Hướng dẫn dùng numpy squared python
Python numpy.sqrt() được sử dụng để trả về căn bậc hai không âm của một phần tử mảng (cho mỗi phần tử của mảng). Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách sử dụng căn bậc hai Numpy bằng cách sử dụng numpy.sqrt() các ví dụ. Show
Nội dung chính
Nội dung chính
Nội dung chính
1. Ví dụ nhanh về Gốc vuông Python NumPyNếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách sử dụng hàm căn bậc hai Python NumPy. # Below are a quick examples # Example 1: numpy.sqrt() of single element arr2 = np.sqrt(45) # Example 2: Use numpy.sqrt() function to square root of numbers arr = [25, 49, 225, 64, 81, 16] arr2 = np.sqrt(arr) # Example 3: Use numpy.sqrt() function with complex numbers arr = [2+6j, -5-8j, 4-5j, 3+4j] arr2 = np.sqrt(arr) # Example 4: Use numpy.sqrt() function with negative and inifite as input values arr = [-6, np.inf, 25, -15, np.inf] arr2 = np.sqrt(arr) # Example 5: Use numpy.sqrt() function to floating-point array arr = [4.3, 8.5, 15.1, 23.7, 14.2, 7.8] arr2 = np.sqrt(arr) # Example 6: Use numpy.sqrt() function to square root from multiple array arr = np.array([[25, 64, 9, 16], [9, 4, 49, 36]]) arr2 = np.sqrt(arr) 2. Cú pháp Python NumPy Square RootSau đây là cú pháp của numpy.sqrt(). # Syntax of python numpy.sqrt() numpy.sqrt(arr, out=None, where=True, casting='same_kind', order="K", dtype=None) 2.1 Các tham số của sqrt ()
2.2 Giá trị trả về của sqrt ()Return: Nó trả về một mảng căn bậc hai của số trong mảng đầu vào. 3. Cách sử dụng Hàm Gốc vuông NumPyBạn có thể lấy căn bậc hai của phần tử đơn lẻ của một mảng bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). Bạn cũng có thể lấy các giá trị bình phương của mảng NumPy bằng cách sử dụng numpy.square(). import numpy as np # Create a single element arr = np.array(25) # Use numpy.sqrt() function to get single element arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output: [5.0] # get single element square root value arr2 = np.sqrt(45) print(arr2) # Output : # 6.708203932499369 4. Nhận nhiều giá trị căn bậc hai của mảng NumPyĐể khởi tạo mảng với danh sách các số, hãy sử dụng numpy.array() và tính căn bậc hai của những số này bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). Ví dụ, # Create an input array arr =np.array([25, 49, 225, 64, 81, 16]) # Use numpy.sqrt() function to square root of numbers arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [ 5. 7. 15. 8. 9. 4.] 5. Nhận gốc hình vuông của các số phứcBạn có thể sử dụng số phức làm phần tử của mảng để tính căn bậc hai của các phần tử này bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). Ví dụ, # Create an input array arr =np.array( [2+6j, -5-8j, 4-5j, 3+4j]) # Use numpy.sqrt() function with complex numbers arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [2.04016609+1.47046852j 1.4889562 -2.68644571j 2.28069334-1.09615789j 2.+1.j ] 6. Nhận gốc vuông của các giá trị tiêu cực và vô hạnSử dụng numpy.sqrt() bạn cũng có thể tính căn bậc hai của giá trị âm và Vô hạn dưới dạng giá trị đầu vào của một mảng. Căn bậc hai của ma trận có số âm sẽ ném RuntimeWarning và căn bậc hai của phần tử được trả về là nan kết quả là. # Create an 1D input array arr =np.array[-6, np.inf, 25, -15, np.inf] # Use numpy.sqrt() function with negative and infinite arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [nan inf 5. nan inf] # RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt 7. Lấy căn bậc hai của Mảng NumPy với Giá trị FloatBạn có thể tìm căn bậc hai của các giá trị float của các phần tử mảng bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). # Create an 1D input array arr = np.array( [4.3, 8.5, 15.1, 23.7, 14.2, 7.8]) # Use numpy.sqrt() function to floating-point array arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [2.07364414 2.91547595 3.88587185 4.86826458 3.76828874 2.79284801] 8. Nhận gốc vuông của giá trị mảng 2-D NumPyHãy tính các căn bậc hai 2-D giá trị mảng NumPy bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). # Create an 2D input array arr = np.array([[25, 64, 9, 16], [9, 4, 49, 36]]) # Use numpy.sqrt() function to get the # square root values of 2-d array arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [[5. 8. 3. 4.] # [3. 2. 7. 6.]] 9. Kết luậnTrong bài viết này, tôi đã giải thích cách sử dụng Python numpy.sqrt() để tính căn bậc hai của mọi phần tử trong mảng đã cho với các ví dụ. Học vui vẻ !! Bạn cũng có thể thíchNgười giới thiệu |