numpy.sqrt(array[, out]) 함수는 요소별로 배열의 양의 제곱근을 결정하는 데 사용됩니다.
통사론: numpy.sqrt() 매개변수: 배열 : [array_like] 제곱근을 결정해야 하는 입력 값입니다. 밖으로 : [ndarray, 선택 사항] 결과를 넣을 대체 배열 객체입니다. 제공된 경우에는 다음과 같은 모양이어야 합니다. 도착 . 반품 : [ndarray] 배열에 있는 숫자의 제곱근을 반환합니다.
코드 #1:
파이썬3
# 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)> |
>
셀레늄 튜토리얼 자바
>
코드 #2:
파이썬3
# 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)> |
>
>
코드 #3:
np.평균
파이썬3
# 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)> |
>
>
다음은 Python의 numpy.sqrt()에 대한 예제 코드입니다.
파이썬3
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)> |
>
>
산출:
[1. 2. 3. 4. 5.]
장점:
numpy.sqrt() 함수는 Python에서 배열 또는 단일 값의 제곱근을 계산하는 빠르고 효율적인 방법입니다.
numpy.sqrt() 함수는 물리학의 거리, 속도 및 가속도 계산과 같은 많은 수학적 계산 및 과학 응용 프로그램에 유용합니다.
단점:
- numpy.sqrt() 함수는 높은 수준의 정밀도가 필요한 특정 과학 응용 프로그램의 경우 충분히 정확하지 않을 수 있습니다.
- numpy.sqrt() 함수는 음수 또는 복소수와 같은 모든 유형의 데이터에 적합하지 않을 수 있습니다.
중요 사항:
- numpy.sqrt() 함수는 배열의 제곱근 또는 단일 값을 반환합니다.
- numpy.sqrt() 함수는 실수와 복소수 모두에 사용할 수 있습니다.
- numpy.sqrt() 함수는 다른 NumPy 함수와 함께 사용하여 더 복잡한 수학 연산을 수행할 수 있습니다.
- numpy.sqrt() 함수를 사용하면 데이터를 단위 범위로 조정하여 데이터를 정규화할 수 있습니다.
참고 도서:
Jake VanderPlas가 쓴 데이터 과학을 위한 Python 핸드북은 numpy.sqrt()와 같은 수학적 연산을 위한 함수를 포함하여 NumPy 라이브러리와 데이터 과학의 애플리케이션을 심층적으로 다루고 있습니다.
수치적 Python: 산업을 위한 실용 기술 접근 방식 Robert Johansson은 numpy.sqrt()와 같은 수학적 연산을 위한 함수를 포함하여 수치 컴퓨팅 및 과학 컴퓨팅 분야의 NumPy 라이브러리와 해당 애플리케이션을 심층적으로 다루고 있습니다.
Alberto Boschetti와 Luca Massaron이 저술한 Python 데이터 과학 기초에서는 numpy.sqrt()와 같은 수학적 연산을 위한 함수를 포함하여 NumPy 라이브러리와 데이터 과학의 응용 프로그램을 심층적으로 다루고 있습니다.