Python

入力と同じ種類の最高精度のスカラー型を返すには、Python Numpyのmaximum_sctype（）メソッドを使用します。パラメータは入力データ型です。これは、adtypeオブジェクトまたはdtypeに変換可能なオブジェクトにすることができます。 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 Numpyでmaximum_sctype（）メソッドを使用します。最高精度のスカラー型を取得- print("Result...",np.maximum_sctype(int)) print("Result...&quo

角度の三角関数の正弦を見つけるには、Python Numpyのnumpy.sin（）メソッドを使用します。このメソッドは、最初のパラメーターxの各要素の正弦を返します。最初のパラメーターxは、ラジアン単位の角度です（2piは360度を意味します）。 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。提供する場合は、入力がブロードキャストする形状である必要があります。指定しない場合またはNoneの場合、新しく割り当てられた配列が返されます。タプル（キーワード引数としてのみ可能）の長さは、出力の数と同じである必要があります。

度で指定された角度の配列の三角関数の正弦を取得するには、Python Numpyのnumpy.sin（）メソッドを使用します。このメソッドは、最初のパラメーターxの各要素の正弦を返します。これはスカラーですifはスカラーです。最初のパラメーターxは、ラジアン単位の角度です（2piは360度を意味します）。ここでは、それは角度の配列です。 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Noneの場合、新しく割り当てられた配列が返

クラスが2番目のクラスのサブクラスであるかどうかを判断するには、Pythonnumpyのnumpy.issubclass_（）メソッドを使用します。最初の引数は入力クラスです。 arg1がarg2のサブクラスである場合、Trueが返されます。 2ndargumentは入力クラスです。クラスのタプルの場合、arg1がいずれかのタプル要素のサブクラスである場合はTrueが返されます。 issubclass_は、引数の1つがクラスでない場合に、TypeErrorを発生させる代わりにFalseを返すことを除いて、Pythonの組み込みissubclassと同等です。 ステップ まず、必要なライブラリ

複合台形公式を使用して指定された軸に沿って統合するには、numpy.trapz（）メソッドを使用します。 xが指定されている場合、統合はその要素に沿って順番に行われます-それらはソートされません。このメソッドは、台形公式によって単一の軸に沿って近似された「y」=n次元配列の定積分を返します。 「y」が1次元配列の場合、結果は浮動小数点数になります。 「n」が1より大きい場合、結果は「n-1」次元配列になります。 最初のパラメーターyは、統合する入力配列です。 2番目のパラメーターxは、y値に対応するサンプルポイントです。 xがNoneの場合、サンプルポイントは等間隔のdxapartであると見

三角関数の正弦を見つけるには、Python Numpyのnumpy.cos（）メソッドを使用します。このメソッドは、最初のパラメーターxの各要素の正弦を返します。最初のパラメーターxは、角度、インラジアン（2piは360度を意味します）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anndarrayです。 提供する場合は、入力がブロードキャストする形状である必要があります。指定しない場合またはNoneの場合、新しく割り当てられた配列が返されます。タプル（キーワード引数としてのみ可能）の長さは、出力の数と同じである必要があります。

度で指定された角度の配列の三角関数の正弦を見つけるには、Python Numpyのnumpy.cos（）メソッドを使用します。このメソッドは、最初のパラメーターxの各要素の正弦を返します。 1番目のパラメーターxは、ラジアン単位の角度です（2piは360度を意味します）。ここでは、それは角度の配列です。 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Noneの場合、新しく割り当てられた配列が返されます。 Atupleの長さは出

異なるサイズの同様のfloatタイプがfloatingクラスのサブタイプであるかどうかをテストするには、Python Numpyのthenumpy.issubdtype（）メソッドを使用します。パラメータは、dtypeまたはobjectcoercibletoone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 Numpyでissubdtype（）メソッドを使用する。さまざまなサイズの浮動小数点データ型をチェックしています- print("Result...",np.issubdtype(np.float16, np.f

勾配は、内部ポイントの2次の正確な中心の差と、境界での1次または2次の正確な片側（前方または後方）の差を使用して計算されます。したがって、返される勾配は、入力配列と同じ形状になります。最初のパラメーターfは、スカラー関数のサンプルを含むNdimensionarrayです。 2番目のパラメーターは、varargs、つまりf値間の間隔です。すべての寸法のデフォルトの単一間隔。 3番目のパラメーターはedge_order{1、2}です。つまり、勾配は境界でのN次の正確な差を使用して計算されます。デフォルト：1。4番目のパラメーターはグラデーションで、指定された1つまたは複数の軸に沿ってのみ計算され

三角関数の接線は、要素ごとにnp.sin（x）/ np.cos（x）と同等です。度で指定された角度の配列のTrigonometrictangentを取得するには、Python Numpyのnumpy.tan（）メソッドを使用します。このメソッドは、最初のパラメーターxの各要素の接線を返します。最初のパラメーターxは、ラジアン単位のanAngleです（2piは360度を意味します）。ここでは、角度の配列です。 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。提供する場合は、入力がブロードキャストする形状である必要があります。

