NumPy cos işlevi, trigonometrik kosinüs işlevini temsil eder. Bu işlev, tabanın uzunluğu (açıya en yakın kenar) ile hipotenüsün uzunluğu arasındaki oranı hesaplar. NumPy cos, dizinin öğelerinin trigonometrik kosinüsünü bulur. Bu hesaplanan kosinüs değerleri her zaman radyan cinsinden temsil edilir. Python betiğindeki dizilerden bahsederken “NumPy”den bahsetmemiz gerekir. NumPy, Python platformunun sunduğu kütüphanedir ve çok boyutlu diziler ve matrislerle çalışmaya olanak tanır. Ayrıca, bu kütüphane çeşitli matris işlemleriyle de çalışır.
prosedür
NumPy cos işlevini uygulama yöntemleri bu makalede tartışılacak ve gösterilecektir. Bu makale, NumPy cos işlevinin tarihçesi hakkında kısa bir arka plan sunacak ve ardından Python betiğinde uygulanan çeşitli örneklerle bu işlevle ilgili sözdizimini detaylandıracaktır.
Sözdizimi
$ uyuşuk. Çünkü ( x , dışarı ) = Hiçbiri )Python dilinde NumPy cos fonksiyonunun sözdiziminden bahsetmiştik. Fonksiyonun toplam iki parametresi vardır ve bunlar “x” ve “out”tur. x tüm elemanları radyan cinsinden olan dizi yani elemanlarının kosinüsünü bulmak için cos() fonksiyonuna geçeceğimiz dizidir. Aşağıdaki parametre “out”tur ve opsiyoneldir. Verseniz de vermeseniz de, işlev yine de mükemmel çalışır, ancak bu parametre çıktının nerede olduğunu veya depolandığını söyler. Bu, NumPy cos işlevi için temel söz dizimiydi. Bu yazıda, bu temel sözdizimini nasıl kullanabileceğimizi ve parametresini gereksinimlerimize göre nasıl değiştirebileceğimizi sonraki örneklerde göstereceğiz.
Geri dönüş değeri
İşlevin dönüş değeri, daha önce orijinal dizide bulunan öğelerin kosinüs değerleri (radyan cinsinden) olacak öğelere sahip dizi olacaktır.
örnek 1
NumPy cos() işlevinin sözdizimine ve çalışmasına artık hepimiz aşina olduğumuza göre, bu işlevi farklı senaryolarda uygulamaya çalışalım. Python için öncelikle açık kaynaklı bir Python derleyicisi olan “spyder”ı kuracağız. Daha sonra Python kabuğunda yeni bir proje yapıp istediğimiz yere kaydedeceğiz. Örneğimiz için Python'daki tüm fonksiyonları kullanmak için belirli komutları kullanarak terminal penceresinden python paketini kuracağız. Bunu yaparak, zaten “NumPy” kurduk ve şimdi diziyi bildirmek ve NumPy cos () işlevini uygulamak için bu modülü “np” adıyla içe aktaracağız.
Bu prosedürü de takip ettikten sonra projemiz üzerine program yazmaya hazırdır. Diziyi bildirerek programı yazmaya başlayacağız. Bu dizi 1 boyutlu olacaktır. Dizideki öğeler radyan cinsinden olacaktır, dolayısıyla bu diziye öğeleri 'np' olarak atamak için NumPy modülünü 'np' olarak kullanacağız. dizi ([np.pi /3, np.pi/4, np.pi ] )”. cos() fonksiyonu yardımıyla bu dizinin kosinüsünü bulacağız ve böylece fonksiyona “np” diyeceğiz. cos (dizi_adı, çıkış= yeni_dizi).
