python正弦函數(shù)調(diào)用 正弦函數(shù)的函數(shù)命令

用math模塊求30°的正弦值Python

import math#導(dǎo)入math模塊

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print(math.sin(math.pi/6))#調(diào)用正弦函數(shù)math.sin(α)及將角度變?yōu)榛《刃问?α=30?=math.pi/6

python中sina是什么

python中sina是正弦函數(shù)。據(jù)查詢相關(guān)信息顯示，sina函數(shù)功能用于計(jì)算出x弧度所對(duì)應(yīng)的的正弦值sina的函數(shù)語(yǔ)法為math.sin(x)。Python由荷蘭數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)研究學(xué)會(huì)的GuidovanRossum于1990年代初設(shè)計(jì)，作為一門(mén)叫做ABC語(yǔ)言的替代品。Python提供了高效的高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡(jiǎn)單有效地面向?qū)ο缶幊?。Python語(yǔ)法和動(dòng)態(tài)類(lèi)型，以及解釋型語(yǔ)言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺(tái)上寫(xiě)腳本和快速開(kāi)發(fā)應(yīng)用的編程語(yǔ)言，隨著版本的不斷更新和語(yǔ)言新功能的添加，逐漸被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)。

關(guān)于python中sin函數(shù)的用法？

因?yàn)?pow 是內(nèi)置的方法，而 sin 是 math 包提供的方法。

如果你自己定義了一個(gè) pow 方法，就會(huì)覆蓋掉默認(rèn)的 pow 方法，但是如果你 import 了兩個(gè)包，兩個(gè)里面都有 sin 方法，那么使用的時(shí)候如果不指定是哪個(gè)的話就無(wú)法準(zhǔn)確執(zhí)行了。同理，如果引用的是外部包的方法或者類(lèi)的話，就一定要使用包名引用。如果每次打包名嫌麻煩的話，可以使用 import math as m 這樣的縮寫(xiě)，下次就可以使用 m.sin() 了。

如何用python表示三角函數(shù)

Python編碼下面的三角函數(shù)包括以下種類(lèi)：acos(x)//返回x的反余弦弧度值。asin(x)//返回x的反正弦弧度值。atan(x)//返回x的反正切弧度值。atan2(y,x)//返回給定的X及Y坐標(biāo)值的反正切值。cos(x)//返回x的弧度的余弦值。hypot(x,y

描述

sin()返回的x弧度的正弦值。

語(yǔ)法

以下是sin()方法的語(yǔ)法:

importmath

math.sin(x)

注意：sin()是不能直接訪問(wèn)的，需要導(dǎo)入math模塊，然后通過(guò)math靜態(tài)對(duì)象調(diào)用該方法。

參數(shù)

x--一個(gè)數(shù)值。

返回值

返回的x弧度的正弦值，數(shù)值在-1到1之間。

實(shí)例

以下展示了使用sin()方法的實(shí)例：

#!/usr/bin/python

import math

print "sin(3) : ", math.sin(3)

print "sin(-3) : ", math.sin(-3)

print "sin(0) : ", math.sin(0)

print "sin(math.pi) : ", math.sin(math.pi)

print "sin(math.pi/2) : ", math.sin(math.pi/2)

以上實(shí)例運(yùn)行后輸出結(jié)果為：

sin(3) : 0.14112000806

sin(-3) : -0.14112000806

sin(0) : 0.0

sin(math.pi) : 1.22460635382e-16

sin(math.pi/2) : 1

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于Python入門(mén)之三角函數(shù)sin()函數(shù)實(shí)例詳解的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站：python正則表達(dá)式re之compile函數(shù)解析、Python中enumerate函數(shù)代碼解析、簡(jiǎn)單了解Python中的幾種函數(shù)等，有什么問(wèn)題可以隨時(shí)留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。感謝朋友們對(duì)本站的支持！

Python實(shí)操：手把手教你用Matplotlib把數(shù)據(jù)畫(huà)出來(lái)

作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）

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如果已安裝Anaconda Python版本，就已經(jīng)安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問(wèn)官網(wǎng)并從中獲取安裝說(shuō)明：

正如使用np作為 NumPy 的縮寫(xiě)，我們將使用一些標(biāo)準(zhǔn)的縮寫(xiě)來(lái)表示 Matplotlib 的引入：

在本書(shū)中，plt接口會(huì)被頻繁使用。

讓我們創(chuàng)建第一個(gè)繪圖。

假設(shè)想要畫(huà)出正弦函數(shù)sin(x)的線性圖。得到函數(shù)在x坐標(biāo)軸上0≤x＜10內(nèi)所有點(diǎn)的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數(shù)來(lái)在x坐標(biāo)軸上創(chuàng)建一個(gè)從0到10的線性空間，以及100個(gè)采樣點(diǎn)：

