Funcția numpy.sqrt(array[, out]) este utilizată pentru a determina rădăcina pătrată pozitivă a unui tablou, în funcție de elemente.
Sintaxă: numpy.sqrt() Parametri: matrice: [array_like] Valori de intrare ale căror rădăcini pătrate trebuie determinate. afara: [ndarray, opțional] Obiect matrice alternativ în care să puneți rezultatul; dacă este prevăzut, trebuie să aibă aceeași formă ca arr . Se intoarce : [ndarray] Returnează rădăcina pătrată a numărului dintr-o matrice.
Codul #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)> |
>
Css alinierea imaginilor
>
Codul #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)> |
>
>
Codul #3:
sortare inserare 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)> |
>
>
Iată un exemplu de cod pentru numpy.sqrt() în 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)> |
>
>
Ieșire:
[1. 2. 3. 4. 5.]
Avantaje:
Funcția numpy.sqrt() este o modalitate rapidă și eficientă de a calcula rădăcina pătrată a unei matrice sau a unei singure valori în Python.
Funcția numpy.sqrt() este utilă pentru multe calcule matematice și aplicații științifice, cum ar fi calcularea distanțelor, vitezelor și accelerațiilor în fizică.
Dezavantaje:
- Funcția numpy.sqrt() poate să nu fie suficient de precisă pentru anumite aplicații științifice care necesită niveluri ridicate de precizie.
- Este posibil ca funcția numpy.sqrt() să nu fie adecvată pentru toate tipurile de date, cum ar fi numerele negative sau complexe.
Puncte importante:
- Funcția numpy.sqrt() returnează rădăcina pătrată a unui tablou sau o singură valoare.
- Funcția numpy.sqrt() poate fi utilizată atât pe numere reale, cât și pe numere complexe.
- Funcția numpy.sqrt() poate fi utilizată în combinație cu alte funcții NumPy pentru a efectua operații matematice mai complexe.
- Funcția numpy.sqrt() poate fi utilizată pentru a normaliza datele prin scalarea acestora la un interval de unități.
Carti de referinta:
Manualul Python pentru știința datelor de Jake VanderPlas acoperă în profunzime biblioteca NumPy și aplicațiile sale în știința datelor, inclusiv funcții pentru operații matematice precum numpy.sqrt().
Numerical Python: A Practical Techniques Approach for Industry de Robert Johansson acoperă în profunzime biblioteca NumPy și aplicațiile acesteia în calculul numeric și calculul științific, inclusiv funcțiile pentru operații matematice precum numpy.sqrt().
Python Data Science Essentials de Alberto Boschetti și Luca Massaron acoperă în profunzime biblioteca NumPy și aplicațiile acesteia în știința datelor, inclusiv funcții pentru operații matematice precum numpy.sqrt().