NumPy數(shù)學(xué)函數(shù)及代數(shù)運算的實現(xiàn)代碼-創(chuàng)新互聯(lián)

一、實驗介紹

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1.1 實驗內(nèi)容

如果你使用 Python 語言進(jìn)行科學(xué)計算，那么一定會接觸到NumPy。NumPy 是支持 Python 語言的數(shù)值計算擴(kuò)充庫，其擁有強(qiáng)大的多維數(shù)組處理與矩陣運算能力。除此之外，NumPy 還內(nèi)建了大量的函數(shù)，方便你快速構(gòu)建數(shù)學(xué)模型。

1.2 實驗知識點

• NumPy 安裝
• NumPy 數(shù)值類型介紹

1.3 實驗環(huán)境

• Python3
• Jupyter Notebook

1.4 適合人群

本課程難度為一般，屬于初級級別課程，適合具有 Python 基礎(chǔ)，并對使用 NumPy 進(jìn)行科學(xué)計算感興趣的用戶。

二、數(shù)學(xué)函數(shù)

使用 python 自帶的運算符，你可以完成數(shù)學(xué)中的加減乘除，以及取余、取整，冪次計算等。導(dǎo)入自帶的 math 模塊之后，里面又包含絕對值、階乘、開平方等一些常用的數(shù)學(xué)函數(shù)。不過，這些函數(shù)仍然相對基礎(chǔ)。如果要完成更加復(fù)雜一些的數(shù)學(xué)計算，就會顯得捉襟見肘了。

numpy 為我們提供了更多的數(shù)學(xué)函數(shù)，以幫助我們更好地完成一些數(shù)值計算。下面就依次來看一看。

2.1 三角函數(shù)

首先, 看一看 numpy 提供的三角函數(shù)功能。這些方法有：

numpy.sin(x)
numpy.cos(x)
numpy.tan(x)
numpy.arcsin(x)
numpy.arccos(x)
numpy.arctan(x)
numpy.hypot(x1,x2)
numpy.degrees(x)
numpy.radians(x)
numpy.deg2rad(x)
numpy.rad2deg(x)

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本文標(biāo)題：NumPy數(shù)學(xué)函數(shù)及代數(shù)運算的實現(xiàn)代碼-創(chuàng)新互聯(lián)
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