Python – scipy.linalg.sinm()
sinm() 関数scipy.linalg packageは、入力行列の正弦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.sinm(x)
ここで、xは入力配列です。
例1
次の例を考えてみましょう-
# Import the required libraries from scipy from scipy import linalg import numpy as np # Define the input array X = np.array([[110, 12], [79, 23]]) print("Input Matrix, X:\n", X) # Calculate the Sine of the matrix n = linalg.sinm(X) # Display the Sine print("Sine of X: \n", n)
出力
次の出力が生成されます-
Input Matrix, X: [[110 12] [ 79 23]] Sine of X: [[ 0.41972171 -0.02196579] [-0.14460811 0.57897368]]
例2
別の例を見てみましょう-
# Import the required libraries from scipy import linalg import numpy as np # Define the input array p = np.array([[87 , 15] , [48 , 12]]) q = linalg.inv(p) print("Input Matrix:\n", q) # Calculate the Sine n = linalg.sinm(q) # Display the Sine of matrix print("Sine of Q: \n", n)
出力
次の出力が生成されます-
Input Matrix: [[ 0.03703704 -0.0462963 ] [-0.14814815 0.26851852]] Sine of Q: [[ 0.03663868 -0.04560274] [-0.14592875 0.26465236]]
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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
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matplotlibを使用してPythonで正弦関数を作成するにはどうすればよいですか?
Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。 Pyth