Numpy cos

La función Numpy COS representa la función de coseno trigonométrico. Esta función calcula la relación entre la longitud de la base (lado más cercano al ángulo) y la longitud del hipotenuso. El coseno numpy encuentra el coseno trigonométrico de los elementos de la matriz. Estos valores coseno calculados siempre están representados en los radianes. Cuando hablamos de las matrices en el guión de Python, debemos mencionar el "Numpy". Numpy es la biblioteca ofrecida por la plataforma Python, y permite trabajar con matrices y matrices multidimensionales. Además, esta biblioteca también funciona con varias operaciones de matriz.

Procedimiento

Los métodos para implementar la función Numpy COS se discutirán y se mostrarán en este artículo. Este artículo dará una breve experiencia en la historia de la función Numpy COS y luego explicará la sintaxis con respecto a esta función con varios ejemplos implementados en el script de Python.

Sintaxis

$ Numpy. Cos (x, out) = ninguno)

Hemos mencionado la sintaxis para la función Numpy COS en el lenguaje de Python. La función tiene dos parámetros en total, y son "x" y "fuera". X es la matriz que tiene todos sus elementos en radianes, que es la matriz que pasaremos a la función cos () para encontrar el coseno de sus elementos. El siguiente parámetro es el "fuera", y es opcional. Ya sea que lo dé o no, la función aún se ejecuta perfectamente, pero este parámetro indica dónde se encuentra o se almacena la salida. Esta fue la sintaxis básica para la función Numpy COS. Demostraremos en este artículo cómo podemos usar esta sintaxis básica y modificar su parámetro para nuestros requisitos en los próximos ejemplos.

Valor de retorno

El valor de retorno de la función será la matriz que tiene los elementos, que serán los valores coseno (en radianes) de los elementos presentes previamente en la matriz original.

Ejemplo 1

Ahora que todos estamos familiarizados con la sintaxis y el funcionamiento de la función numpy cos (), intentemos implementar esta función en diferentes escenarios. Primero instalaremos el "Spyder" para Python, un compilador de Python de código abierto. Luego, haremos un nuevo proyecto en Python Shell y lo guardaremos en el lugar deseado. Instalaremos el paquete Python a través de la ventana Terminal utilizando los comandos específicos para usar todas las funciones en Python para nuestro ejemplo. Al hacerlo, ya hemos instalado el "Numpy", y ahora importaremos este módulo con el nombre "NP" para declarar la matriz e implementar la función Numpy Cos ().

Después de seguir este procedimiento, nuestro proyecto está listo para escribir el programa en él. Comenzaremos a escribir el programa declarando la matriz. Esta matriz sería 1-dimensional. Los elementos de la matriz estarían en radianes, por lo que usaremos el módulo numpy como "np" para asignar los elementos a esta matriz como "np. matriz ([NP. PI /3, NP. Pi/4, NP. Pi ] )". Con la ayuda de la función cos (), encontraremos el coseno de esta matriz para que llamemos a la función "np. cos (array_name, out = new_array).

En esta función, reemplace el array_name con el nombre de esa matriz que hemos declarado y especificado dónde nos gustaría almacenar los resultados de la función cos (). El fragmento de código para este programa se da en la siguiente figura, que se puede copiar en el compilador de Python y ejecutar para ver la salida:

#Importa el módulo Numpy
importar numpy como np
#Declarar la matriz
matriz = [NP.PI / 3, NP.Pi / 4, NP.Pi]
#Displaz de la matriz original
imprimir ("matriz de entrada:", matriz)
#Función COS de aplicaciones
cosine_out = np.cos (matriz)
#matriz actualizada
imprimir ("cosine_values:", cosine_out)

La salida del programa que escribimos considerando la matriz en el primer ejemplo se mostró como el coseno de todos los elementos de la matriz. Los valores coseno de los elementos estaban en los radianes. Para comprender el radian, podemos usar la siguiente fórmula:

2 *pi radianes = 360 grados

Ejemplo 2

Examinemos cómo podemos usar la función incorporada cos () para obtener los valores de coseno para el número de elementos distribuidos uniformemente en una matriz. Para comenzar el ejemplo, recuerde instalar el paquete de la biblioteca para las matrices y las matrices, yo.mi., "Numpy". Después de crear un nuevo proyecto, importaremos el módulo Numpy. Podemos importar Numpy tal como es, o podemos darle un nombre, pero la forma más conveniente de utilizar el Numpy en el programa es importarlo con algún nombre o el prefijo para que le dé el nombre "NP". Después de este paso, comenzaremos a escribir el programa para el segundo ejemplo. En este ejemplo, declararemos la matriz para calcular su función cos () con un método ligeramente diferente. Anteriormente, mencionamos que tomamos el coseno de los elementos distribuidos uniformemente, por lo que para esta distribución incluso de los elementos de la matriz, llamaremos al método "linspace" como "np. Linspace (comenzar, detener, pasos) ". Este tipo de función de declaración de matriz toma tres parámetros: primero, el valor de "inicio" de qué valores queremos iniciar los elementos de la matriz; La "parada" define el rango hasta donde queremos terminar con los elementos; y el último es el "paso", que define los pasos según los cuales los elementos se distribuyen de manera uniforme del valor de inicio al valor de detener.

Pasaremos esta función y los valores de sus parámetros como "np. Linspace (- (NP. pi), np. Pi, 20) "y guardará los resultados de esta función en la variable" matriz ". Luego, pase esto al parámetro de la función coseno como "np. COS (Array) ”e imprima los resultados para mostrar la salida.

La salida y el código para el programa se proporcionan a continuación:

#Importa el módulo Numpy
importar numpy como np
#Declarar la matriz
matriz = np.Linspace (-(NP.pi), np.Pi, 20)
#Applying cos () función en la matriz
salida = np.cos (matriz)
#Salida de desplazamiento
Imprimir ("Matriz distribuida uniformemente:", Array)
imprimir ("out_array desde cos func:", salida)

Conclusión

La descripción y la implementación de la función numpy cos () se han mostrado en este artículo en este artículo. Hemos cubierto los dos ejemplos principales: las matrices con elementos (en radianes) que se inicializaron y se distribuyeron uniformemente utilizando la función de linspace para calcular sus valores de coseno.