要使用复合梯形法则沿给定轴积分，请使用 numpy.trapz() 方法。如果提供 x，则积分会沿着其元素的顺序进行 - 它们不会被排序。该方法返回 'y'（n 维数组）沿单个轴的定积分，该积分由梯形法则近似计算。如果 'y' 是一个一维数组，则结果是一个浮点数。如果 'n' 大于 1，则结果是一个 '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

要确定一个类是否为另一个类的子类，请在 Python numpy 中使用 numpy.issubclass_() 方法。第一个参数是输入类。如果 arg1 是 arg2 的子类，则返回 True。第二个参数是输入类。如果是一个类元组，则如果 arg1 是元组中任何元素的子类，则返回 True。issubclass_ 等效于 Python 内置的 issubclass，除了如果其中一个参数不是类，它返回 False 而不是引发 TypeError。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用…阅读更多

要获取以度数给定的角度数组的三角正弦值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.sin() 方法。该方法返回第一个参数 x 的每个元素的正弦值。如果是一个标量，则这是一个标量。第一个参数 x 是一个以弧度表示的角度（2pi 表示 360 度）。在这里，它是一个角度数组。第二个和第三个参数是可选的。第二个参数是一个 ndarray，结果存储到其中的位置。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……阅读更多

要查找角度的三角正弦值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.sin() 方法。该方法返回第一个参数 x 的每个元素的正弦值。第一个参数 x 是一个以弧度表示的角度（2pi 表示 360 度）。第二个和第三个参数是可选的。第二个参数是一个 ndarray，结果存储到其中的位置。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。一个元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。……阅读更多

要返回与输入相同类型且精度最高的标量类型，请在 Python Numpy 中使用 maximum_sctype() 方法。参数是输入数据类型。这可以是 dtype 对象或可转换为 dtype 的对象。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 使用 Numpy 中的 maximum_sctype() 方法。获取精度最高的标量类型 - print("Result...", np.maximum_sctype(int)) print("Result...", np.maximum_sctype(np.uint8)) print("Result...", np.maximum_sctype(complex)) print("Result...", np.maximum_sctype(str)) print("Result...", np.maximum_sctype('f4')) print("Result...", np.maximum_sctype('i2')) print("Result...", np.maximum_sctype('i4')) print("Result...", np.maximum_sctype('i8')) 示例 import numpy as np # 要返回与输入相同类型且精度最高的标量类型……阅读更多

要返回标量 dtype 的字符串表示形式，请在 Python Numpy 中使用 sctype2char() 方法。第一个参数，如果是标量 dtype，则返回相应的字符串字符。如果是对象，sctype2char 会尝试推断其标量类型，然后返回相应的字符串字符。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 标量类型的字符串表示形式 - for i in [np.int32, np.double, np.complex_, np.string_, np.ndarray]:    print(np.sctype2char(i)) 返回 int 类型的字符串表示形式 - print("The string representation of int types...") for j in [np.int16, np.int32, np.int64]:    print(np.sctype2char(j)) 返回 float 类型的字符串表示形式 - print("The string representation……阅读更多

要返回给定数据类型代码的描述，请在 Python Numpy 中使用 typename() 方法。NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 我们的数组 - arr = ['S1', '?', 'B', 'D', 'G', 'F', 'I', 'H', 'L', 'O', 'Q', 'S', 'U', 'V', 'b', 'd', 'g', 'f', 'i', 'h', 'l', 'q'] 要返回给定数据类型代码的描述，请使用……阅读更多

要使用复合梯形法则沿给定轴积分，请使用 numpy.trapz() 方法。如果提供 x，则积分会沿着其元素的顺序进行 - 它们不会被排序。该方法返回 'y'（n 维数组）沿单个轴的定积分，该积分由梯形法则近似计算。如果 'y' 是一个一维数组，则结果是一个浮点数。如果 'n' 大于 1，则结果是一个 '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

要使用复合梯形法则沿给定轴积分，请使用 numpy.trapz() 方法。如果提供 x，则积分会沿着其元素的顺序进行 - 它们不会被排序。该方法返回 'y'（n 维数组）沿单个轴的定积分，该积分由梯形法则近似计算。如果 'y' 是一个一维数组，则结果是一个浮点数。如果 'n' 大于 1，则结果是一个 '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

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)的分量。第二个参数是 b，即第二个向量(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，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