B13_NumPy数学函数（三角函数，舍入函数）

参考链接： Numpy 数学函数

NumPy数学函数 

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]

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() 返回小于或者等于指定表达式的最大整数，即向下取整。 

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() 返回大于或者等于指定表达式的最小整数，即向上取整。 

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.]