Pythonで度で指定された角度の配列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。度で指定された角度の配列のTrigonometrictangentを取得するには、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の各要素の接線を返します。最初のパラメーターxは、ラジアン単位のanAngleです（2piは360度を意味します）。ここでは、角度の配列です。

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。提供する場合は、入力がブロードキャストする形状である必要があります。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。タプル（キーワード引数としてのみ可能）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

tan 0、tan 30、tan 45、tan 60、tan 90、tan 180、tan-180-

を見つけるための角度の配列

arr = np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180., -180.))

配列の表示-

print("Array...\n",arr)

データ型を取得-

print("\nArray datatype...\n",arr.dtype)

配列の次元を取得します-

print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)

配列の要素数を取得します-

print("\nNumber of elements in the Array...\n",arr.size)

度で指定された角度の配列の三角関数の接線を見つけるには、Numpy-

のnumpy.tan（）メソッドを使用します。

print("\nResult...",np.tan(arr * np.pi / 180. ))

例

import numpy as np

# Trigonometric tangent is equivalent to np.sin(x)/np.cos(x) elementwise.
# To get the Trigonometric tangent of an array of angles given in degrees, use the numpy.tan() method in Python Numpy

print("The Trigonometric tangent of an array of angles...")

# Array of angles
# finding tan 0, tan 30, tan 45, tan 60, tan 90, tan 180, tan -180.
arr = np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180., -180.))

# Display the array
print("Array...\n", arr)

# Get the type of the array
print("\nOur Array type...\n", arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("\nOur Array Dimensions...\n",arr.ndim)

# Get the number of elements in the Array
print("\nNumber of elements...\n", arr.size)

# To find the trigonometric tangent of an array of angles given in degrees, use the numpy.tan() method in Numpy
print("\nResult...",np.tan(arr * np.pi / 180. ))

出力

The Trigonometric tangent of an array of angles...
Array...
[ 0. 30. 45. 60. 90. 180. -180.]

Our Array type...
float64

Our Array Dimensions...
1

Number of elements...
7

Result... [ 0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00
1.63312394e+16 -1.22464680e-16 1.22464680e-16]