アークサインは多値関数です。各xには、sin（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[-pi / 2、pi/2]にある角度zを返します。実数値のinputdataタイプの場合、arcsin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。複素数値入力の場合、arcsinは複雑な分析関数であり、慣例により、分岐は[-inf、-1]と[1、inf]をカットし、前者では上から、後者では下から連続します。逆正弦は、asinまたはsin^{-1}とも呼ばれます。 三角関数の逆サインを見つけるには

NaNをゼロとして扱う、特定の軸上の配列要素の累積合計を返すには、nancumprod（）メソッドを使用します。 NaNが検出され、先頭のNaNがゼロに置き換えられても、累積合計は変化しません。 all-NaNまたは空のスライスの場合はゼロが返されます。このメソッドは、outが指定されていない限り、結果を保持する新しい配列を返します。結果のサイズはaと同じで、if軸がNoneでないか、aが1次元配列の場合と同じ形状になります。累積は、5、5 + 10、5 + 10 + 15,5 + 10 + 15+20のように機能します。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、累積合計が

複素数の引数の虚数部を返すには、numpy.imag（）メソッドを使用します。このメソッドは、複素数の偏角の虚数成分を返します。 valが実数の場合、valのタイプが出力に使用されます。 valに複雑な要素がある場合、返されるタイプはfloatです。最初のパラメーターvalは入力配列です 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 array（）メソッドを使用して配列を作成します- arr = np.array([36.+5.j , 27.+3.j , 68.+2.j , 23.+7.j]) 配列を表示する- print("Our

numpy.can_cast（）メソッドは、キャストルールに従ってデータ型間のキャストが発生する可能性がある場合にTrueを返します。最初のパラメーターは、キャスト元のデータ型または配列です。 2番目のパラメーターは、キャスト先のデータ型です。 3番目のパラメータは、「no」、「equiv」、「safe」、「same_kind」、「unsafe」の値を使用して、発生する可能性のあるデータキャストの種類を制御します。 「no」は、データ型をまったくキャストしてはならないことを意味します。 「equiv」は、バイトオーダーの変更のみが許可されることを意味します。 「安全」とは、値

numpy.promote_types（）メソッドは、type1とtype2の両方を安全にキャストできる最小のサイズと最小のscalarkindを持つデータ型を返します。プロモートされたデータ型を返します。返されるデータ型は常にネイティブバイトオーダーです。 1番目のパラメーターは最初のデータ型です。 2番目のパラメーターは2番目のデータ型です。 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 Numpyのpromote_types（）メソッドで確認- print("Result...",np.promote_types(&#

アークサインは多値関数です。各xには、sin（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[-pi / 2、pi/2]にある角度zを返します。逆正弦は、asinまたはsin^{-1}とも呼ばれます。 実数値の入力データ型の場合、arcsin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、arcsinは複雑な分析関数であり、慣例により、ブランチカット[-inf、-1]と[1、inf]を持ち、前者では上から、後者では下から連続します。 配列要素の三角関数の逆正弦を取

線形代数の行列の条件数を計算するには、Pythonのnumpy.linalg.cond（）メソッドを使用します。このメソッドは、pの値に応じて、7つの異なるノルムのいずれかを使用して条件数を返すことができます。行列の条件数を返します。無限かもしれません。 xの条件数は、xのノルムにxの逆数のノルムを掛けたものとして定義されます。ノルムは、通常のL2ノルム、または他の多くの行列ノルムの1つにすることができます。最初のパラメーターはxで、条件数が求められる行列です。 2番目のパラメーターは、条件数の計算で使用されるノルムの次数であるpです。パラメータとして設定された「2」は2ノルムです。 ステッ

三角関数の接線は、要素ごとにnp.sin（x）/ np.cos（x）と同等です。角度の三角測量タンジェントを見つけるには、Python Numpyのnumpy.tan（）メソッドを使用します。このメソッドは、最初のパラメーターxの各要素の正弦を返します。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、ラジアン単位の角度です（2piは360度を意味します）。 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Noneの

線形代数の行列の条件数を計算するには、Pythonのnumpy.linalg.cond（）メソッドを使用します。このメソッドは、pの値に応じて、7つの異なるノルムのいずれかを使用して条件数を返すことができます。行列の条件数を返します。無限かもしれません。 xの条件数は、xのノルムにxの逆数のノルムを掛けたものとして定義されます。ノルムは、通常のL2ノルム、または他の多くの行列ノルムの1つにすることができます。最初のパラメーターはxで、条件数が求められる行列です。 2番目のパラメーターは、条件数の計算で使用されるノルムの次数であるpです。パラメータとして設定された「2」は、負の2（最小の特異値

最初の引数が型階層で下位/等しい型コードである場合にTrueを返すには、Python Numpyのnumpy.issubdtype（）メソッドを使用します。パラメータは、dtypeまたはobject coercible toone 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 Numpyでissubdtype（）メソッドを使用する- print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32)) print("Result...",np.issubdty