NumPy - Funções Matemáticas

De forma bastante compreensível, NumPy contém um grande número de várias operações matemáticas. NumPy fornece funções trigonométricas padrão, funções para operações aritméticas, manipulação de números complexos, etc.

Funções trigonométricas

NumPy tem funções trigonométricas padrão que retornam razões trigonométricas para um determinado ângulo em radianos.

Example

import numpy as np 
a = np.array([0,30,45,60,90]) 

print 'Sine of different angles:' 
# Convert to radians by multiplying with pi/180 
print np.sin(a*np.pi/180) 
print '\n'  

print 'Cosine values for angles in array:' 
print np.cos(a*np.pi/180) 
print '\n'  

print 'Tangent values for given angles:' 
print np.tan(a*np.pi/180)

Aqui está o resultado -

Sine of different angles:
[ 0.          0.5         0.70710678  0.8660254   1.        ]

Cosine values for angles in array:
[  1.00000000e+00   8.66025404e-01   7.07106781e-01   5.00000000e-01
   6.12323400e-17]                                                            

Tangent values for given angles:
[  0.00000000e+00   5.77350269e-01   1.00000000e+00   1.73205081e+00
   1.63312394e+16]

arcsin, arcos, e arctanfunções retornam o inverso trigonométrico de sen, cos e tan do ângulo fornecido. O resultado dessas funções pode ser verificado pornumpy.degrees() function convertendo radianos em graus.

Example

import numpy as np 
a = np.array([0,30,45,60,90]) 

print 'Array containing sine values:' 
sin = np.sin(a*np.pi/180) 
print sin 
print '\n'  

print 'Compute sine inverse of angles. Returned values are in radians.' 
inv = np.arcsin(sin) 
print inv 
print '\n'  

print 'Check result by converting to degrees:' 
print np.degrees(inv) 
print '\n'  

print 'arccos and arctan functions behave similarly:' 
cos = np.cos(a*np.pi/180) 
print cos 
print '\n'  

print 'Inverse of cos:' 
inv = np.arccos(cos) 
print inv 
print '\n'  

print 'In degrees:' 
print np.degrees(inv) 
print '\n'  

print 'Tan function:' 
tan = np.tan(a*np.pi/180) 
print tan
print '\n'  

print 'Inverse of tan:' 
inv = np.arctan(tan) 
print inv 
print '\n'  

print 'In degrees:' 
print np.degrees(inv)

Seu resultado é o seguinte -

Array containing sine values:
[ 0.          0.5         0.70710678  0.8660254   1.        ]

Compute sine inverse of angles. Returned values are in radians.
[ 0.          0.52359878  0.78539816  1.04719755  1.57079633] 

Check result by converting to degrees:
[  0.  30.  45.  60.  90.]

arccos and arctan functions behave similarly:
[  1.00000000e+00   8.66025404e-01   7.07106781e-01   5.00000000e-01          
   6.12323400e-17] 

Inverse of cos:
[ 0.          0.52359878  0.78539816  1.04719755  1.57079633] 

In degrees:
[  0.  30.  45.  60.  90.] 

Tan function:
[  0.00000000e+00   5.77350269e-01   1.00000000e+00   1.73205081e+00          
   1.63312394e+16]

Inverse of tan:
[ 0.          0.52359878  0.78539816  1.04719755  1.57079633]

In degrees:
[  0.  30.  45.  60.  90.]

Funções para arredondamento

numpy.around ()

Esta é uma função que retorna o valor arredondado para a precisão desejada. A função assume os seguintes parâmetros.

numpy.around(a,decimals)

Onde,

Sr. Não.	Parâmetro e Descrição
1	a Dados de entrada
2	decimals O número de decimais para arredondar. O padrão é 0. Se negativo, o número inteiro é arredondado para a posição à esquerda da vírgula decimal

Example

import numpy as np 
a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532]) 

print 'Original array:' 
print a 
print '\n'  

print 'After rounding:' 
print np.around(a) 
print np.around(a, decimals = 1) 
print np.around(a, decimals = -1)

Ele produz a seguinte saída -

Original array:                                                               
[   1.       5.55   123.       0.567   25.532] 

After rounding:                                                               
[   1.    6.   123.    1.   26. ]                                               
[   1.    5.6  123.    0.6  25.5]                                          
[   0.    10.  120.    0.   30. ]

numpy.floor ()

Esta função retorna o maior inteiro não maior que o parâmetro de entrada. O chão doscalar x é o maior integer i, de tal modo que i <= x. Observe que, em Python, o piso sempre é arredondado de 0.

Example

import numpy as np 
a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) 

print 'The given array:' 
print a 
print '\n'  

print 'The modified array:' 
print np.floor(a)

Ele produz a seguinte saída -

The given array:                                                              
[ -1.7   1.5  -0.2   0.6  10. ]

The modified array:                                                           
[ -2.   1.  -1.   0.  10.]

numpy.ceil ()

A função ceil () retorna o teto de um valor de entrada, ou seja, o teto do scalar x é o menor integer i, de tal modo que i >= x.

Example

import numpy as np 
a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) 

print 'The given array:' 
print a 
print '\n'  

print 'The modified array:' 
print np.ceil(a)

Ele produzirá a seguinte saída -

The given array:                                                              
[ -1.7   1.5  -0.2   0.6  10. ]

The modified array:                                                           
[ -1.   2.  -0.   1.  10.]