรย์หลายมิติ โดยทำ sum product บนแก้สุดท้ายของทั้งสองอาร์เรย์ มิติสุดท้ายต้องตรงกัน ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างสองอาร์เรย์ 2 มิติ 2x2 และคำนวณ inner product arr1 = np.array([[5, 10], [15, 20]]) arr2 = np.array([[6, 12], [18, 24]]) print(

เมธอด numpy.cross() คำนวณ cross product ของสองเวกเตอร์ รองรับเวกเตอร์ที่มีมิติต่างกัน (เช่น 3D กับ 2D) โดยสมมติค่าที่ขาดเป็น 0 พารามิเตอร์ axisa, axisb, axisc ควบคุมแกนที่เป็นเวกเตอร์ ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างเวกเตอร์ 3 มิติและ 2 มิติ arr1 = [13, 11, 19] arr2 = [19, 10] print(Vecto

ฟังก์ชัน arcsinh() เป็น multivalued function มาตรฐานคืน z ที่ imaginary part ใน [-π/2, π/2] สำหรับอินพุทจริงคืนค่าจริง สำหรับค่าฤทธิ์มี branch cuts ที่ [1j, infj] และ [-1j, -infj] ใช้ numpy.arcsinh() เพื่อคำนวณทีละองค์ประกอบ ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างอาร์เรย์ทดสอบและคำนวณ arcsinh ar

เมธอด numpy.inner() คำนวณ inner product ของสองอาร์เรย์ สำหรับ 1 มิติเป็น inner product ธรรมดา (dot product) สำหรับมิติสูงเป็น sum product บนแก้สุดท้าย ต้องมีมิติสุดท้ายตรงกัน ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างสองอาร์เรย์ 1 มิติและคำนวณ inner product arr1 = np.array([5, 10, 15]) arr2 = np.ar

ฟังก์ชัน arccosh() เป็น multivalued function สำหรับ x แต่ละค่า มี z หลายค่าที่ cosh(z)=x มาตรฐานคือคืน z ที่ imaginary part อยู่ใน [-π, π] และ real part ใน [0, inf] สำหรับอินพุทจริง จะคืนค่าจริงเสมอ ค่าที่ไม่สามารถแสดงเป็นจริงได้จะคืน nan พารามิเตอร์สำคัญ x: อาร์เรย์อินพุต out, where (ไม่บังคั

เมธอด numpy.linalg.matrix_rank() คำนวณรังก์ของเมทริกซ์โดยใช้ Singular Value Decomposition (SVD) รังก์คือจำนวน singular values ที่มากกว่า threshold tol พารามิเตอร์สำคัญ A: อินพุตเวกเตอร์หรือสแต็กเมทริกซ์ tol (ไม่บังคับ): ค่าเกณฑ์ lower bound ของ SVD หาก None จะคำนวณจาก epsilon ของ dtype hermi

เมธอด numpy.char.find() คืนดัชนีต่ำสุดของซับสตริง sub ในแต่ละสตริง คืน -1 หากไม่พบ (ไม่ raise error) พารามิเตอร์ start และ end จำกัดช่วงค้นหา ขั้นตอนการใช้งาน import numpy as np สร้างอาร์เรย์สตริงและค้นหา AT ในช่วง 1-3 arr = np.array([KATIE, JOHN, CRATE, AmY, BRADley]) print(Array...\n, arr) print