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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]]

  1. 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

  2. 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