Python机器学习（四十五）NumPy数学函数

　　Numpy包含大量的数学函数，如三角函数、算术函数和处理复数的函数等等，这些函数可以用来执行各种数学操作。 三角函数
　　Numpy中包含三角函数，用于不同角度的正弦、余弦和正切等就散。
　　示例 import numpy as np   arr = np.array([0, 30, 60, 90, 120, 150, 180])   print(＂ 角的正弦值＂,end = ＂ ＂)   print(np.sin(arr * np.pi/180))   print(＂ 角的余弦值＂,end = ＂ ＂)   print(np.cos(arr * np.pi/180))   print(＂ 角的正切值＂,end = ＂ ＂)   print(np.tan(arr * np.pi/180))
　　输出 角的正弦值 [0.00000000e+00 5.00000000e-01 8.66025404e-01 1.00000000e+00  8.66025404e-01 5.00000000e-01 1.22464680e-16]  角的余弦值 [ 1.00000000e+00  8.66025404e-01  5.00000000e-01  6.12323400e-17  -5.00000000e-01 -8.66025404e-01 -1.00000000e+00]                                                              角的正切值 [ 0.00000000e+00  5.77350269e-01  1.73205081e+00  1.63312394e+16  -1.73205081e+00 -5.77350269e-01 -1.22464680e-16]
　　另一方面，arcsin()、arccos()和arctan()函数返回指定角度的三角反函数。
　　degrees()函数可用于验证这些三角函数的结果。
　　示例 import numpy as np  a = np.array([0,30,45,60,90])   print (＂包含正弦值的数组:＂)  sin = np.sin(a*np.pi/180)  print (sin)  print (＂ ＂)    print (＂计算反正弦值，返回值以弧度为单位＂)  inv = np.arcsin(sin)  print (inv)  print (＂ ＂)    print (＂转换成角度数:＂)  print (np.degrees(inv)) print (＂ ＂)    print (＂arccos和arctan函数行为类似:＂)  cos = np.cos(a*np.pi/180)  print (cos)  print (＂ ＂)    print (＂反余弦:＂)  inv = np.arccos(cos)  print (inv)  print (＂ ＂)    print (＂转换成角度值:＂)  print (np.degrees(inv))  print (＂ ＂)    print (＂正切函数:＂)  tan = np.tan(a*np.pi/180)  print (tan) print (＂ ＂)    print (＂反正切:＂)  inv = np.arctan(tan)  print (inv)  print (＂ ＂)    print (＂转换成角度值:＂)  print (np.degrees(inv))
　　输出 包含正弦值的数组: [0.         0.5        0.70710678 0.8660254  1.        ]   计算反正弦值，返回值以弧度为单位 [0.         0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633]   转换成角度数: [ 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]   转换成角度值: [ 0. 30. 45. 60. 90.]   正切函数: [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]   转换成角度值: [ 0. 30. 45. 60. 90.]舍入函数numpy.around()
　　around()函数返回四舍五入到指定精度的值。 numpy.around(num, decimals)
　　参数: num 输入数值。 decimals 四舍五入的精度。默认值为0，如果是负数，对小数点之前进行四舍五入。
　　示例 import numpy as np  a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532])   print (＂数组原始值:＂)  print (a)  print (＂ ＂)    print (＂四舍五入后:＂)  print (np.around(a))  print (np.around(a, decimals = 1))  print (np.around(a, decimals = -1))
　　输出 数组原始值:                                                                [   1.       5.55   123.       0.567   25.532]   四舍五入后:                                                                [   1.    6.   123.    1.   26. ]                                                [   1.    5.6  123.    0.6  25.5]                                           [   0.    10.  120.    0.   30. ]numpy.floor()
　　floor()函数用于对数值往小取整。
　　示例 import numpy as np  a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])   print (＂数组原始值:＂)  print (a)  print (＂ ＂)    print (＂修改后:＂)  print (np.floor(a))
　　输出 数组原始值:                                                               [-1.7  1.5 -0.2  0.6 10. ]   修改后:                                                            [-2.  1. -1.  0. 10.]numpy.ceil()
　　ceil()函数用于对数值往小取整。
　　示例 import numpy as np  a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10])   print (＂数组原始值:＂)  print (a)  print (＂ ＂)    print (＂修改后:＂)  print (np.ceil(a))
　　输出 数组原始值:                                                               [-1.7  1.5 -0.2  0.6 10. ]  修改后:                                                            [-1.  2. -0.  1. 10.]