Numpy 的 tan(~)
方法计算每个输入值(以弧度为单位)的正切。
参数
1. a
| array-like
输入数组。
2. out
| Numpy array
| optional
您可以将计算结果放入 out
指定的数组中,而不是创建新数组。
3. where
| boolean
的array
| optional
标记为 False 的值将被忽略,即它们的原始值将未被初始化。如果指定了 out 参数,行为会略有不同 - 原始值将保持不变。由于这让许多人感到困惑,请查看下面的示例。
返回值
包含输入数组中每个值的正切的 Numpy 数组。
例子
基本用法
np.tan([np.pi, np.pi/ 6])
array([1. , 0.57735027])
指定输出数组
a = np.zeros(2)
np.tan([np.pi/ 4, np.pi/ 6], out=a)
a
array([1. , 0.57735027])
在这里,我们将结果输出到数组 a
中。
指定布尔掩码
np.tan([np.pi/ 4, np.pi/ 6, np.pi/ 9], where=[False, True, False])
array([45232. , 0.57735027, 0.36397023])
这里,仅使用第二个数字进行计算,因为它在掩码中具有相应的布尔值True
。您应该注意到 False
的值如何产生奇怪的结果 - 事实上,您应该忽略它们,因为它们是没有实际用途的未初始化数字。
现在,如果您指定了 out
参数,而不是未初始化的值,则原始值将保持不变:
a = np.zeros(3)
np.tan([np.pi/ 4, np.pi/ 6, np.pi/ 9], out=a, where=[False, True, False])
a
array([0. , 0.57735027, 0. ])
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注:本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | tan method。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。