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 ndarray，结果写入的位置... 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。对于实数值输入数据类型，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。对于复数值输入，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

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 - 导入 numpy 作为 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

要计算两个向量的叉积，请在 Python Numpy 中使用 numpy.cross() 方法。该方法返回 c，即向量叉积(s)。第一个参数是 a，即第一个向量(s)的组件。第二个参数是 b，即第二个向量(s)的组件。第三个参数是 axisa，定义向量(s)的 a 的轴。默认情况下，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，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

要计算两个向量的叉积，请在 Python Numpy 中使用 numpy.cross() 方法。该方法返回 c，即向量叉积(s)。第一个参数是 a，即第一个向量(s)的组件。第二个参数是 b，即第二个向量(s)的组件。第三个参数是 axisa，定义向量(s)的 a 的轴。默认情况下，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，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

要计算第 n 次离散差分，请使用 numpy.diff() 方法。第一次差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 给出，沿着给定的轴，更高的差分通过递归使用 diff 计算。diff() 方法返回第 n 次差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，该轴的维度比 n 小。输出的类型与 a 的任意两个元素之间的差分的类型相同。在大多数情况下，这与 a 的类型相同。一个值得注意的例外是 datetime64，它会导致... 阅读更多

要计算第 n 次离散差分，请使用 numpy.diff() 方法。第一次差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 给出，沿着给定的轴，更高的差分通过递归使用 diff 计算。diff() 方法返回第 n 次差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，该轴的维度比 n 小。输出的类型与 a 的任意两个元素之间的差分的类型相同。在大多数情况下，这与 a 的类型相同。一个值得注意的例外是 datetime64，它会导致... 阅读更多

要生成埃尔米特多项式的伪范德蒙德矩阵和 x、y、z 样本点，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermvander3d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。参数 x、y、z 是点坐标数组，所有数组都具有相同的形状。数据类型将转换为 float64 或 complex128，具体取决于任何元素是否为复数。标量转换为一维数组。参数 deg 是形式为 [x_deg, y_deg, z_deg] 的最大次数列表。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 从 numpy.polynomial 导入 hermite 作为 H 创建数组... 阅读更多

梯度使用内部点的二阶精确中心差分计算，以及边界处的一阶或二阶精确单侧（向前或向后）差分。因此，返回的梯度与输入数组具有相同的形状。第一个参数 f 是一个 N 维数组，包含标量函数的样本。第二个参数是 varargs，即 f 值之间的间距。所有维度的默认单位间距。第三个参数是 edge_order{1, 2}，即梯度使用边界处的 N 阶精确差分计算。默认值：1。第四个参数是梯度，... 阅读更多

要沿着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，则积分会沿着其元素依次进行 - 它们不会被排序。该方法返回 'y'（n 维数组）沿着单个轴使用梯形法则近似的定积分。如果 'y' 是一个一维数组，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