Pythonで角度の三角法の接線を取得します
三角関数の接線は、要素ごとにnp.sin(x)/ np.cos(x)と同等です。角度の三角測量タンジェントを見つけるには、Python Numpyのnumpy.tan()メソッドを使用します。このメソッドは、最初のパラメーターxの各要素の正弦を返します。がスカラーの場合、これはスカラーです。最初のパラメーターxは、ラジアン単位の角度です(2piは360度を意味します)。 2番目と3番目のパラメーターはオプションです。
2番目のパラメーターは、結果が格納される場所であるndarrayです。提供される場合、入力がブロードキャストされる形状を持っている必要があります。指定しない場合またはNoneの場合、新しく割り当てられた配列が返されます。 Atupleの長さは出力の数と同じである必要があります。
3番目のパラメーターは、条件が入力を介してブロードキャストされることです。条件がTrueの場所では、out配列がufunc結果に設定されます。他の場所では、out配列は元の値を保持します。初期化されていないout配列がデフォルトのout=Noneを介して作成された場合、条件がFalseであるその中の場所は初期化されないままになることに注意してください。
ステップ
まず、必要なライブラリをインポートします-
import numpy as np
三角法の接線を取得します。接線を90度見つける-
print("\nResult...",np.tan(np.pi/2.))
接線を見つける60度-
print("\nResult...",np.tan(np.pi/3.))
45度の接線を見つける-
print("\nResult...",np.tan(np.pi/4.))
接線を見つける30度-
print("\nResult...",np.tan(np.pi/6.))
接線を見つける0度-
print("\nResult...",np.tan(0))
180度の接線を見つける-
print("\nResult...",np.tan(np.pi))
接線を見つける-180度-
print("\nResult...",np.tan(-np.pi))
例
import numpy as np # Trigonometric tangent is equivalent to np.sin(x)/np.cos(x) elementwise. # To find the Trigonometric tangent of an angle, use the numpy.tan() method in Python Numpy print("Get the Trigonometric tangent...") # finding tangent 90 degrees print("\nResult...",np.tan(np.pi/2.)) # finding tangent 60 degrees print("\nResult...",np.tan(np.pi/3.)) # finding tangent 45 degrees print("\nResult...",np.tan(np.pi/4.)) # finding tangent 30 degrees print("\nResult...",np.tan(np.pi/6.)) # finding tangent 0 degrees print("\nResult...",np.tan(0)) # finding tangent 180 degrees print("\nResult...",np.tan(np.pi)) # finding tangent -180 degrees print("\nResult...",np.tan(-np.pi))
出力
Get the Trigonometric tangent... Result... 1.633123935319537e+16 Result... 1.7320508075688767 Result... 0.9999999999999999 Result... 0.5773502691896257 Result... 0.0 Result... -1.2246467991473532e-16 Result... 1.2246467991473532e-16
-
PythonPandas-MultiIndexでレベルの名前を取得する
MultiIndexのレベルの名前を取得するには、 MultiIndex.namesを使用します パンダのプロパティ。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd MultiIndexは、パンダオブジェクトのマルチレベルまたは階層的なインデックスオブジェクトです。配列を作成する- arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']] 「names」パラメーターは、各インデックスレベル
-
Python –列のデータ型を取得します
列のデータ型を取得するには、info()メソッドを使用します。まず、必要なライブラリをインポートしましょう- import pandas as pd 異なるデータ型を持つ2つの列を持つDataFrameを作成します- dataFrame = pd.DataFrame( { "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'Jo