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NumPy 雙曲函數(shù)

NumPy 提供了 sinh()、cosh()tanh() 等 ufunc,它們接受弧度值并生成相應的雙曲正弦、雙曲余弦和雙曲正切值。

示例:

import numpy as npx = np.sinh(np.pi/2)print(x)

示例

找到數(shù)組 arr 中所有值的雙曲余弦值:

import numpy as nparr = np.array([np.pi/2, np.pi/3, np.pi/4, np.pi/5])x = np.cosh(arr)print(x)

查找角度

從雙曲正弦、雙曲余弦、雙曲正切值查找角度。例如,sinh、cosh 和 tanh 的反函數(shù)(arcsinh、arccosh、arctanh)。

NumPy 提供了 arcsinh()arccosh()arctanh() 等 ufunc,它們給出相應 sinh、cosh 和 tanh 值的弧度值。

示例

找到 1.0 的角度:

import numpy as npx = np.arcsinh(1.0)print(x)

數(shù)組中每個值的角度

示例

找到數(shù)組中所有 tanh 值的角度:

import numpy as nparr = np.array([0.1, 0.2, 0.5])x = np.arctanh(arr)print(x)

NumPy 集合操作

什么是集合

在數(shù)學中,集合是一組唯一元素的集合。

集合用于頻繁進行交集、并集和差集運算。

在 NumPy 中創(chuàng)建集合

我們可以使用 NumPy 的 unique() 方法從任何數(shù)組中找到唯一元素。例如,創(chuàng)建一個集合數(shù)組,但請記住,集合數(shù)組應該只是一維數(shù)組。

示例
將以下包含重復元素的數(shù)組轉(zhuǎn)換為集合:

import numpy as nparr = np.array([1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7])x = np.unique(arr)print(x)

查找并集

要找到兩個數(shù)組的唯一值,請使用 union1d() 方法。

示例

找到以下兩個集合數(shù)組的并集:

import numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])newarr = np.union1d(arr1, arr2)print(newarr)

查找交集

要找到僅在兩個數(shù)組中都存在的值,請使用 intersect1d() 方法。

示例

找到以下兩個集合數(shù)組的交集:

import numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])newarr = np.intersect1d(arr1, arr2, assume_unique=True)print(newarr)

注意: intersect1d() 方法接受一個可選參數(shù) assume_unique,如果設置為 True,則可以加快計算速度。在處理集合時應始終將其設置為 True。

查找差集

要找到第一個集合中存在但第二個集合中不存在的值,請使用 setdiff1d() 方法。

示例

找到 set2 中不存在的 set1 的差集:

import numpy as npset1 = np.array([1, 2, 3, 4])
set2 = np.array([3, 4, 5, 6])newarr = np.setdiff1d(set1, set2, assume_unique=True)print(newarr)

注意: setdiff1d() 方法接受一個可選參數(shù) assume_unique,如果設置為 True,則可以加快計算速度。在處理集合時應始終將其設置為 True。

查找對稱差

要找到兩個集合中都不存在的值,請使用 setxor1d() 方法。

示例

找到 set1 和 set2 的對稱差:

import numpy as npset1 = np.array([1, 2, 3, 4])
set2 = np.array([3, 4, 5, 6])newarr = np.setxor1d(set1, set2, assume_unique=True)print(newarr)

注意: setxor1d() 方法接受一個可選參數(shù) assume_unique,如果設置為 True,則可以加快計算速度。在處理集合時應始終將其設置為 True。

最后

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