Funciones matemáticas de NumPy

Funciones trigonométricas

NumPy proporciona funciones trigonométricas estándar: sin(), cos(), tan().

　import numpy as np　
　a = np.array([0,30,45,60,90])
　print('Valores senoidales de diferentes ángulos: ')
　# Por multiplicar con pi/180 convertidos a radianes　
　print(np.sin(a*np.pi/180))
　print ('\n')
　print('Valores cosenos de ángulos en el arreglo: ')
　print(np.cos(a*np.pi/180))
　print ('\n')
　print('Valores tangentes de ángulos en el arreglo: ')
　print(np.tan(a*np.pi/180))

El resultado de la salida es:

　Valores senoidales de diferentes ángulos:
　[0.　0.5　0.70710678　0.8660254　1.　]
　Valores cosenos de ángulos en el arreglo:
　[1.00000000e+00　8.66025404e-01　7.07106781e-01　5.00000000e-01
　　6.12323400e-17]
　Valores tangentes de ángulos en el arreglo:
　[0.00000000e+00　5.77350269e-01　1.00000000e+00　1.73205081e+00
　　1.63312394e+16]

Las funciones arcsin, arccos y arctan devuelven las funciones trigonométricas inversas del seno, coseno y tangente de un ángulo dado.

Los resultados de estas funciones se pueden convertir a ángulos usando la función numpy.degrees().

　import numpy as np　
　a = np.array([0,30,45,60,90])　
　print('Arreglo con valores senoidales: ')
　sin = np.sin(a*np.pi/180)　
　print(sin)
　print ('\n')
　print('Calcular el arcotangente de un ángulo, el valor de retorno se da en radianes: ')
　inv = np.arcsin(sin)　
　print(inv)
　print ('\n')
　print('Verificar los resultados al convertir a sistema de ángulos: ')
　print(np.degrees(inv))
　print ('\n')
　print('Las funciones arccos y arctan tienen un comportamiento similar: ')
　cos = np.cos(a*np.pi/180)　
　print(cos)
　print ('\n')
　print('Arcocoseno: ')
　inv = np.arccos(cos)　
　print(inv)
　print ('\n')
　print('Unidad de ángulo: ')
　print(np.degrees(inv))
　print ('\n')
　print('Función tan: ')
　tan = np.tan(a*np.pi/180)　
　print(tan)
　print ('\n')
　print('Arcotangente: ')
　inv = np.arctan(tan)　
　print(inv)
　print ('\n')
　print('Unidad de ángulo: ')
　print(np.degrees(inv))

El resultado de la salida es:

　Arreglo con valores senoidales:
　[0.　0.5　0.70710678　0.8660254　1.　]
　Calcular el arcotangente de un ángulo, el valor de retorno se da en radianes:
　[0.　0.52359878　0.78539816　1.04719755　1.57079633]
　Verificar los resultados al convertir a sistema de ángulos:
　[　0.　30.　45.　60.　90.]
　Las funciones arccos y arctan tienen un comportamiento similar:
　[1.00000000e+00　8.66025404e-01　7.07106781e-01　5.00000000e-01
　　6.12323400e-17]
　Arcocoseno:
　[0.　0.52359878　0.78539816　1.04719755　1.57079633]
　Unidad de ángulo:
　[　0.　30.　45.　60.　90.]
　Función tan:
　[0.00000000e+00　5.77350269e-01　1.00000000e+00　1.73205081e+00
　　1.63312394e+16]
　Arcotangente:
　[0.　0.52359878　0.78539816　1.04719755　1.57079633]
　Unidad de ángulo:
　[　0.　30.　45.　60.　90.]

Función de redondeo

La función numpy.around() devuelve el valor redondeado de un número específico.

　numpy.around(a, decimals)

Descripción de los parámetros:

a: Array decimals: Número de dígitos decimales para redondear. El valor predeterminado es 0. Si es negativo, el entero se redondea al lado izquierdo del punto decimal

　import numpy as np　
　a = np.array([1.0,5.55,　123,　0.567,　25.532])　
　print ('Array original: ')
　print (a)
　print ('\n')
　print ('Redondeo: ')
　print (np.around(a))
　print (np.around(a, decimals =　1))
　print (np.around(a, decimals =　-1))

El resultado de la salida es:

　Array original:
　[　1.　5.55　123.　0.567　25.532]
　Redondeo:
　[　1.　6.　123.　1.　26.]
　[　1.　5.6　123.　0.6　25.5]
　[　0.　10.　120.　0.　30.]

numpy.floor()

numpy.floor() devuelve el entero más grande que es menor o igual que la expresión especificada, es decir, redondea hacia abajo.

　import numpy as np　
　a = np.array([-1.7,　1.5,　-0.2,　0.6,　10])
　print ('Array proporcionado: ')
　print (a)
　print ('\n')
　print ('Array modificado: ')
　print (np.floor(a))

El resultado de la salida es:

　Array proporcionado:
　[-1.7　1.5　-0.2　0.6　10.　]
　Array modificado:
　[-2.　1.　-1.　0.　10.]

numpy.ceil()

numpy.ceil() devuelve el entero más pequeño que es mayor o igual que la expresión especificada, es decir, redondea hacia arriba.

　import numpy as np　
　a = np.array([-1.7,　1.5,　-0.2,　0.6,　10])　
　print ('Array proporcionado: ')
　print (a)
　print ('\n')
　print ('Array modificado: ')
　print (np.ceil(a))

　Array proporcionado:
　[-1.7　1.5　-0.2　0.6　10.　]
　Array modificado:
　[-1.　2.　-0.　1.　10.]