要解线性矩阵方程，请在 Python 中使用 numpy.linalg.solve() 方法。该方法计算完全确定的（即满秩）线性矩阵方程 ax = b 的“精确”解 x。返回系统 ax = b 的解。返回的形状与 b 相同。第一个参数 a 是系数矩阵。第二个参数 b 是纵坐标或“因变量”值。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 array() 方法创建两个二维 numpy 数组。考虑方程组 x0 + 2 * x1 = 1 和 3 * x0 + ... 阅读更多

要使用奇异值分解方法返回数组的矩阵秩，请在 Python 中使用 numpy.linalg.matrix_rank() 方法。数组的秩是数组中大于 tol 的奇异值的个数。第一个参数 A 是输入向量或矩阵堆栈。第二个参数 tol 是奇异值被认为等于零的阈值。如果 tol 为 None，并且 S 是 M 的奇异值的数组，并且 eps 是 S 数据类型的 epsilon 值，则 tol 设置为 S.max() * max(M, N) * eps。第三个参数 hermitian，如果 ... 阅读更多

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]，并且在其上从上方连续。要计算 ... 阅读更多

要获取两个数组的内积，请在 Python 中使用 numpy.inner() 方法。对于一维数组，向量的普通内积；在更高维度上，是最后几个轴上的求和积。参数是 1 和 b，两个向量。如果 a 和 b 不是标量，则它们的最后维度必须匹配。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 array() 方法创建两个 numpy 一维数组 - arr1 = np.array([5, 10, 15]) arr2 = np.array([20, 25, 30]) 显示数组 - print("Array1...", arr1) print("Array2...", arr2) 检查两个数组的维度 - print("Dimensions of Array1...", arr1.ndim) print("Dimensions of Array2...", arr2.ndim) 检查形状 ... 阅读更多

arcsinh 是一个多值函数：对于每个 x，都有无限多个数字 z 使得 sinh(z) = x。惯例是返回虚部位于 [-pi/2, pi/2] 的 z。对于实值输入数据类型，arcsinh 始终返回实数输出。对于每个不能表示为实数或无穷大的值，它会返回 nan 并设置无效浮点错误标志。对于复值输入，arccos 是一个复解析函数，它具有分支切割 [1j, infj] 和 [-1j, -infj]，并且在前者上从右侧连续，在后者上从左侧连续 ... 阅读更多

要获取两个多维数组的内积，请在 Python 中使用 numpy.inner() 方法。对于一维数组，向量的普通内积；在更高维度上，是最后几个轴上的求和积。参数是 1 和 b，两个向量。如果 a 和 b 不是标量，则它们的最后维度必须匹配。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 array() 方法创建两个 numpy 二维数组 - arr1 = np.array([[5, 10], [15, 20]]) arr2 = np.array([[6, 12], [18, 24]]) 显示数组 - print("Array1...", arr1) print("Array2...", arr2) 检查两个数组的维度 - print("Dimensions of Array1...", arr1.ndim) print("Dimensions of Array2...", ... 阅读更多

arcsinh 是一个多值函数：对于每个 x，都有无限多个数字 z 使得 sinh(z) = x。惯例是返回虚部位于 [-pi/2, pi/2] 的 z。对于实值输入数据类型，arcsinh 始终返回实数输出。对于每个不能表示为实数或无穷大的值，它会返回 nan 并设置无效浮点错误标志。对于复值输入，arccos 是一个复解析函数，它具有分支切割 [1j, infj] 和 [-1j, -infj]，并且在前者上从右侧连续，在后者上从左侧连续 ... 阅读更多

要在 Python Numpy 中计算双曲余弦，请使用 numpy.cosh() 方法。该方法等效于 1/2 * (np.exp(x) + np.exp(-x)) 和 np.cos(1j*x)。返回相应的双曲余弦值。如果 x 是标量，则这是一个标量。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，结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为 None，则返回一个新分配的数组。第三个参数是条件广播到输入上。在 ... 阅读更多

要计算数组元素的双曲正弦，请在 Python Numpy 中使用 numpy.sinh() 方法。该方法等效于 1/2 * (np.exp(x) - np.exp(-x)) 或 -1j * np.sin(1j*x)。返回相应的双曲正弦值。如果 x 是标量，则这是一个标量。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，结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为 None，则返回一个新分配的数组。第三个参数是条件 ... 阅读更多

要将弧度数组转换为度，请在 Python Numpy 中使用 numpy.rad2deg() 方法。该方法返回相应的角度（以度为单位）。如果 x 是标量，则这是一个标量。第一个参数是以弧度为单位的输入角度。第二个和第三个参数是可选的。第二个参数是一个 ndarray，结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为 None，则返回一个新分配的数组。第三个参数是条件广播到输入上。在 ... 阅读更多