SciPyを使用して、Pythonで値の立方根と指数値を計算するにはどうすればよいですか?
値の立方根を見つける必要がある場合は、SciPyライブラリにある関数を使用できます。
「cbrt」関数の構文
scipy.special.cbrt(x)
「x」は、「SciPy」ライブラリの「special」クラスに存在する関数「cbrt」に渡されるパラメータです。これが例です-
例
from scipy.special import cbrt my_cb = cbrt([27, 89]) print("The cube roots are :") print(my_cb)
出力
The cube roots are : [3. 4.4647451]
説明
- 必要なパッケージがインポートされます。
- 「cbrt」関数は、立方根を計算する必要がある値のリストで呼び出されます。
- 出力はコンソールに表示されます。
要素の10**xまたは要素のリストを検索する必要がある場合は、SciPyライブラリにある「exp10」という名前の関数を使用できます。
「exp10」関数の構文
scipy.special.exp10(x)
「x」は、「SciPy」ライブラリの「special」クラスに存在する関数「exp10」に渡されるパラメータです。
例
from scipy.special import exp10 my_exp = exp10([12,17]) print("The exponential function has been called") print(my_exp)
出力
The exponential function has been called [1.e+12 1.e+17]と呼ばれています
説明
- 必要なパッケージがインポートされます。
- 「exp10」関数は、指数値を計算する必要がある値のリストで呼び出されます。
- 出力はコンソールに表示されます。
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SciPyを使用してPythonで行列の行列式の値を計算するにはどうすればよいですか?
行列式の値は、行列または複数の次元を持つ配列で計算できます。 マリックス/アレイをよりよく理解する必要がある場合があります。これは、行列式操作が必要になる場所です。 SciPyは、「線形代数」の略である「linalg」クラスに存在する「det」という名前の関数を提供します。 「det」関数の構文 scipy.linalg.det(matrix) 「行列」は、行列式の値を見つけるために「det」関数に渡されるパラメーターです。 この関数は、行列/配列を引数として渡すことで呼び出すことができます。 上の図では、「a」、「b」、「c」、および「d」が行列の数値であると想定していま
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SciPyを使用して、Pythonで行列の固有値と固有ベクトルを計算するにはどうすればよいですか?
固有ベクトルと固有値は、多くの状況で使用されます。ドイツ語で「Eigen」という言葉は、「自分自身」または「典型的」を意味します。固有ベクトルは「特性ベクトル」とも呼ばれます。データセットに対して何らかの変換を実行する必要があるが、データセット内のデータの方向が変更されてはならないという条件が与えられたとします。これは、固有ベクトルと固有値を使用できる場合です。 正方行列(行数が列数に等しい行列)が与えられると、固有値と固有ベクトルは次の方程式を満たします。 固有ベクトルは、固有値を見つけた後に計算されます。 注 −固有値は3次元以上でもうまく機能します。 SciPyは、これらの