Numpy Sqrt

Numpy SQRT reprezentuje funkcję skryptu Pythona, który służy do przyjmowania pierwiastka kwadratowego elementów. Numpy jest znany jako biblioteka w języku Python, która została zbudowana do pracy z nd-arrays, a także do manipulacji tablicami i matrycami z działaniem matematycznym, takim jak operacje macierzy, operacje arytmetyczne, operacje statystyczne i algebra liniowa tablice. Funkcja Numpy SQRT przyjmuje albo pojedynczy element lub wielowymiarowe macierze/tablice i stosuje pierwiastek kwadratowy na każdym elemencie tablicy i zwraca wartość kwadratową każdego elementu w tej samej kolejności, jak w tablicy.

Procedura:

Procedura artykułu obejmuje wszystkie główne pojęcia, które mogą być wymagane dla każdego początkującego, aby całkowicie zrozumieć koncepcję dotyczącą funkcji Numpy SQRT. Początkowo parametry funkcji wywoływania Numpy SQRT zostaną omówione w języku Python, a następnie wdrażamy różne przykłady dotyczące różnych scenariuszy funkcji Numpy SQRT. Aby praktycznie współpracować z tą funkcją, użyjemy kompilatorów Pythona z zainstalowaną w nich biblioteką Numpy. Poniżej znajduje się proces krok po kroku dla funkcji Numpy SQRT.

Składnia:

Przed wdrożeniem lub wywołaniem dowolnej funkcji w naszym kodzie musimy najpierw poznać jej parametry wejściowe, które funkcja przyjmuje i zwraca pożądane dane wyjściowe. Dlatego teraz badamy metodę wywoływania funkcji Numpy SQRT. Ta funkcja ma następującą składnię o parametrach wymienionych w następujący sposób:

$ Numpy. sqrt ()

Pierwszym parametrem funkcji jest „tablica wejściowa”, którego pierwiastek kwadratowy chcemy określić. Drugim parametrem jest „poza”, który reprezentuje nd-array, w której chcemy przechowywać wyniki, które są zwracane po wzięciu pierwiastka kwadratowego tablicy wejściowej. Tutaj musimy zachować ostrożność, że kształt i wymiary tej tablicy powinny być takie same jak tablica wejściowa, a ten parametr nie jest przymusem, jest opcjonalny. Ostatni parametr to „powrót”. Powrót to tablica ND, która ma pierwiastek kwadratowy tablicy wejściowej. Po szczegółowej poznaniu składni dla funkcji Numpy SQRT, teraz implementujemy tę składnię i próbujemy wywołać tę funkcję dla różnych przykładów w kodzie Python.

Przykład 1:

Funkcja tablicy Numpy jest najprostszą funkcją do użycia, ale nadal staramy się to zaimplementować z najprostszym przykładem, a następnie stopniowo zwiększamy poziom trudności w następnych nadchodzących przykładach. Aby rozpocząć przykład, najpierw tworzymy projekt o nazwie „SQRT” w kompilatorze Python. Po utworzeniu nowego projektu importujemy teraz ważne biblioteki. Jedną z najważniejszych bibliotek, które zajmują się ND-Arrays, jest „Numpy”. Podczas importowania tej biblioteki mogą istnieć różne sposoby. Możemy albo zaimportować tę bibliotekę jako Numpy, albo możemy podać jej prefiks lub przydomek jako „NP”, aby wywołać ją z funkcją w kodzie. Konwencjonalną metodą importowania Numpy jest użycie prefiksu „NP”, więc dogadujemy się również z tą metodą.

Po pomyślnym wykonaniu poprzednich kroków inicjujemy teraz tablicę, którą przekazujemy do funkcji pierwiastka kwadratowego, aby obliczyć pierwiastek kwadratowy. Deklarujemy i zainicjujemy tablicę za pomocą „NP. metoda array () ”i elementy, które podajemy tej tablicy, to„ [4, 9, 16, 25] ”. Aby obliczyć pierwiastek kwadratowy, nazywamy „NP. sqrt () ”i przekazuj tę funkcję do utworzonej tablicy. Przechowujemy wyniki z funkcji „SQRT” w innej tablicy o wymiarach równych tablicy wejściowej jako „root kwadratowy”. A następnie wyświetlamy pierwiastek kwadratowy za pomocą metody print (). Możemy użyć następującego kodu napisanego w skrypcie Python i sprawdzić wyniki:

importować Numpy jako NP
# deklarowanie tablicy z pozytywnymi liczbami rzeczywistymi
array = np.tablica ([4, 9, 16, 25])
# Obliczanie pierwiastka kwadratowego tablicy
squareot = np.SQRT (tablica)
Drukuj („Squareot of Array:”, root kwadratowy)

Wyniki przykładu okazały się kolejna tablica z elementami, które są pierwiastkiem kwadratowym tablicy wejściowej jako „[2, 3, 4, 5]”. To prowadzi nas do wniosku, że z powodzeniem nauczyliśmy się korzystać z funkcji kwadratowej Numpy.

Przykład 2:

Poprzedni przykład ma dodatnie liczby rzeczywiste. Następnie obliczyliśmy ich pierwiastek kwadratowy. Ale w tym przykładzie mamy do czynienia z liczbami złożonymi. Zainicjujemy tablicę z liczbami złożonymi, a następnie bierzemy pierwiastek kwadratowy tych liczb złożonych. Zaczynamy od utworzenia nowego projektu i importujemy bibliotekę Numpy z konwencją, którą omówiliśmy w pierwszym przykładzie.

Następnie inicjujemy jednowymiarową tablicę, nazywając „NP.metoda array () ”z elementami jako liczbami złożonymi, takimi jak„ [4 + 25J, 9 + 16J, - 5 - 8J] ”. Obliczamy pierwiastek kwadratowy tych liczb złożonych, przekazując te liczby do parametrów „NP. funkcja sqrt () ”i wyświetl wyniki. Poniżej znajduje się kod Pythona, który możemy uruchomić w naszych kompilatorach, aby sprawdzić, czy ta funkcja działa dla liczb złożonych, czy nie:

importować Numpy jako NP
# deklarowanie tablicy o złożonych liczbach
array = np.tablica ([4 + 25J, 9 + 16J, - 5 - 8J])
# Obliczanie pierwiastka kwadratowego tablicy
squareot = np.SQRT (tablica)
Drukuj („Squareot of Array:”, root kwadratowy)

Wykonaliśmy przenikliwy kod i zapisaliśmy wyniki z kodu w zmiennej „squareot”. Poprzedni rysunek pokazuje wyjście kodu, który jest pierwiastkiem kwadratowym liczb złożonych, które podaliśmy w tablicy wejściowej.

Wniosek

Artykuł rzuca światło na koncepcję Numpy.funkcja sqrt (). Nauczyliśmy się i omówiliśmy wprowadzenie i składnię tej funkcji w tym artykule, aby uzyskać dobry przyścisk tej koncepcji. A następnie, aby przetestować naszą wiedzę, wykonaliśmy dwa przykłady, w których musieliśmy zdefiniować dwie tablice o liczbach rzeczywistych i złożonych jako swoich elementach, a następnie obliczyliśmy ich korzenie kwadratowe. Mamy nadzieję, że ten artykuł pomoże ci wyczyścić swoje dwuznaczności w zakresie korzystania z Numpy.funkcja sqrt ().