ในการส่งคืนประเภทสเกลาร์ที่มีความแม่นยำสูงสุดของชนิดเดียวกับอินพุต ให้ใช้วิธี themaximum_sctype() ใน Python Numpy พารามิเตอร์เป็นประเภทข้อมูลอินพุต อาจเป็นวัตถุ adtype หรือวัตถุที่แปลงเป็น dtype ได้ ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import numpy as np ใช้ maximum_sctype() วิธีการใน Numpy รั

ในการค้นหาไซน์ตรีโกณมิติของมุม ให้ใช้เมธอด numpy.sin() ใน Python Numpy ชุดรูปแบบจะคืนค่าไซน์ของแต่ละองค์ประกอบของพารามิเตอร์ตัวที่ 1 x พารามิเตอร์ตัวที่ 1 x คือมุมในหน่วยเรเดียน (2pi หมายถึง 360 องศา) พารามิเตอร์ที่ 2 และ 3 เป็นทางเลือก พารามิเตอร์ตัวที่ 2 คือ ndarray ซึ่งเป็นตำแหน่งที่เก็บผลลัพธ์

ในการรับไซน์ตรีโกณมิติของอาร์เรย์ของมุมที่กำหนดเป็นองศา ให้ใช้เมธอด numpy.sin() ในPython Numpy เมธอดจะคืนค่าไซน์ของแต่ละองค์ประกอบของพารามิเตอร์ตัวที่ 1 x นี่คือสเกลาริฟก็คือสเกลาร์ พารามิเตอร์ตัวที่ 1 x คือมุมในหน่วยเรเดียน (2pi หมายถึง 360 องศา) ที่นี่เป็นอาร์เรย์ของมุม พารามิเตอร์ที่ 2 และ 3 เป็น

เพื่อตรวจสอบว่าคลาสเป็นคลาสย่อยของคลาสที่สองหรือไม่ ให้ใช้วิธี numpy.issubclass_() ใน Pythonnumpy อาร์กิวเมนต์ที่ 1 คือคลาสอินพุต True จะถูกส่งคืนหาก arg1 เป็นคลาสย่อยของ arg2 2ndargument เป็นคลาสอินพุต หากทูเพิลของคลาส ค่า True จะถูกส่งคืนหาก arg1 เป็นคลาสย่อยของอิลิเมนต์ tuple ใดๆ issubclass_ เทีย

ในการรวมเข้ากับแกนที่กำหนดโดยใช้กฎสี่เหลี่ยมคางหมูแบบผสม ให้ใช้เมธอด numpy.trapz() หากระบุ x การผสานจะเกิดขึ้นตามลำดับองค์ประกอบ - จะไม่ถูกจัดเรียง เมธอดจะคืนค่าอินทิกรัลที่แน่นอนของอาร์เรย์ y =n มิติตามแกนเดียวโดยประมาณโดยกฎสี่เหลี่ยมคางหมู หาก y เป็นอาร์เรย์ 1 มิติ ผลลัพธ์จะเป็นค่าทศนิยม หาก n มาก

ในการค้นหาโคไซน์ตรีโกณมิติ ให้ใช้เมธอด numpy.cos() ใน Python Numpy เมธอดคืนค่าไซน์ของแต่ละองค์ประกอบของพารามิเตอร์ตัวที่ 1 x พารามิเตอร์ตัวที่ 1 x คือมุม หน่วยเป็นอินเรเดียน (2pi หมายถึง 360 องศา) พารามิเตอร์ที่ 2 และ 3 เป็นทางเลือก พารามิเตอร์ตัวที่ 2 คือ anndarray ตำแหน่งสำหรับเก็บผลลัพธ์ หากมีให

ในการค้นหาโคไซน์ตรีโกณมิติของอาร์เรย์ของมุมที่กำหนดเป็นองศา ให้ใช้เมธอด numpy.cos() ใน Python Numpy เมธอดจะคืนค่าโคไซน์ของแต่ละองค์ประกอบของพารามิเตอร์ตัวที่ 1 x พารามิเตอร์ที่ 1 x คือมุมในหน่วยเรเดียน (2pi หมายถึง 360 องศา) ที่นี่เป็นอาร์เรย์ของมุม พารามิเตอร์ตัวที่ 2 และ 3 เป็นทางเลือก พารามิเตอร

