logo

TechCodeview

numpy.sqrt() у Python

Функція numpy.sqrt(array[, out]) використовується для визначення позитивного квадратного кореня масиву поелементно.

Синтаксис: numpy.sqrt() Параметри: масив: [array_like] Вхідні значення, квадратні корені яких необхідно визначити. вихід: [ndarray, необов’язковий] Альтернативний об’єкт масиву, у який слід помістити результат; якщо передбачено, воно повинно мати таку ж форму, як обр . Повернення: [ndarray] Повертає квадратний корінь із числа в масиві.



Код #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)> 

>

r мовою c 
>

Код №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)> 

>

>

Код #3:

екземпляр java

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)> 

>

>

Ось приклад коду для numpy.sqrt() у 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)> 

>

>

Вихід:
[1. 2. 3. 4. 5.]

Переваги:

Функція numpy.sqrt() — це швидкий і ефективний спосіб обчислення квадратного кореня з масиву або окремого значення в Python.
Функція numpy.sqrt() корисна для багатьох математичних обчислень і наукових застосувань, таких як обчислення відстаней, швидкостей і прискорень у фізиці.

Недоліки:

  1. Функція numpy.sqrt() може бути недостатньо точною для певних наукових програм, які потребують високого рівня точності.
  2. Функція numpy.sqrt() може не підходити для всіх типів даних, наприклад від’ємних чи комплексних чисел.

Важливі моменти:

  1. Функція numpy.sqrt() повертає квадратний корінь із масиву або окремого значення.
  2. Функцію numpy.sqrt() можна використовувати як для дійсних, так і для комплексних чисел.
  3. Функцію numpy.sqrt() можна використовувати в поєднанні з іншими функціями NumPy для виконання більш складних математичних операцій.
  4. Функцію numpy.sqrt() можна використовувати для нормалізації даних, масштабуючи їх до діапазону одиниць.

Довідники:

Посібник із Python for Data Science Handbook від Джейка Вандерпласа детально охоплює бібліотеку NumPy та її застосування в галузі даних, включаючи функції для математичних операцій, як-от numpy.sqrt().
Числовий Python: підхід до практичних методів для промисловості Роберта Йоханссона детально охоплює бібліотеку NumPy та її застосування в чисельних і наукових обчисленнях, включаючи функції для математичних операцій, як-от numpy.sqrt().
Основи Python Data Science Essentials від Альберто Боскетті та Луки Массарона детально охоплюють бібліотеку NumPy та її застосування в науці про дані, включаючи функції для математичних операцій, як-от numpy.sqrt().