Python – scipy.linalg.tanm()
tanm() scipy.linalgの機能 パッケージは、入力行列の接線を計算するために使用されます。このルーチンはexpmを使用します 行列指数を計算します。
構文
scipy.linalg.tanm(x)
ここで、xは入力配列または正方行列です。 xの行列接線を返します。
例1
次の例を考えてみましょう-
# Import the required libraries from scipy import linalg import numpy as np # Define the input array x = np.array([[69 , 12] , [94 , 28]]) print("Input array: \n", x) # Calculate the Tangent a = linalg.tanm(x) # Display the Tangent of matrix print("Tangent of X: \n", a)の接線を表示します
出力
次の出力が生成されます-
Input array: [[69 12] [94 28]] Tangent of X: [[-0.15617321 0.02473695] [ 0.19377281 -0.24069113]]
例2
次の例を考えてみましょう-
# Import the required libraries from scipy import linalg import numpy as np # Define the input array y = np.cbrt([[87 , 26] , [59 , 36]]) print("Input array:\n", y) # Calculate the Tangent b = linalg.tanm(y) # Display the Tangent of matrix print("Tangent of Y: \n", b)
出力
次の出力が生成されます-
Input array: [[4.43104762 2.96249607] [3.89299642 3.30192725]] Tangent of Y: [[1.1489018 0.51580364] [0.67781414 0.95230934]]
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Pythonで双曲線正接を計算する
双曲線タンジェントを計算するには、Python Numpyのnumpy.tanh()メソッドを使用します。同等のtonp.sinh(x)/np.cosh(x)または-1j * np.tan(1j * x)。対応する双曲線正接値を返します。 x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は入力配列です。 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なしの場合、新しく割り当てられた配列が返されます。 3番目のパラ
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Python – scipy.interpolate.interp1d
interp1d() scipy.interpolateの機能 パッケージは、1-D関数を補間するために使用されます。関数y=f(x)を近似するには、xやyなどの値の配列が必要です。 次に、補間を使用して新しいポイントの値を見つけます。 構文 scipy.interpolate.interp1d(x, y) ここで、xは実数値の1次元配列であり、yは実数値のN次元配列です。補間軸に沿ったyの長さは、xの長さと等しくなければなりません。 例1 次の例を考えてみましょう- # Import the required libraries import matplotlib.pyplot as