หากต้องการทดสอบว่าประเภท float ที่คล้ายกันซึ่งมีขนาดต่างกันนั้นเป็นประเภทย่อยของคลาส float หรือไม่ ให้ใช้วิธี thenumpy.issubdtype() ใน Python Numpy พารามิเตอร์คือ dtype หรือ object coercible toone ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import numpy as np การใช้เมธอด issubdtype() ใน Numpy การตรวจ

การไล่ระดับสีคำนวณโดยใช้ความแตกต่างจากศูนย์กลางที่แม่นยำลำดับที่สองในจุดภายใน และความแตกต่างด้านเดียว (ไปข้างหน้าหรือข้างหลัง) ที่ถูกต้องลำดับที่หนึ่งหรือสองที่ขอบเขต การไล่ระดับสีที่ส่งคืนจึงมีรูปร่างเหมือนกันกับอาร์เรย์อินพุต พารามิเตอร์ที่ 1 f คือ Ndimensionalarray ที่มีตัวอย่างของฟังก์ชันสเกลาร์

แทนเจนต์ตรีโกณมิติเทียบเท่ากับ np.sin(x)/np.cos(x) องค์ประกอบที่ชาญฉลาด ในการรับตรีโกณมิติแทนเจนต์ของอาร์เรย์ของมุมที่กำหนดเป็นองศา ให้ใช้เมธอด numpy.tan() ใน Python Numpy ธีมจะคืนค่าแทนเจนต์ของแต่ละองค์ประกอบของพารามิเตอร์ตัวที่ 1 x พารามิเตอร์ตัวที่ 1 x คือ anAngle ในหน่วยเรเดียน (2pi หมายถึง 360

อาร์กซินเป็นฟังก์ชันที่มีหลายค่า:สำหรับแต่ละ x จะมีตัวเลข z จำนวนมากจนนับไม่ถ้วน ดังนั้น sin(z) =x แบบแผนคือการคืนค่ามุม z ที่มีส่วนจริงอยู่ใน [-pi/2, pi/2] สำหรับประเภทข้อมูลอินพุตที่มีค่าจริง arcsin จะส่งคืนเอาต์พุตจริงเสมอ สำหรับแต่ละค่าที่ไม่สามารถแสดงเป็นจำนวนจริงหรืออนันต์ จะให้ค่า nan และตั้ง

ในการส่งคืนผลรวมสะสมขององค์ประกอบอาร์เรย์บนแกนที่กำหนดโดยถือว่า NaN เป็นศูนย์ ให้ใช้วิธี thenancumprod() ผลรวมสะสมจะไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อพบ NaN และ NaN นำหน้าจะถูกแทนที่ด้วยศูนย์ ค่าศูนย์จะถูกส่งคืนสำหรับสไลซ์ที่เป็น NaN ทั้งหมดหรือว่างเปล่า เมธอดจะส่งคืนอาร์เรย์ใหม่ที่มีผลลัพธ์ เว้นแต่จะระบุ out ซึ่

ในการส่งคืนส่วนจินตภาพของอาร์กิวเมนต์ที่ซับซ้อน ให้ใช้เมธอด numpy.imag() วิธีการส่งคืนองค์ประกอบจินตภาพของอาร์กิวเมนต์ที่ซับซ้อน ถ้า val เป็นค่าจริง ชนิดของ val จะถูกใช้สำหรับเอาต์พุต หาก val มีองค์ประกอบที่ซับซ้อน ประเภทที่ส่งคืนจะเป็นแบบลอย พารามิเตอร์ที่ 1 val คืออาร์เรย์อินพุต ขั้นตอน ขั้นแรก น

