NumPy Cos

NumPy cos-funksjonen representerer den trigonometriske cosinusfunksjonen. Denne funksjonen beregner forholdet mellom lengden på basen (nærmeste side til vinkelen) og lengden på hypotenusen. NumPy cos finner den trigonometriske cosinus til arrayens elementer. Disse beregnede cosinusverdiene er alltid representert i radianene. Når vi snakker om matrisene i Python-skriptet, må vi nevne 'NumPy'. NumPy er biblioteket som tilbys av Python-plattformen, og det lar deg jobbe med flerdimensjonale matriser og matriser. Videre fungerer dette biblioteket også med ulike matriseoperasjoner.

Fremgangsmåte

Metodene for å implementere NumPy cos-funksjonen vil bli diskutert og vist i denne artikkelen. Denne artikkelen vil gi en kort bakgrunn om historien til NumPy cos-funksjonen og deretter utdype syntaksen angående denne funksjonen med forskjellige eksempler implementert i Python-skriptet.

Syntaks

Vi har nevnt syntaksen for NumPy cos-funksjonen i python-språket. Funksjonen har to parametere totalt, og de er 'x' og 'out'. x er matrisen som har alle elementene i radianer, som er matrisen som vi vil sende til cos ()-funksjonen for å finne cosinus til elementene. Følgende parameter er 'ut', og den er valgfri. Enten du gir det eller ikke, fungerer funksjonen fortsatt perfekt, men denne parameteren forteller hvor utgangen er plassert eller lagret. Dette var den grunnleggende syntaksen for NumPy cos-funksjonen. Vi vil demonstrere i denne artikkelen hvordan vi kan bruke denne grunnleggende syntaksen og endre parameteren for våre krav i de kommende eksemplene.

Returverdi

Funksjonens returverdi vil være matrisen som har elementene, som vil være cosinusverdiene (i radianer) til elementene som tidligere var til stede i den opprinnelige matrisen.

Eksempel 1

Nå som vi alle er kjent med syntaksen og funksjonen til NumPy cos ()-funksjonen, la oss prøve å implementere denne funksjonen i forskjellige scenarier. Vi vil først installere 'spyder' for Python, en åpen kildekode Python-kompilator. Deretter vil vi gjøre et nytt prosjekt i Python-skallet og lagre det på ønsket sted. Vi vil installere python-pakken gjennom terminalvinduet ved å bruke de spesifikke kommandoene for å bruke alle funksjonene i Python for vårt eksempel. Når vi gjør det, har vi allerede installert 'NumPy', og nå vil vi importere denne modulen med navnet 'np' for å erklære arrayen og implementere NumPy cos () funksjonen.

Etter å ha fulgt denne prosedyren, er prosjektet vårt klart til å skrive programmet på det. Vi vil begynne å skrive programmet ved å deklarere matrisen. Denne matrisen vil være 1-dimensjonal. Elementene i matrisen vil være i radianer, så vi vil bruke NumPy-modulen som 'np' for å tilordne elementene til denne matrisen som 'np. array ([np. pi /3, np. pi/4, np. pi ] )'. Ved hjelp av cos ()-funksjonen vil vi finne cosinus til denne matrisen slik at vi kaller funksjonen 'np. cos (array_name, out= new_array).

I denne funksjonen, bytt ut array_name med navnet på den arrayen som vi har deklarert og spesifiser hvor vi ønsker å lagre resultatene fra cos () funksjonen. Kodebiten for dette programmet er gitt i følgende figur, som kan kopieres til Python-kompilatoren og kjøres for å se utdataene:

Programutgangen vi skrev med tanke på matrisen i det første eksemplet ble vist som cosinus for alle matriseelementene. Cosinusverdiene til elementene var i radianene. For å forstå radianen kan vi bruke følgende formel:

Eksempel 2

La oss undersøke hvordan vi kan bruke den innebygde funksjonen cos () for å få cosinusverdiene for antall jevnt fordelte elementer i en matrise. For å starte eksemplet, husk å installere bibliotekpakken for matrisene og matrisene, dvs. 'NumPy'. Etter å ha opprettet et nytt prosjekt, vil vi importere modulen NumPy. Vi kan enten importere NumPy som den er, eller vi kan gi den et navn, men den mer praktiske måten å bruke NumPy i programmet på er å importere den med et navn eller prefikset slik at vi gir den navnet 'np' . Etter dette trinnet vil vi begynne å skrive programmet for det andre eksemplet. I dette eksemplet vil vi erklære matrisen for å beregne cos ()-funksjonen med en litt annen metode. Tidligere nevnte vi at vi tar cosinus til de jevnt fordelte elementene, så for denne jevne fordelingen av elementene i matrisen vil vi kalle metoden 'linspace' som 'np. linspace (start, stopp, trinn)'. Denne typen array-deklarasjonsfunksjon tar tre parametere: For det første, 'start'-verdien fra hvilke verdier vi vil starte elementene i arrayen; 'stopp' definerer området til der vi ønsker å avslutte elementene; og sist er 'steget', som definerer trinnene i henhold til hvilke elementene fordeles jevnt fra startverdi til stoppverdi.

Vi sender denne funksjonen og verdiene til dens parametere som 'np. linspace (- (np. pi), np. pi, 20)' og vil lagre resultatene fra denne funksjonen i variabelen 'array'. Send deretter dette til parameteren for cosinusfunksjonen som 'np. cos(array)' og skriv ut resultatene for å vise utdata.

Utdataene og koden for programmet er gitt nedenfor:

Konklusjon

Beskrivelsen og implementeringen av NumPy cos ()-funksjonen er vist i denne artikkelen. Vi har dekket de to hovedeksemplene: matrisene med elementer (i radianer) som ble initialisert og jevnt fordelt ved å bruke linspace-funksjonen for å beregne cosinusverdiene deres.