Hướng dẫn dùng numpy round python
Trong bài viết trước tôi đã giới thiệu cho bạn về NumPy, tìm hiểu về Mảng trong NumPy. Trong bài viết này chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về các kiểu dữ liệu khác trong NumPy Show Nội dung chính
Tìm kiếm MảngBạn có thể tìm kiếm một mảng cho một giá trị nhất định và trả về các chỉ mục nhận được một kết quả phù hợp. Để tìm kiếm một mảng, hãy sử dụng Tìm các chỉ mục có giá trị là 4:
Output: Giá trị 4 có ở chỉ mục 3, 5 và 6. Tìm các chỉ mục trong đó các giá trị là chẵn:
Output: Tạo số ngẫu nhiênNumPy cung cấp module random hoạt động với các số ngẫu nhiên. Bạn sẽ cần sử dụng từ khóa from để nhập ngẫu nhiên từ numpy.
Output: 86 Tạo Float ngẫu nhiênPhương thức module random
Output: Tạo mảng ngẫu nhiênTrong NumPy, chúng tôi làm việc với mảng và bạn có thể sử dụng hai phương pháp từ các ví dụ trên để tạo mảng ngẫu nhiên. Số nguyên (Integer)Các phương
pháp
Output: Số thập phân (Floats)Các phương pháp rand() cũng cho phép bạn chỉ định hình dạng của mảng.
Output: Tạo số ngẫu nhiên từ mảngCác phương pháp
Output: Các hàm toán họcNumPy chứa một số lượng lớn các phép toán khác nhau. NumPy cung cấp các hàm lượng giác tiêu chuẩn, các hàm cho các phép toán số học, xử lý số phức, v.v. Hàm lượng giácNumPy có các hàm lượng giác tiêu chuẩn trả về tỷ số lượng giác cho một góc nhất định tính bằng radian.
Output:
Các hàm arcsin, arcos và arctan trả về nghịch đảo lượng giác của sin, cos và
tan của góc đã cho. Kết quả của các hàm này có thể được xác minh bởi hàm Ex:
OUtput:
Các chức năng để làm tròn
Đây là một hàm trả về giá trị được làm tròn đến độ chính xác mong muốn. Hàm nhận các tham số sau: Ex:
Output:
numpy.floor ()Hàm này trả về số nguyên lớn nhất không lớn hơn tham số đầu vào. Tầng của vô hướng x là số nguyên i lớn nhất , sao cho i <= x . Lưu ý rằng trong Python, luôn được làm tròn từ 0. Ex:
Output:
numpy.ceil ()Hàm Ex:
Output:
Tham khảo:Numpy Tutorial Numpy.org Numpy Medium |