numpy.sqrt(array[, out]) -funktiota käytetään määrittämään taulukon positiivinen neliöjuuri elementtikohtaisesti.
Syntaksi: numpy.sqrt() Parametrit: joukko: [array_like] Syötä arvot, joiden neliöjuuret on määritettävä. ulos: [ndarray, valinnainen] Vaihtoehtoinen taulukkoobjekti, johon tulos asetetaan; jos sellainen on, sen on oltava saman muotoinen kuin arr . Palautukset: [ndarray] Palauttaa taulukon luvun neliöjuuren.
Koodi #1:
Python 3
# Python program explaining> # numpy.sqrt() method> # importing numpy> import> numpy as geek> # applying sqrt() method on integer numbers> arr1>=> geek.sqrt([>1>,>4>,>9>,>16>])> arr2>=> geek.sqrt([>6>,>10>,>18>])> print>('square>->root of an array1 : ', arr1)> print>('square>->root of an array2 : ', arr2)> |
>
merkkijono lisäys
>
Koodi #2:
Python 3
# Python program explaining> # numpy.sqrt() method> # importing numpy> import> numpy as geek> # applying sqrt() method on complex numbers> arr>=> geek.sqrt([>4>,>->1>,>->5> +> 9J>])> print>('square>->root of an array : ', arr)> |
>
>
Koodi #3:
lisäys lajittele java
Python 3
# Python program explaining> # numpy.sqrt() method> # importing numpy> import> numpy as geek> # applying sqrt() method on negative element of real numbers> arr>=> geek.sqrt([>->4>,>5>,>->6>])> print>('square>->root of an array : ', arr)> |
>
>
Tässä on esimerkkikoodi numpy.sqrt():lle Pythonissa:
Python 3
import> numpy as np> # Create a numpy array> arr>=> np.array([>1>,>4>,>9>,>16>,>25>])> # Calculate the square root of each element in the array> sqrt_arr>=> np.sqrt(arr)> # Print the resulting array> print>(sqrt_arr)> |
>
>
Lähtö:
[1. 2. 3. 4. 5.]
Edut:
Numpy.sqrt()-funktio on nopea ja tehokas tapa laskea taulukon neliöjuuri tai yksittäinen arvo Pythonissa.
Numpy.sqrt()-funktio on hyödyllinen monissa matemaattisissa laskelmissa ja tieteellisissä sovelluksissa, kuten etäisyyksien, nopeuksien ja kiihtyvyyksien laskemisessa fysiikassa.
Haitat:
- Funktio numpy.sqrt() ei välttämättä ole riittävän tarkka tietyissä tieteellisissä sovelluksissa, jotka vaativat suurta tarkkuutta.
- Numpy.sqrt()-funktio ei välttämättä sovellu kaikentyyppisille tiedoille, kuten negatiivisille tai kompleksiluvuille.
Tärkeitä kohtia:
- Numpy.sqrt()-funktio palauttaa taulukon neliöjuuren tai yksittäisen arvon.
- Funktiota numpy.sqrt() voidaan käyttää sekä reaali- että kompleksiluvuissa.
- Numpy.sqrt()-funktiota voidaan käyttää yhdessä muiden NumPy-funktioiden kanssa monimutkaisempien matemaattisten operaatioiden suorittamiseen.
- Numpy.sqrt()-funktiota voidaan käyttää tietojen normalisoimiseen skaalaamalla se yksikköalueelle.
Lähdekirjat:
Jake VanderPlasin Python for Data Science Handbook kattaa NumPy-kirjaston ja sen tietotekniikan sovellukset perusteellisesti, mukaan lukien matemaattisten operaatioiden funktiot, kuten numpy.sqrt().
Numerical Python: A Practical Techniques Approach for Industry, Robert Johansson kattaa NumPy-kirjaston ja sen sovellukset numeerisessa laskennassa ja tieteellisessä laskennassa perusteellisesti, mukaan lukien funktiot matemaattisia operaatioita varten, kuten numpy.sqrt().
Alberto Boschettin ja Luca Massaronin Python Data Science Essentials kattaa NumPy-kirjaston ja sen datatieteen sovellukset perusteellisesti, mukaan lukien funktiot matemaattisille operaatioille, kuten numpy.sqrt().