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線形代数で配列の行列式を計算するには、Python Numpyでnp.linalg.det（）を使用します。最初のパラメーターaは、行列式を計算するための入力配列です。メソッドは行列式を返します。 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 配列を作成する- arr = np.array([[ 5, 10], [12, 18]]) 配列を表示する- print("Our Array...\n",arr) 寸法を確認してください- print("\nDimensions of our Array...\n&qu

arccosは多値関数です。各xには、cos（z）=xとなるような無限に多くの数zがあります。慣例では、実数部が[0、pi]にある角度zを返します。実数値の入力データ型の場合、arccosは常に実出力を返します。実数または無限大として表現できない値ごとに、nanが生成され、無効な浮動小数点エラーフラグが設定されます。複素数値の入力の場合、アークコシスは、分岐カット[-inf、-1]および[1、inf]を持ち、前者の上から上から、後者の上から下から連続する複雑な分析関数です。逆cosは、acosまたはcos^-1とも呼ばれます。 三角関数の逆コサインを見つけるには、Python Numpyのn

線形代数で2D配列の行列式を計算するには、Python Numpyでnp.linalg.det（）を使用します。最初のパラメーターaは、行列式を計算するための入力配列です。このメソッドは、aの行列式を返します。 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 配列を作成する- arr = np.array([[ 5, 10], [12, 18]]) 配列を表示する- print("Our Array...\n",arr) 寸法を確認してください- print("\nDimensions of our Array.

arccosは多値関数です。各xには、cos（z）=xとなるような無限に多くの数zがあります。慣例では、実数部が[0、pi]にある角度zを返します。逆cosは、acosまたはcos^-1とも呼ばれます。 実数値の入力データ型の場合、arccosは常に実出力を返します。実数または無限大として表現できない値ごとに、nanが生成され、無効な浮動小数点エラーフラグが設定されます。複素数値の入力の場合、arccosは、分岐カット[-inf、-1]と[1、inf]を持ち、前者では上から、後者では下から連続する複雑な分析関数です。 配列要素の三角関数の逆正弦を見つけるには、Python Numpyのnu

線形代数の行列式の行列式を計算するには、Python Numpyでnp.linalg.det（）を使用します。最初のパラメーターaは、行列式を計算するための入力配列です。このメソッドは、aの行列式を返します。 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 配列を作成する- arr = np.array([ [[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]] ]) 配列を表示する- print("Our Array...\n",arr) 寸法を確認してください- pri

象限は、arctan2（x1、x2）が、原点で終了して点（1,0）を通過する光線と、原点で終了して点（x2、x1）を通過する光線との間のラジアン単位の符号付き角度になるように選択されます。 。 最初のパラメーターはy座標です。 2番目のパラメーターはx座標です。 x1.shape！=x2.shapeの場合、それらは共通の形状にブロードキャスト可能である必要があります。このメソッドは、[-pi、pi]の範囲の角度インラジアンの配列を返します。 x1とx2の両方がスカラーの場合、これはスカラーです。 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

特異値分解メソッドを使用して配列の行列ランクを返すには、Pythonでnumpy.linalg.matrix_rank（）メソッドを使用します。配列のランクは、tolより大きい配列の特異値の数です。最初のパラメーターAは、入力ベクトルまたは行列のスタックです。 2番目のパラメーターtolは、SVD値がゼロと見なされるしきい値です。 tolがNoneで、SがMの特異値を持つ配列であり、epsがSのデータ型のイプシロン値である場合、tolはS.max（）* max（M、N）*epsに設定されます。 3番目のパラメーターであるエルミート。Trueの場合、Aはエルミートであると見なされ、特異値を見つ

ラジアン配列を度に変換するには、Python Numpyのnumpy.degrees（）メソッドを使用します。 1番目のパラメーターは、ラジアン単位の入力配列です。 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ndarrayであり、結果が格納される場所です。指定する場合は、入力がブロードキャストされる形状である必要があります。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番目のパラメーターは、条件が入力を介してブロードキャストされることです。条件がTrueの場所では、out配列がufunc結果に設定されます。他の場所では、out配列は元の

行列のスタックの対数行列式を計算するには、Pythonでnumpy.linalg.slogdet（）メソッドを使用します。最初のパラメーターsは入力配列であり、正方形の2次元配列である必要があります。符号付きのメソッドは、行列式の符号を表す数値を返します。実際の行列の場合、これは1、0、または-1です。複素行列の場合、これは絶対値が1、または0の複素数です。 logdetを使用するメソッドは、行列式の絶対値の自然対数を返します。行列式がゼロの場合、signは0になり、logdetは-Infになります。すべての場合において、行列式はsign * np.exp（logdet）に等しくなります。