可以使用 NumPy 中的sin函數(shù)得到所有x點(diǎn)的值，并通過(guò)調(diào)用plt中的plot函數(shù)把結(jié)果畫(huà)出來(lái)：

你親自嘗試了嗎？發(fā)生了什么嗎？有沒(méi)有什么東西出現(xiàn)？

實(shí)際情況是，取決于你在哪里運(yùn)行腳本，可能無(wú)法看到任何東西。有下面幾種可能性：

1. 從.py腳本中繪圖

如果從一個(gè)腳本中運(yùn)行 Matplotlib，需要加上下面的這行調(diào)用：

在腳本末尾調(diào)用這個(gè)函數(shù)，你的繪圖就會(huì)出現(xiàn)！

2. 從 IPython shell 中繪圖

這實(shí)際上是交互式地執(zhí)行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現(xiàn)，需要在啟動(dòng) IPython 后使用所謂的%matplotlib魔法命令。

接下來(lái)，無(wú)須每次調(diào)用plt.show()函數(shù)，所有的繪圖將會(huì)自動(dòng)出現(xiàn)。

3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖

如果你是從基于瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會(huì)有兩種輸出選項(xiàng)：

在本書(shū)中，將會(huì)使用inline選項(xiàng)：

現(xiàn)在再次嘗試一下：

上面的命令會(huì)得到下面的繪圖輸出結(jié)果：

如果想要把繪圖保存下來(lái)留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

僅需要確保你使用了支持的文件后綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作為本章最后一個(gè)測(cè)試，讓我們對(duì)外部數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，比如scikit-learn中的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集。

為此，需要三個(gè)可視化工具：

那么開(kāi)始引入這些包吧：

第一步是載入實(shí)際數(shù)據(jù)：

如果沒(méi)記錯(cuò)的話，digits應(yīng)該有兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)域：data域包含了真正的圖像數(shù)據(jù)，target域包含了圖像的標(biāo)簽。相對(duì)于相信我們的記憶，我們還是應(yīng)該對(duì)digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個(gè)點(diǎn)號(hào)，然后按Tab鍵：digits.TAB，這個(gè)操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個(gè)名為images的域。images和data這兩個(gè)域，似乎簡(jiǎn)單從形狀上就可以區(qū)分。

兩種情況中，第一維對(duì)應(yīng)的都是數(shù)據(jù)集中的圖像數(shù)量。然而，data中所有像素都在一個(gè)大的向量中排列，而images保留了各個(gè)圖像8×8的空間排列。

因此，如果想要繪制出一副單獨(dú)的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數(shù)組切片從數(shù)據(jù)集中獲取一幅圖像：

這里是從1797個(gè)元素的數(shù)組中獲取了它的第一行數(shù)據(jù)，這行數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的是8×8=64個(gè)像素。下面就可以使用plt中的imshow函數(shù)來(lái)繪制這幅圖像：

上面的命令得到下面的輸出：

此外，這里也使用cmap參數(shù)指定了一個(gè)顏色映射。默認(rèn)情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認(rèn)的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。

最后，可以使用plt的subplot函數(shù)繪制全部數(shù)字的樣例。subplot函數(shù)與MATLAB中的函數(shù)一樣，需要指定行數(shù)、列數(shù)以及當(dāng)前的子繪圖索引（從1開(kāi)始計(jì)算）。我們將使用for 循環(huán)在數(shù)據(jù)集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個(gè)單獨(dú)的子繪圖中。

這會(huì)得到下面的輸出結(jié)果：

關(guān)于作者：Michael Beyeler，華盛頓大學(xué)神經(jīng)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的博士后，主攻仿生視覺(jué)計(jì)算模型，用以為盲人植入人工視網(wǎng)膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺(jué)體驗(yàn)。 他的工作屬于神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域。同時(shí)他也是多個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目的積極貢獻(xiàn)者。

本文摘編自《機(jī)器學(xué)習(xí)：使用OpenCV和Python進(jìn)行智能圖像處理》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

如何使用python的matplotlib畫(huà)正弦函數(shù)圖像

使用python的matplotlib畫(huà)正弦函數(shù)圖像，還要用到numpy庫(kù)，代碼如下9行所示：

import numpy as np;

from matplotlib import pyplot as plt;

fig = plt.figure();

ax2= fig.add_subplot(111);

x=np.arange(0,100)/10;

y=np.sin(x);

ax2.plot(x,y);

plt.savefig('sine.png');

plt.show();

名稱欄目：python正弦函數(shù)調(diào)用 正弦函數(shù)的函數(shù)命令
文章分享：http://muchs.cn/article20/docdcjo.html

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