Funkciju numpy.sqrt(masīvs[, out]) izmanto, lai noteiktu masīva pozitīvo kvadrātsakni elementāri.
Sintakse: numpy.sqrt() Parametri: masīvs: [array_like] Ievades vērtības, kuru kvadrātsaknes ir jānosaka. ārā: [ndarray, neobligāts] Alternatīvs masīva objekts, kurā ievietot rezultātu; ja paredzēts, tai jābūt tādai pašai formai kā arr . Atgriešanās: [ndarray] Atgriež masīva skaitļa kvadrātsakni.
Kods #1:
Python3
# 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)> |
>
int dubultot
>
Kods #2:
Python3
# 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)> |
>
>
Kods #3:
java pārvērst int par virkni
Python3
# 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)> |
>
>
Šis ir koda piemērs numpy.sqrt() Python:
Python3
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)> |
>
>
Izvade:
[1. 2. 3. 4. 5.]
Priekšrocības:
Funkcija numpy.sqrt() ir ātrs un efektīvs veids, kā Python programmā aprēķināt masīva vai vienas vērtības kvadrātsakni.
Funkcija numpy.sqrt() ir noderīga daudziem matemātiskiem aprēķiniem un zinātniskiem lietojumiem, piemēram, attālumu, ātrumu un paātrinājumu aprēķināšanai fizikā.
Trūkumi:
- Funkcija numpy.sqrt() var nebūt pietiekami precīza noteiktiem zinātniskiem lietojumiem, kam nepieciešama augsta precizitātes pakāpe.
- Funkcija numpy.sqrt() var nebūt piemērota visu veidu datiem, piemēram, negatīviem vai kompleksiem skaitļiem.
Svarīgi punkti:
- Funkcija numpy.sqrt() atgriež masīva kvadrātsakni vai atsevišķu vērtību.
- Funkciju numpy.sqrt() var izmantot gan reālajiem, gan kompleksajiem skaitļiem.
- Funkciju numpy.sqrt() var izmantot kopā ar citām NumPy funkcijām, lai veiktu sarežģītākas matemātiskas darbības.
- Funkciju numpy.sqrt() var izmantot, lai normalizētu datus, mērogojot tos līdz vienību diapazonam.
Uzziņu grāmatas:
Džeika VanderPlasa Python for Data Science rokasgrāmata padziļināti aptver NumPy bibliotēku un tās lietojumus datu zinātnē, tostarp funkcijas matemātiskām operācijām, piemēram, numpy.sqrt().
Skaitliskais Python: praktisko metožu pieeja rūpniecībai, ko izstrādājis Roberts Johansons, padziļināti aptver NumPy bibliotēku un tās lietojumus skaitliskajā skaitļošanā un zinātniskajā skaitļošanā, tostarp tādas matemātisku darbību funkcijas kā numpy.sqrt().
Python Data Science Essentials, ko izstrādājuši Alberto Boschetti un Luka Masarons, padziļināti aptver NumPy bibliotēku un tās lietojumus datu zinātnē, tostarp funkcijas matemātiskām operācijām, piemēram, numpy.sqrt().