logo

numpy.sqrt() v Pythonu

Funkcija numpy.sqrt(array[, out]) se uporablja za določanje pozitivnega kvadratnega korena matrike po elementih.

Sintaksa: numpy.sqrt() Parametri: niz: [array_like] Vhodne vrednosti, katerih kvadratne korene je treba določiti. ven: [ndarray, neobvezno] Nadomestni matrični objekt, v katerega želite dati rezultat; če je na voljo, mora imeti enako obliko kot prir . Vrnitve: [ndarray] Vrne kvadratni koren števila v matriki.



Koda #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)>

>

ključ za obdobje
>

Koda #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)>

>

>

Koda #3:

java niz z obliko

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)>

>

>

Tukaj je primer kode za numpy.sqrt() v Pythonu:

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)>

>

>

Izhod:
[1. 2. 3. 4. 5.]

Prednosti:

Funkcija numpy.sqrt() je hiter in učinkovit način za izračun kvadratnega korena matrike ali posamezne vrednosti v Pythonu.
Funkcija numpy.sqrt() je uporabna za številne matematične izračune in znanstvene aplikacije, kot je izračun razdalj, hitrosti in pospeškov v fiziki.

Slabosti:

  1. Funkcija numpy.sqrt() morda ni dovolj natančna za nekatere znanstvene aplikacije, ki zahtevajo visoko stopnjo natančnosti.
  2. Funkcija numpy.sqrt() morda ni primerna za vse vrste podatkov, kot so negativna ali kompleksna števila.

Pomembne točke:

  1. Funkcija numpy.sqrt() vrne kvadratni koren matrike ali posamezne vrednosti.
  2. Funkcijo numpy.sqrt() lahko uporabite za realna in kompleksna števila.
  3. Funkcijo numpy.sqrt() lahko uporabite v kombinaciji z drugimi funkcijami NumPy za izvajanje bolj zapletenih matematičnih operacij.
  4. Funkcijo numpy.sqrt() lahko uporabite za normalizacijo podatkov tako, da jih prilagodite na obseg enot.

Referenčne knjige:

Python for Data Science Handbook avtorja Jakea VanderPlasa poglobljeno pokriva knjižnico NumPy in njene aplikacije v podatkovni znanosti, vključno s funkcijami za matematične operacije, kot je numpy.sqrt().
Numerični Python: Pristop praktičnih tehnik za industrijo Roberta Johanssona poglobljeno pokriva knjižnico NumPy in njene aplikacije v numeričnem in znanstvenem računalništvu, vključno s funkcijami za matematične operacije, kot je numpy.sqrt().
Python Data Science Essentials Alberta Boschettija in Luce Massarona poglobljeno pokriva knjižnico NumPy in njene aplikacije v podatkovni znanosti, vključno s funkcijami za matematične operacije, kot je numpy.sqrt().