Bu fonksiyonda dizi_adı'nı bildirdiğimiz o dizinin ismiyle değiştirin ve cos() fonksiyonundan çıkan sonuçları nereye depolamak istediğimizi belirtin. Bu program için kod parçacığı, Python derleyicisine kopyalanabilen ve çıktıyı görmek için çalıştırılabilen aşağıdaki şekilde verilmiştir:
#numpy modülünü içe aktar
içe aktarmak dizi olarak Örneğin.
#diziyi bildirmek
dizi = [ Örneğin. pi / 3 , Örneğin. pi / 4 , Örneğin. pi ]
#orijinal diziyi göster
Yazdır ( 'Giriş dizisi: ' , dizi )
#cos işlevini uygulama
cosine_out = Örneğin. çünkü ( dizi )
#güncellenmiş diziyi görüntüle
Yazdır ( 'Kosinüs_değerleri : ' , cosine_out )
İlk örnekteki diziyi dikkate alarak yazdığımız program çıktısı tüm dizi elemanlarının kosinüsü olarak gösteriliyordu. Elementlerin kosinüs değerleri radyan cinsindendi. Radyanı anlamak için aşağıdaki formülü kullanabiliriz:
iki *pi radyan = 360 dereceÖrnek 2
Bir dizideki eşit olarak dağıtılan öğelerin kosinüs değerlerini elde etmek için yerleşik cos () işlevini nasıl kullanabileceğimizi inceleyelim. Örneği başlatmak için diziler ve matrisler için kitaplık paketini, yani 'NumPy' yüklemeyi unutmayın. Yeni bir proje oluşturduktan sonra NumPy modülünü import edeceğiz. NumPy'yi olduğu gibi içe aktarabiliriz veya ona bir ad verebiliriz, ancak NumPy'yi programda kullanmanın daha uygun yolu onu bir adla veya önekle içe aktarmaktır, böylece ona 'np' adını veririz. . Bu adımdan sonra ikinci örnek için programı yazmaya başlayacağız. Bu örnekte, dizinin cos () işlevini biraz farklı bir yöntemle hesaplayacağını bildireceğiz. Daha önce eşit dağılan elemanların kosinüsünü aldığımızdan bahsetmiştik, bu yüzden dizinin elemanlarının bu eşit dağılımı için “linspace” yöntemini “np” olarak adlandıracağız. linspace (başlat, durdur, adımlar)”. Bu tür dizi bildirim işlevi üç parametre alır: ilk olarak, dizinin öğelerini başlatmak istediğimiz değerlerden “başlangıç” değeri; 'durdur', öğeleri sonlandırmak istediğimiz yere kadar olan aralığı tanımlar; ve son olarak, öğelerin başlangıç değerinden bitiş değerine eşit olarak dağıtıldığı adımları tanımlayan 'adım'dır.
Bu fonksiyonu ve parametrelerinin değerlerini “np” olarak geçeceğiz. linspace (- (np.pi), np.pi, 20)” ve bu fonksiyonun sonuçlarını “array” değişkenine kaydedecektir. Daha sonra bunu kosinüs fonksiyonunun parametresine “np” olarak iletin. cos(array)” ve çıktıyı görüntülemek için sonuçları yazdırın.
Programın çıktısı ve kodu aşağıda verilmiştir:
#numpy modülünü içe aktariçe aktarmak dizi olarak Örneğin.
#diziyi bildirmek
dizi = Örneğin. linspace ( - ( Örneğin. pi ) , Örneğin. pi , yirmi )
# dizide cos () işlevini uygulama
çıktı = Örneğin. çünkü ( dizi )
#görüntü çıktısı
Yazdır ( 'eşit dağıtılmış dizi:' , dizi )
Yazdır ( 'cos func'tan out_array:' , çıktı )
Çözüm
NumPy cos() işlevinin açıklaması ve uygulaması bu makalede gösterilmiştir. İki ana örneği ele aldık: kosinüs değerlerini hesaplamak için linspace işlevi kullanılarak başlatılan ve eşit olarak dağıtılan öğeleri (radyan cinsinden) içeren diziler.