numpy.can_cast() วิธีการคืนค่า True หากการส่งข้อมูลระหว่างประเภทข้อมูลสามารถเกิดขึ้นได้ตามกฎการแคสต์ พารามิเตอร์ที่ 1 คือชนิดข้อมูลหรืออาร์เรย์ที่จะส่ง พารามิเตอร์ที่ 2 คือประเภทข้อมูลที่จะส่งไป พารามิเตอร์ที่ 3 ควบคุมประเภทการส่งข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น โดยมีค่า ไม่, เทียบเท่า, ปลอดภัย, ชนิดเดียวกัน แล

numpy.promote_types() วิธีการส่งกลับชนิดข้อมูลที่มีขนาดที่เล็กที่สุดและ scalarkind ที่เล็กที่สุดซึ่งทั้ง type1 และ type2 อาจถูกส่งอย่างปลอดภัย ส่งกลับชนิดข้อมูลที่เลื่อนระดับ ชนิดข้อมูลที่กลับมาจะอยู่ในลำดับไบต์ดั้งเดิมเสมอ พารามิเตอร์ที่ 1 เป็นประเภทข้อมูลแรก พารามิเตอร์ที่ 2 เป็นประเภทข้อมูลที่สอง

อาร์กซินเป็นฟังก์ชันที่มีหลายค่า:สำหรับแต่ละ x จะมีตัวเลข z จำนวนมากจนนับไม่ถ้วน ดังนั้น sin(z) =x แบบแผนคือการคืนค่ามุม z ที่มีส่วนจริงอยู่ใน [-pi/2, pi/2] ไซน์ผกผันเรียกอีกอย่างว่า asin หรือ sin^{-1}. สำหรับประเภทข้อมูลอินพุตมูลค่าจริง arcsin จะส่งคืนเอาต์พุตจริงเสมอ สำหรับแต่ละค่าที่ไม่สามารถแสด

ในการคำนวณหมายเลขเงื่อนไขของเมทริกซ์ในพีชคณิตเชิงเส้น ให้ใช้วิธี numpy.linalg.cond() ใน Python วิธีนี้สามารถคืนค่าหมายเลขเงื่อนไขโดยใช้หนึ่งในเจ็ดบรรทัดฐานที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับค่าของ p ส่งกลับหมายเลขเงื่อนไขของเมทริกซ์ อาจไม่มีที่สิ้นสุด หมายเลขเงื่อนไขของ x ถูกกำหนดให้เป็นบรรทัดฐานของ x คูณบรร

แทนเจนต์ตรีโกณมิติเทียบเท่ากับ np.sin(x)/np.cos(x) องค์ประกอบที่ชาญฉลาด ในการค้นหาตรีโกณมิติแทนเจนต์ของมุม ให้ใช้เมธอด numpy.tan() ใน Python Numpy วิธีการส่งกลับค่าไซน์ของแต่ละองค์ประกอบของพารามิเตอร์ที่ 1 x นี่คือสเกลาร์ถ้าเป็นสเกลาร์ พารามิเตอร์ตัวที่ 1 x คือมุมในหน่วยเรเดียน (2pi หมายถึง 360 องศา

ในการคำนวณหมายเลขเงื่อนไขของเมทริกซ์ในพีชคณิตเชิงเส้น ให้ใช้วิธี numpy.linalg.cond() ใน Python วิธีนี้สามารถคืนค่าหมายเลขเงื่อนไขโดยใช้หนึ่งในเจ็ดบรรทัดฐานที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับค่าของ p ส่งกลับหมายเลขเงื่อนไขของเมทริกซ์ อาจไม่มีที่สิ้นสุด จำนวนเงื่อนไขของ x ถูกกำหนดให้เป็นบรรทัดฐานของ x คูณบรรทั

หากต้องการคืนค่า True หากอาร์กิวเมนต์แรกเป็นรหัสประเภทที่ต่ำกว่า/เท่ากันในลำดับชั้นของประเภท ให้ใช้วิธี thenumpy.issubdtype() ใน Python Numpy พารามิเตอร์คือ dtype หรือ object coercible toone ขั้นตอน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import numpy as np การใช้ issubdtype() วิธีการใน Numpy - print(&qu