NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等，我来为大家科普一下关于numpy 中的函数?下面希望有你要的答案，我们一起来看看吧!
numpy 中的函数
NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。
三角函数
numpy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。
实例
import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])
print ('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度
print (np.sin(a*np.pi/180))
print ('\n')
print ('数组中角度的余弦值：')
print (np.cos(a*np.pi/180))
print ('\n')
print ('数组中角度的正切值：')
print (np.tan(a*np.pi/180))
输出结果为：
不同角度的正弦值： [0. 0.5 0.70710678 0.8660254 1. ] 数组中角度的余弦值： [1.00000000e 00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01 6.12323400e-17] 数组中角度的正切值： [0.00000000e 00 5.77350269e-01 1.00000000e 00 1.73205081e 00 1.63312394e 16]
arcsin，arccos，和 arctan 函数返回给定角度的 sin，cos 和 tan 的反三角函数。
这些函数的结果可以通过 numpy.degrees() 函数将弧度转换为角度。
实例
import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])
print ('含有正弦值的数组：')
sin = np.sin(a*np.pi/180)
print (sin)
print ('\n')
print ('计算角度的反正弦，返回值以弧度为单位：')
inv = np.arcsin(sin)
print (inv)
print ('\n')
print ('通过转化为角度制来检查结果：')
print (np.degrees(inv))
print ('\n')
print ('arccos 和 arctan 函数行为类似：')
cos = np.cos(a*np.pi/180)
print (cos)
print ('\n')
print ('反余弦：')
inv = np.arccos(cos)
print (inv)
print ('\n')
print ('角度制单位：')
print (np.degrees(inv))
print ('\n')
print ('tan 函数：')
tan = np.tan(a*np.pi/180)
print (tan)
print ('\n')
print ('反正切：')
inv = np.arctan(tan)
print (inv)
print ('\n')
print ('角度制单位：')
print (np.degrees(inv))
输出结果为：
含有正弦值的数组： [0. 0.5 0.70710678 0.8660254 1. ] 计算角度的反正弦，返回值以弧度为单位： [0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] 通过转化为角度制来检查结果： [ 0. 30. 45. 60. 90.] arccos 和 arctan 函数行为类似： [1.00000000e 00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01 6.12323400e-17] 反余弦： [0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] 角度制单位： [ 0. 30. 45. 60. 90.] tan 函数： [0.00000000e 00 5.77350269e-01 1.00000000e 00 1.73205081e 00 1.63312394e 16] 反正切： [0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] 角度制单位： [ 0. 30. 45. 60. 90.]
舍入函数
numpy.around() 函数返回指定数字的四舍五入值。
numpy.around(a,decimals)
参数说明：
- a: 数组
- decimals: 舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置
实例
import numpy as np
a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532])
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('舍入后：')
print (np.around(a))
print (np.around(a, decimals = 1))
print (np.around(a, decimals = -1))
输出结果为：
原数组： [ 1. 5.55 123. 0.567 25.532] 舍入后： [ 1. 6. 123. 1. 26.] [ 1. 5.6 123. 0.6 25.5] [ 0. 10. 120. 0. 30.]
numpy.floor()
numpy.floor() 返回数字的下舍整数。
实例
import numpy as np
a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])
print ('提供的数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('修改后的数组：')
print (np.floor(a))
输出结果为：
提供的数组： [-1.7 1.5 -0.2 0.6 10. ] 修改后的数组： [-2. 1. -1. 0. 10.]
numpy.ceil()
numpy.ceil() 返回数字的上入整数。
实例
import numpy as np
a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])
print ('提供的数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('修改后的数组：')
print (np.ceil(a))
输出结果为：
提供的数组： [-1.7 1.5 -0.2 0.6 10. ] 修改后的数组： [-1. 2. -0. 1. 10.]
,
