Python

配列の最大値またはNaNを無視した最大値を返すには、Pythonのnumpy.nanmax（）メソッドを使用します。このメソッドは、指定された軸が削除された、と同じ形状の配列を返します。 aが0-d配列の場合、またはaxisがNoneの場合、ndarrayスカラーが返されます。 aと同じdtypeが返されます。最初のパラメーターaは、最大値が必要な数値を含む配列です。がnotan配列の場合、変換が試行されます。 2番目のパラメーターであるaxisは、最大値が計算される1つまたは複数の軸です。デフォルトでは、フラット化された配列の最大値を計算します。 3番目のパラメーターは、結果を配置するため

配列の最大値またはNaNを無視した最大値を返すには、Pythonのnumpy.nanmax（）メソッドを使用します。このメソッドは、指定された軸が削除された、と同じ形状の配列を返します。 aが0-d配列の場合、またはaxisがNoneの場合、ndarrayスカラーが返されます。 aと同じdtypeが返されます。最初のパラメーターaは、最大値が必要な数値を含む配列です。がnotan配列の場合、変換が試行されます。 2番目のパラメーターであるaxisは、最大値が計算される1つまたは複数の軸です。デフォルトでは、フラット化された配列の最大値を計算します。 3番目のパラメーターは、結果を配置するため

入力の平方根を計算するには、Python Numpyのscimath.sqrt（）メソッドを使用します。このメソッドは、xの平方根を返します。 xがスカラーだった場合は、outであり、そうでない場合は配列が返されます。パラメータxは入力値です。負の入力要素の場合、複素数値が返されます 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 array（）メソッドを使用してnumpy配列を作成する- arr = np.array([1, -4, -9, 16, -25, 36]) 配列を表示する- print("Our Array...\n&

入力の平方根を計算するには、Python Numpyのemath.sqrt（）メソッドを使用します。このメソッドは、xの平方根を返します。 xがスカラーだった場合は、outであり、そうでない場合は配列が返されます。パラメータxは入力値です。負の入力要素の場合、複素数値が返されます 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 complex（）メソッドを使用して明示的に複雑な入力- a = complex(-9.0, 0.0) 配列を表示する- print("Display the complex value...\n"

scimathで自然対数を計算するには、Python Numpyのnp.emath.log（）メソッドを使用します。このメソッドはx値のログを返します。 xがスカラーだった場合は、outであり、そうでない場合は配列が返されます。最初のパラメータxは、ログが必要な値です。 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 array（）メソッドを使用してnumpy配列を作成する- arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.exp(1), -np.exp(1)]) 配列を表示する- print("Our Ar

scimathを使用して対数の基数2を計算するには、Python Numpyのnp.emath.log2（）メソッドを使用します。このメソッドは、x値の対数の基数2を返します。 xがスカラーだった場合は、outであり、そうでない場合は配列が返されます。最初のパラメーターxは、対数基数2が必要な値です。 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 array（）メソッドを使用してnumpy配列を作成する- arr = np.array([np.inf, -np.inf, 16, np.exp(1), -np.exp(1), -32]) 配列

scimathを使用して対数基数nを計算するには、Python Numpyのscimath.logn（）メソッドを使用します。このメソッドは、x値の対数基数nを返します。 xがスカラーだった場合は、それ以外の場合は配列が返されます。 xに負の入力が含まれている場合、答えが計算され、複素数ドメインに返されます。 1番目のパラメーターnは、ログが取得される整数ベースです。 2番目のパラメーターxは、対数基数nが必要な値です。 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 array（）メソッドを使用してnumpy配列を作成する- arr = np

scimathを使用して10を底とする対数を計算するには、Python Numpyのscimath.log10（）メソッドを使用します。このメソッドは、x値の10を底とする対数を返します。 xがスカラーだった場合は、outです。そうでない場合は、arrayobjectが返されます。 実数x<0のときにNANを返すlog10（）の場合、numpy.log10を使用します（ただし、それ以外の場合はnumpy.log10とこのlog10は同一です。つまり、両方ともx =0の場合は-inf、x=infの場合はinfを返します。特に、x.imag！=0の場合の複素主値）。最初のパラメーターxは、対数基

入力値がscimathで累乗されたべき乗の結果を返すには、Pythonでscimath.power（）メソッドを使用します。 xをpの累乗、つまりx**pの結果に返します。 xとpがスカラーの場合は、outです。それ以外の場合は、配列が返されます。 xに負の値が含まれている場合、出力は複素数ドメインに変換されます。パラメータxは入力値です パラメータpは、xが累乗される累乗です。 xに複数の値が含まれている場合、pはスカラーであるか、xと同じ数の値を含む必要があります。後者の場合、結果はx [0] ** p [0]、x [1] ** p [1]、.... ステップ まず、必要なライブラリ