ラジアン配列を度に変換するには、Python Numpyのnumpy.rad2deg（）メソッドを使用します。このメソッドは、対応する角度を度単位で返します。 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は、ラジアン単位の入力角度です。 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番目のパラメーターは、条件が入力を介してブロードキャストされることです。条件

配列要素の双曲線サインを計算するには、PythonNumpyのnumpy.sinh（）メソッドを使用します。このメソッドは、1/2 *（np.exp（x）-np.exp（-x））または-1j * np.sin（1j * x）と同等です。対応する双曲線サイン値を返します。 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inputarray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

双曲線コサインを計算するには、Python Numpyのnumpy.cosh（）メソッドを使用します。この方法は、1/2 *（np.exp（x）+ np.exp（-x））およびnp.cos（1j * x）と同等です。対応する双曲線コサイン値を返します。 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。

arcsinhは多値関数です。各xには、sinh（z）=xとなるような無限に多くの数zがあります。慣例では、虚数部が[-pi / 2、pi/2]にあるzを返します。実数値のinputdataタイプの場合、arcsinhは常に実出力を返します。実数または無限大として表現できない値ごとに、nanを返し、無効な浮動小数点エラーフラグを設定します。複素数値入力の場合、arccosは、分岐カット[1j、infj]と[-1j、-infj]を持ち、前者では右から、後者では左から連続する複雑な分析関数です。 逆双曲線正弦は、asinhまたはsinh^-1としても知られています。逆Hyperbolicsine

2つの多次元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numpy2次元配列を作成する- arr1 = np.array([[5, 10], [15, 20]]) arr2 = np.array([[6, 12], [18, 24]]) 配

2つのベクトルの外積を計算するには、Python Numpyのnumpy.cross（）メソッドを使用します。このメソッドは、ベクトル外積であるcを返します。最初のパラメーターは、firstvector（s）のコンポーネントであるaです。 2番目のパラメーターはbで、2番目のベクトルの成分です。 3番目のパラメーターisaxisaは、ベクトルを定義するaの軸です。デフォルトでは、最後の軸。 4番目のパラメーターはaxisbで、ベクトルを定義するbの軸です。デフォルトでは、最後の軸。 5番目のパラメーターはaxiscで、cの軸には外積ベクトルが含まれています。戻り値がスカラーであるため、両方の

arcsinhは多値関数です。各xには、sinh（z）=xとなるような無限に多くの数zがあります。慣例では、虚数部が[-pi / 2、pi/2]にあるzを返します。実数値のinputdataタイプの場合、arcsinhは常に実出力を返します。実数または無限大として表現できない値ごとに、nanを返し、無効な浮動小数点エラーフラグを設定します。 複素数値の入力の場合、arccosは、分岐カット[1j、infj]と[-1j、-infj]を持ち、前者では右から、後者では左から連続する複雑な分析関数です。逆双曲線正弦は、asinhまたはsinh^-1とも呼ばれます。 配列要素の逆双曲線正弦を計算する

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

arccosh（）は多値関数です。各xには、cosh（z）=xとなるような無限に多くの数zがあります。慣例では、虚数部が[-pi、pi]にあり、実数部が[0、inf]にあるzを返します。実数値の入力データ型の場合、arccoshは常に実出力を返します。実数または無限大として表現できない値ごとに、nanが生成され、無効な浮動小数点エラーフラグが設定されます。複素数値の入力の場合、arccoshは、分岐カット[-inf、1]を持ち、上から連続する複雑な分析関数です。 逆双曲線コサインを計算するには、Python Numpyのnumpy.arccosh（）メソッドを使用します。このメソッドは、xと

特異値分解メソッドを使用して配列の行列ランクを返すには、Pythonのnumpy.linalg.matrix_rank（）メソッドを使用します。配列のランクは、tolより大きい配列の特異値の数です。最初のパラメーターAは、入力ベクトルまたは行列のスタックです。 2番目のパラメーターtolは、SVD値がゼロと見なされるしきい値です。 tolがNoneで、SがMの特異値を持つ配列であり、epsがSのデータ型のイプシロン値である場合、tolはS.max（）* max（M、N）*epsに設定されます。 3番目のパラメーターであるエルミート。Trueの場合、Aはエルミートであると見なされ、特異値を見つ

substring subが見つかった文字列の最小のインデックスを返すには、Python Numpyのnumpy.char.find（）メソッドを使用します。このメソッドは、intの出力配列を返します。 subが見つからない場合は-1を返します。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検索対象の部分文字列です。3番目と4番目のパラメーターはオプションの引数であり、開始と終了はスライス表記として解釈されます。 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 文字列の1次元配列を作成する- arr = np.array(['