Numpy cos

La funzione numpy cos rappresenta la funzione coseno trigonometrica. Questa funzione calcola il rapporto tra la lunghezza della base (lato più vicino all'angolo) e la lunghezza dell'ipotenusa. Il numpy cos trova il coseno trigonometrico degli elementi dell'array. Questi valori di coseno calcolati sono sempre rappresentati nei radianti. Quando parliamo degli array nella sceneggiatura di Python, allora dobbiamo menzionare il "numpy". Numpy è la biblioteca offerta dalla piattaforma Python e consente di lavorare con array e matrici multidimensionali. Inoltre, questa libreria funziona anche con varie operazioni di matrice.

Procedura

I metodi per l'implementazione della funzione Numpy cos saranno discussi e mostrati in questo articolo. Questo articolo fornirà un breve background sulla storia della funzione numpy cos e quindi elaborerà la sintassi per quanto riguarda questa funzione con vari esempi implementati nello script Python.

Sintassi

$ numpy. Cos (x, out) = nessuno)

Abbiamo menzionato la sintassi per la funzione numpy cos in lingua Python. La funzione ha due parametri in totale e sono "x" e "fuori". X è l'array con tutti i suoi elementi in radianti, che è l'array che passeremo alla funzione cos () per trovare il coseno dei suoi elementi. Il seguente parametro è il "out" ed è facoltativo. Che tu lo dai o no, la funzione funziona ancora perfettamente, ma questo parametro dice dove si trova o memorizzato l'output. Questa era la sintassi di base per la funzione numpy cos. Dimostreremo in questo articolo come possiamo utilizzare questa sintassi di base e modificare il suo parametro per i nostri requisiti nei prossimi esempi.

Valore di ritorno

Il valore di ritorno della funzione sarà l'array con gli elementi, che saranno i valori del coseno (in radianti) degli elementi presenti in precedenza nell'array originale.

Esempio 1

Ora che abbiamo tutti familiarità con la sintassi e il funzionamento della funzione Numpy Cos (), proviamo a implementare questa funzione in diversi scenari. Per prima cosa installeremo la "Spyder" per Python, un compilatore Python open source. Quindi, faremo un nuovo progetto nella shell di Python e lo salveremo nel luogo desiderato. Installeremo il pacchetto Python tramite la finestra del terminale utilizzando i comandi specifici per utilizzare tutte le funzioni in Python per il nostro esempio. In questo modo, abbiamo già installato il "numpy" e ora importare questo modulo con il nome "NP" per dichiarare l'array e implementare la funzione numpy cos ().

Dopo aver seguito questa procedura, il nostro progetto è pronto a scrivere il programma su di essa. Inizieremo a scrivere il programma dichiarando l'array. Questo array sarebbe 1 dimensionale. Gli elementi nell'array sarebbero in radianti, quindi useremo il modulo numpy come "np" per assegnare gli elementi a questo array come "NP. array ([NP. PI /3, NP. PI/4, NP. pi]) ". Con l'aiuto della funzione cos (), troveremo il coseno di questo array in modo da chiamare la funzione "NP. cos (array_name, out = new_array).

In questa funzione, sostituire l'array_name con il nome di quell'array che abbiamo dichiarato e specificato dove vorremmo archiviare i risultati dalla funzione Cos (). Lo snippet di codice per questo programma è riportato nella figura seguente, che può essere copiato al compilatore Python ed eseguire per vedere l'output:

#import il modulo numpy
Importa Numpy come NP
#decolla l'array
array = [NP.PI / 3, NP.PI / 4, NP.pi]
#display l'array originale
Stampa ("Array di input:", array)
#appling della funzione COS
cosine_out = np.cos (array)
#Display Array aggiornato
print ("cosine_values:", cosine_out)

L'output del programma che abbiamo scritto considerando l'array nel primo esempio è stato visualizzato come coseno di tutti gli elementi dell'array. I valori del coseno degli elementi erano nei radianti. Per capire il radiante, possiamo usare la seguente formula:

2 *pi radianti = 360 gradi

Esempio 2

Esaminiamo come possiamo usare la funzione integrata cos () per ottenere i valori del coseno per il numero di elementi uniformemente distribuiti in un array. Per iniziare l'esempio, ricorda di installare il pacchetto libreria per gli array e le matrici, i.e., "Numpy". Dopo aver creato un nuovo progetto, importare il modulo Numpy. Possiamo importare numpy così com'è, oppure potremmo dargli un nome, ma il modo più conveniente per utilizzare il numpy nel programma è importarlo con un nome o il prefisso in modo da dargli il nome "NP". Dopo questo passaggio, inizieremo a scrivere il programma per il secondo esempio. In questo esempio, dichiarare l'array per calcolare la sua funzione cos () con un metodo leggermente diverso. In precedenza, abbiamo detto che prendiamo il coseno degli elementi uniformemente distribuiti, quindi per questa distribuzione uniforme degli elementi dell'array, chiameremo il metodo "Linspace" come "NP. Linspace (start, stop, passaggi) ". Questo tipo di funzione di dichiarazione dell'array richiede tre parametri: in primo luogo, il valore "start" da quali valori vogliamo avviare gli elementi dell'array; Lo "stop" definisce la gamma fino a dove vogliamo porre fine agli elementi; e l'ultimo è il "passaggio", che definisce i passaggi in base ai quali gli elementi vengono distribuiti uniformemente dal valore iniziale all'altro.

Passeremo questa funzione e i valori dei suoi parametri come "NP. Linspace (- (NP. pi), NP. pi, 20) "e salverà i risultati da questa funzione in" array "variabile. Quindi, passalo al parametro della funzione del coseno come "NP. cos (array) ”e stampare i risultati per visualizzare l'output.

L'output e il codice per il programma sono forniti di seguito:

#import il modulo numpy
Importa Numpy come NP
#decolla l'array
array = np.Linspace (-(NP.pi), NP.PI, 20)
#applying cos () funzione sull'array
output = np.cos (array)
#display output
Print ("Array uniformemente distribuito:", Array)
print ("out_array da cos func:", output)

Conclusione

La descrizione e l'implementazione della funzione numpy cos () sono state mostrate in questo articolo. Abbiamo coperto i due esempi principali: gli array con elementi (in radianti) che sono stati inizializzati e distribuiti uniformemente usando la funzione Linspace per calcolare i loro valori del coseno.