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要返回复数参数的角度,请在 Python 中使用 numpy.angle() 方法。该方法返回复平面上从正实轴逆时针方向的角度,范围为 (-pi, pi],数据类型为 numpy.float64。第一个参数 z,一个复数或复数序列。第二个参数 deg,如果为 True,则返回角度(以度为单位),如果为 False(默认值),则返回弧度。步骤首先,导入所需的库 - import numpy as np 使用 array() 方法创建一个数组 - arr = np.array([1.0, 1.0j, 1+1j]) 显示数组 - print("Array...", arr) 获取数组的类型 - print("Our Array type...", arr.dtype) 获取... 阅读更多
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要返回第一个数组元素被第二个数组中的幂提升后的底数,请在 Python Numpy 中使用 float_power() 方法。该方法返回 x1 中的底数,这些底数被提升到 x2 中的指数。如果 x1 和 x2 都是标量,则它是一个标量。参数 x1 是底数。参数 x2 是指数。将 x1 中的每个底数提升到 x2 中位置对应的幂。x1 和 x2 必须广播到相同的形状。这与 power 函数的不同之处在于,整数、float16 和 float32 会提升到浮点数,最小精度为 float64 ... 阅读更多
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要返回在 x 的每个元素处计算出的修正贝塞尔函数,请使用 numpy.io() 方法。参数 x 是贝塞尔函数的自变量。该方法返回在 x 的每个元素处计算出的修正贝塞尔函数。步骤首先,导入所需的库 - import numpy as np 使用 array() 方法创建一个数组 - arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) 显示数组 - print("Array...", arr) 获取数组的类型 - print("Our Array type...", arr.dtype) 获取数组的维度 - print("Our Array Dimension...", arr.ndim) 获取数组的形状 - print("Our Array Shape...", arr.shape) 要返回... 阅读更多
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要沿给定轴使用复合梯形法则进行积分,请使用 numpy.trapz() 方法。如果提供了 x,则积分将沿其元素的顺序进行 - 它们不会被排序。该方法返回“y”=n 维数组的定积分,该数组通过梯形法则沿单个轴近似计算。如果“y”是一维数组,则结果为浮点数。如果“n”大于 1,则结果为“n-1”维数组。第一个参数 y 是要积分的输入数组。第二个参数 x 是对应于 y 的采样点 ... 阅读更多
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arctanh 是一个多值函数:对于每个 x,都有无限多个数字 z 使得 tanh(z) = x。惯例是返回虚部位于 [-pi/2, pi/2] 的 z。反双曲正切也称为 atanh 或 tanh^-1。要计算反双曲正切,请使用 numpy.arctanh() 方法。该方法返回与 x 形状相同的数组。如果 x 是标量,则它是一个标量。第一个参数 x 是输入数组。第二个和第三个参数是可选的。第二个参数是一个 ndarray,结果写入其中的位置 ... 阅读更多
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arccosh 是一个多值函数:对于每个 x,都有无限多个数字 z 使得 cosh(z) = x。惯例是返回虚部位于 [-pi, pi] 且实部位于 [0, inf] 的 z。对于实值输入数据类型,arccosh 始终返回实数输出。对于不能表示为实数或无穷大的每个值,它会产生 nan 并设置无效浮点错误标志。对于复值输入,arccosh 是一个复解析函数,它有一个分支切割 [-inf, 1] 并在其上从上方连续。要计算... 阅读更多
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要返回一个布尔数组,其中数组中的字符串元素以前缀开头为 True,请在 Python Numpy 中使用 numpy.char.startswith() 方法。第一个参数是输入数组。第二个参数是前缀。步骤首先,导入所需的库 - import numpy as np 创建一个字符串的一维数组 - arr = np.array(['KATIE', 'JOHN', 'KATE', 'KmY', 'BRAD']) 显示我们的数组 - print("Array...", arr) 获取数据类型 - print("Array datatype...", arr.dtype) 获取数组的维度 - print("Array Dimensions...", arr.ndim) 获取数组的形状 - print("Our Array Shape...", arr.shape) 获取数组的元素个数 - print("Number of elements in the Array...", ... 阅读更多
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要计算两个向量的叉积,可以使用 Python NumPy 中的 numpy.cross() 方法。该方法返回 c,即向量叉积。第一个参数是 a,第一个向量(s) 的分量。第二个参数是 b,第二个向量(s) 的分量。第三个参数是 axisa,定义向量(s) 的 a 的轴。默认情况下,为最后一个轴。第四个参数是 axisb,定义向量(s) 的 b 的轴。默认情况下,为最后一个轴。第五个参数是 axisc,包含叉积向量(s) 的 c 的轴。如果两个输入向量都…… 阅读更多