Artán Numpy

"Cuando se trata de realizar funciones geométricas y matemáticas en una matriz, Numpy nos proporciona funciones predefinidas para ayudarnos a hacer nuestras tareas de manera fácil y eficiente. Numpy nos proporciona el Numpy.función arctan para calcular el valor del inverso de la tangente. Como otras funciones matemáticas y trigonométricas en Numpy, E.gramo., Numpy.cos numpy.Arctan se puede usar en números singulares, así como matrices numpy.

Numpy puede tomar muchos tipos de entradas para operar. Puede tomar una matriz numpy, un número y una lista de números también. Numpy puede realizar operaciones en los tres tipos de entradas, pero las salidas serán ligeramente diferentes dependiendo de los parámetros de entrada. Si proporcionamos un número como entrada a nuestra función, obtendremos el número como salida. Si proporcionamos una matriz a la función, obtendremos la salida como matriz, y así es para el tercer caso también. Numpy también tiene un parámetro de salida y un parámetro donde. El parámetro de salida devuelve el resultado como salida y donde el parámetro es opcional, lo que hace que nuestra condición de función se basa en."

Sintaxis

La sintaxis para usar el método Arctan es el siguiente:

numpy.Arctan (x [, out]) = Ufunc 'Arctan')

*UFunc es el parámetro Where en la función. Cuando la condición es donde el parámetro es verdadero, la función devolverá una matriz de exposición al resultado de UFUNC. De lo contrario, el parámetro de salida permanecerá con su valor original.

Los siguientes argumentos se le pasan:

formación: Es la matriz dada en la que tendemos a cambiar o reemplazar la subcadena o cualquier valor.

afuera: Para devolver el resultado.

dónde: Es un parámetro opcional y se basa en la condición.

Ejemplo # 01

Ahora para explicar el concepto de Numpy.Método de Arctan, hemos realizado un ejemplo aquí para comprender su funcionalidad en profundidad. Como ejemplo, realicemos lo siguiente, hemos inicializado una variable x y otra variable Y. Hemos pasado un valor de 0 a nuestra variable x, que es un número. Hemos llamado NP.Arctan porque estamos realizando nuestra operación tangente arctangent o inversa en un número. Después de eso, pasamos nuestra variable X a la función Arctan. Vamos a tomar el inverso bronceado de "0", que es nuestro valor de entrada. La función calculará el inverso TAN por sí mismo y nos devolverá la salida deseada y esperada. Nuestra función usará el " θ = Tan-1 (perpendicular / base)"Fórmula para conseguirnos el Arctan de nuestro valor.

importar numpy como np
x = 0
y = NP.Arctan (x)
Imprimir (y)

Después de ejecutar nuestro código, como salida, obtendremos el siguiente resultado. Podemos ver que la función ha tomado el arctangent de nuestro valor de entrada. Como sabemos que el arctangent de 0 es 0 grados o radiante, el sistema ha devuelto 0.0 como salida. Por favor, tenga en cuenta una cosa; La función Arctan devuelve la salida como tipo flotante. Porque, en la mayoría de los casos, el valor está en puntos, por lo que, para manejar ese problema, devuelve la salida en el tipo de datos de flotación.

Ejemplo # 02

El ejemplo que vamos a realizar a continuación es casi el mismo que el ejemplo anterior. Este ejemplo es explicar la función de Arcán matemáticamente en lugar de sintaxis. Entonces, pasando a nuestro ejemplo, hemos inicializado dos variables: la primera es "A", y la segunda es "B". Hemos inicializado la variable "A" a 1000000 y utilizaremos la variable "B" para almacenar nuestra salida y luego la imprimiremos para verificar nuestra salida. Entonces, después de declarar e inicializar nuestras variables, realizamos la función en nuestra variable de entrada. Por fin, almacenamos la salida en nuestra segunda variable y la imprimimos.

importar numpy como np
a = 1000000
y = NP.Arctan (a)
Imprimir ("El Arctangent es:")
Imprimir (b)

Obtendremos la salida a continuación una vez que se ejecute nuestro código. El sistema ha realizado la función en nuestra variable y ha tomado con éxito la inversa de la tangente de nuestro valor. Tenemos 1.5707 como nuestra salida. Si nos centramos en nuestra salida, notaremos que es igual a la mitad del valor de π (pastel) personaje. Esto es esencial para recordar porque, como sabemos

Ejemplo # 03

Discutimos anteriormente que Numpy.Arctan no solo opera en números sino también en matrices y listas. En el siguiente ejemplo, tomaremos una matriz y realizaremos Numpy.Función Arctan en esa matriz, y veremos qué nos dará el sistema como salida. En nuestro ejemplo, hemos tomado una variable x_values ​​y usamos numpy. Función del espacio de líneas para hacer una lista de matriz. Esa matriz contendrá 20 elementos que estarán entre -1 y 1, y se dividirán por igual por 20 porque necesitamos 20 elementos en nuestra matriz.

Después de inicializar nuestra primera variable y pasar una matriz como valor, realizaremos la función Arctan y almacenaremos la salida en nuestra segunda variable. Después de almacenar nuestro resultado en nuestra segunda variable, lo imprimiremos para verificar nuestra salida. Vamos a hacerlo.

importar numpy como np
x_values ​​= np.LineSpace (Start = -1, Stop = 1, NUM = 20)
arctan_values ​​= np.Arctan (x_values)
Imprimir (Arctan_Values)

Después de la ejecución, obtendremos la siguiente salida. Podemos ver que el sistema ha devuelto 20 valores en una matriz. El inverso bronceado de 1 es 0.78 y -1 es -0.78, por lo que el primer y último valor de nuestra matriz de salida es un Arctan de 1 y -1. Todos los demás valores son inversos de la tangente de los valores entre -1 y 1. Entonces, por la salida, en el caso de la entrada de matriz, la función se realiza en cada elemento de la matriz. Discutimos anteriormente que el sistema devolvería la salida en la misma forma que proporcionamos la entrada.

Conclusión

En esta guía, aprendimos sobre el Numpy.Función de Artán de Python's Numpy. Explicamos lo que hace la función arctan y por qué se usa. También aprendimos su sintaxis y los argumentos que tenemos que pasar a nuestra función para trabajar. Numpy.Arctan es un método muy útil y es útil cuando realizamos operaciones matemáticas y trigonométricas en nuestras matrices o variables. Espero que hayas entendido el funcionamiento del método Artán por completo.