logo

numpy.sqrt() i Python

numpy.sqrt(array[, out])-funksjonen brukes til å bestemme den positive kvadratroten til en matrise, elementmessig.

Syntaks: numpy.sqrt() Parametere: array: [array_like] Inndataverdier hvis kvadratrøtter må bestemmes. ut: [ndarray, valgfritt] Alternativt array-objekt som skal plasseres resultatet i; hvis gitt, må den ha samme form som arr . Returnerer: [ndarray] Returnerer kvadratroten av tallet i en matrise.



Kode #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)>

>

forskjell på is og snø
>

Kode #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)>

>

>

Kode #3:

logo 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)>

>

>

Her er et eksempelkode for numpy.sqrt() i 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)>

>

>

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

Fordeler:

Funksjonen numpy.sqrt() er en rask og effektiv måte å beregne kvadratroten av en matrise eller en enkelt verdi i Python.
Funksjonen numpy.sqrt() er nyttig for mange matematiske beregninger og vitenskapelige applikasjoner, for eksempel beregning av avstander, hastigheter og akselerasjoner i fysikk.

Ulemper:

  1. Funksjonen numpy.sqrt() er kanskje ikke presis nok for visse vitenskapelige applikasjoner som krever høye nivåer av presisjon.
  2. Funksjonen numpy.sqrt() er kanskje ikke egnet for alle typer data, for eksempel negative eller komplekse tall.

Viktige punkter:

  1. Funksjonen numpy.sqrt() returnerer kvadratroten av en matrise eller en enkelt verdi.
  2. Funksjonen numpy.sqrt() kan brukes på både reelle og komplekse tall.
  3. Funksjonen numpy.sqrt() kan brukes i kombinasjon med andre NumPy-funksjoner for å utføre mer komplekse matematiske operasjoner.
  4. Funksjonen numpy.sqrt() kan brukes til å normalisere data ved å skalere dem til et enhetsområde.

Referanse bøker:

Python for Data Science Handbook av Jake VanderPlas dekker NumPy-biblioteket og dets applikasjoner innen datavitenskap i dybden, inkludert funksjoner for matematiske operasjoner som numpy.sqrt().
Numerical Python: A Practical Techniques Approach for Industry av Robert Johansson dekker NumPy-biblioteket og dets applikasjoner innen numerisk databehandling og vitenskapelig databehandling i dybden, inkludert funksjoner for matematiske operasjoner som numpy.sqrt().
Python Data Science Essentials av Alberto Boschetti og Luca Massaron dekker NumPy-biblioteket og dets applikasjoner innen datavitenskap i dybden, inkludert funksjoner for matematiske operasjoner som numpy.sqrt().