入力値がscimathで累乗されたべき乗の結果を返すには、Pythonのscimath.power（）メソッドを使用します。 xをpの累乗、つまりx**pの結果に返します。 xとpがスカラーの場合、それ以外の場合は配列が返されます。 xに負の値が含まれている場合、出力は複素数ドメインに変換されます。パラメータxは入力値です。パラメータpは、xが累乗される累乗です。 xに複数の値が含まれている場合、pはスカラーであるか、xと同じ数の値を含む必要があります。後者の場合、結果はx [0] ** p [0]、x [1] ** p [1]、.... ステップ まず、必要なライブラリをインポートしま

scimathで逆コサインを計算するには、Pythonでnumpy.emath.arccos（）メソッドを使用します。xの逆コサインの「主値」を返します。 abs（x）<=1であるような実数xの場合、これは閉区間[0、π]の実数です。それ以外の場合は、複素数の主値が返されます。 このメソッドは、x値の逆正弦を返します。 xがスカラーだった場合は、outであり、そうでない場合は、配列オブジェクトが返されます。最初のパラメーターは、アークコサインが必要な値です。 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 array（）メソッドを使用してnum

scimathで逆正弦を計算するには、Pythonでnumpy.emath.arcsin（）メソッドを使用します。 xの逆サインの「主値」を返します。 abs（x）<=1であるような実数xの場合、これは閉区間[-π/ 2、π/2]の実数です。それ以外の場合は、複素数の主値が返されます。 このメソッドは、x値の逆サインを返します。 xがスカラーだった場合は、outです。そうでない場合は、配列オブジェクトが返されます。最初のパラメーターは、アークサインが必要な値です。 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 array（）メソッドを使用して

arctanhで逆双曲線正接を計算するには、Pythonでnumpy.emath.arctanh（）メソッドを使用します。 arctanh（x）の「主値」を返します。 abs（x） 1の場合、またはxが複素数の場合、結果は複素数になります。最後に、x=1は``inf``を返し、x=-1は-infを返します。 このメソッドは、x値の逆双曲線正接を返します。 xがスカラーだった場合は、それ以外の場合は配列が返されます。最初のパラメーターは、arctanhが必要な値です。 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 array（）メソッドを使用し

2つのベクトルの内積を返すには、Pythonでnumpy.vdot（）メソッドを使用します。 vdot（a、b）関数は、dot（a、b）とは異なる方法で複素数を処理します。最初の引数が複素数の場合、最初の引数の複素共役が内積の計算に使用されます。 vdotは、ドットとは異なる方法で多次元配列を処理します。行列積を実行しませんが、最初に1次元ベクトルへの入力引数をフラット化します。したがって、ベクターにのみ使用する必要があります。 このメソッドは、aとbの内積を返します。 aとbのタイプに応じて、int、float、またはcomplexにすることができます。最初のパラメータはです。 aが複素数

2つの多次元ベクトルの内積を返すには、Pythonでnumpy.vdot（）メソッドを使用します。 vdot（a、b）関数は、dot（a、b）とは異なる方法で複素数を処理します。最初の引数が複素数の場合、最初の引数の複素共役がドット積の計算に使用されます。 vdotは、ドットとは異なる方法で多次元配列を処理します。これは、アマトリックス積を実行しませんが、最初に1次元ベクトルへの入力引数をフラット化します。したがって、ベクターにのみ使用する必要があります。 このメソッドは、aとbの内積を返します。 aとbのタイプに応じて、int、float、またはcomplexにすることができます。最初のパ

1次元ベクトルの内積を返すには、Pythonでnumpy.vdot（）メソッドを使用します。 thevdot（a、b）関数は、dot（a、b）とは異なる方法で複素数を処理します。最初の引数が複素数の場合、最初の引数の複素共役が内積の計算に使用されます.vdotは、内積とは異なる方法で多次元配列を処理します：行列積を実行しませんが、最初に入力引数を1次元ベクトルに平坦化します。したがって、ベクターにのみ使用する必要があります。 このメソッドは、aとbの内積を返します。 aとbのタイプに応じて、int、float、またはcomplexにすることができます。最初のパラメータはです。 aが複素数の場

2つの配列の内積を取得するには、Pythonでnumpy.inner（）メソッドを使用します。 1次元配列のベクトルの通常の内積。高次元では、最後の軸の合計積。パラメータは1とb、2つのベクトルです。 aとbが非スカラーの場合、それらの最後の寸法は一致する必要があります。 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 array（）メソッドを使用して2つのnumpy1次元配列を作成する- arr1 = np.array([5, 10, 15]) arr2 = np.array([20, 25, 30]) 配列を表示する- print(&quo

配列内の文字列要素が接尾辞で終わるTrueのブール配列を返すには、Python Numpyのnumpy.char.endswith（）メソッドを使用します。最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメーターは接尾辞です。 numpy.charモジュールは、numpy.str _型の配列に対して一連のベクトル化された文字列操作を提供します。 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 文字列の1次元配列を作成する- arr = np.array(['KATIE', 'JOHN', 'KATE'

あるエルミート系列を別の系列に追加するには、PythonNumpyのpolynomial.hermite.hermadd（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの合計のエルミート級数を表す配列を返します。 2つのエルミート系列c1+c2の合計を返します。引数は、最下位の項から最上位の項に順序付けられた係数のシーケンスです。つまり、[1,2,3]は級数P_0 + 2 * P_1 + 3*P_2を表します。パラメータc1とc2は、低から高の順に並べられたエルミート級数係数の1次元配列です。 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 fro

ポイントxでエルミート級数を評価するには、Python Numpyのhermite.hermval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができます