NumPy’de Kümeler Oluşturma

Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz. NumPy GCD En Büyük Ortak Payda Bulma GCD Bulma (En Büyük Ortak Payda) HCF (En Yüksek Ortak Faktör) olarak da bilinen GCD (En Büyük Ortak Payda), her iki sayının ortak faktörü olan en büyük sayıdır. Misal Aşağıdaki iki sayının HCF'sini bulun: np'yi np olarak içe aktar num1 = 6 num2 = 9 x = np.gcd (num1, num2) Baskı (x) Döndürür: 3, çünkü bu, her iki sayının bölünebileceği en yüksek sayıdır (6/3 = 2 ve 9 * 3 = 3). Dizilerde GCD Bulma Bir dizideki tüm değerlerin En Yüksek Ortak Faktörünü bulmak için reduce () yöntemini kullanabilirsiniz. Azalt () yöntemi ufunc'u, bu durumda gcd () işlevini her öğede kullanır ve diziyi bir boyut küçültür. Misal Aşağıdaki dizideki tüm numaralar için GCD'yi bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([20, 8, 32, 36, 16]) x = np.gcd.reduce (arr) Baskı (x) Döndürür: 4 çünkü bu, tüm değerlerin bölünebileceği en yüksek sayıdır. NumPy Trigonometrik İşlevler Trigonometrik fonksiyonlar NumPy, radyan cinsinden değerleri alan ve karşılık gelen sin, cos ve tan değerlerini üreten ufuncs sin (), cos () ve tan () sağlar. Misal PI / 2'nin sinüs değerini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar x = np.sin (np.pi / 2) Baskı (x) Misal Dizi içindeki tüm değerlerin sinüs değerlerini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.array ([np.pi / 2, np.pi / 3, np.pi / 4, np.pi / 5]) x = np.sin (arr) Baskı (x) Dereceleri Radyan'a Dönüştür Varsayılan olarak, tüm trigonometrik fonksiyonlar radyanları parametre olarak alır, ancak radyanları dereceye dönüştürebiliriz ve bunun tersini NumP'de de yapabiliriz. Not: radyan değerleri pi / 180 * derece_değerleridir. Misal Aşağıdaki dizi dizisindeki tüm değerleri radyana dönüştürün: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([90, 180, 270, 360]) x = np.deg2rad (arr) Baskı (x) Radyandan Dereceye Döndürme Misal Aşağıdaki dizi dizisindeki tüm değerleri dereceye dönüştürün: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.array ([np.pi / 2, np.pi, 1,5 * np.pi, 2 * np.pi]) x = np.rad2deg (arr) Baskı (x) Açıları Bulma Sinüs, cos, tan değerlerinden açıları bulma. Örneğin. sin, cos ve tan ters (arcsin, arccos, arctan). NumPy, verilen sin, cos ve tan değerleri için radyan değerleri üreten ufuncs arcsin (), arccos () ve arctan () sağlar. Misal 1.0 açısını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar x = np.arcsin (1.0) Baskı (x) Dizilerde Her Değer Açısı Misal Dizideki tüm sinüs değerlerinin açısını bulun numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, -1, 0.1]) x = np. arcsin (arr) Baskı (x) Hypotenues NumPy'de pisagor teoremi kullanarak hipotansiyon bulma. NumPy, taban ve dikey değerleri alan ve pisagor teoremine dayanan hipotenler üreten hypot () işlevini sağlar. Misal 4 taban ve 3 dik için hipotenü bulun: np'yi np olarak içe aktar taban = 3 perp = 4 x = np. hipot (taban, perp) Baskı (x) NumPy Hiperbolik İşlevleri Hiperbolik İşlevler NumPy, radyan cinsinden değerler alan ve karşılık gelen sinh, cosh ve tanh değerlerini üreten ufuncs sinh (), cosh () ve tanh () sağlar. Misal PI / 2'nin sinh değerini bulun: np'yi np olarak içe aktar x = np.sinh (np.pi / 2) Baskı (x) Misal Tüm değerler için cosh değerlerini bulun: arr: np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([np.pi / 2, np.pi / 3, np.pi / 4, np.pi / 5]) x = np.cosh (arr) Baskı (x) Açıları Bulma Hiperbolik sinüs, cos, tan değerlerinden açıların bulunması. Örneğin. sinh, cosh ve tanh ters (arcsinh, arccosh, arctanh). Numpy, verilen sinh, cosh ve tanh değerleri için radyan değerleri üreten ufuncs arcsinh (), arccosh () ve arctanh () sağlar. Misal 1.0 açısını bulun: np'yi np olarak içe aktar x = np.arcsinh (1.0) Baskı (x) Dizilerdeki Her Değerin Açıları Misal Dizideki tüm tanh değerlerinin açısını bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([0.1, 0.2, 0.5]) x = np. artan (arr) Baskı (x) NumPy Set İşlemleri Set Nedir? Matematikte bir dizi benzersiz unsurların bir koleksiyonudur. Setler, sık kesişim, birleşim ve fark işlemlerini içeren işlemler için kullanılır. NumPy'de Kümeler Oluşturma Herhangi bir dizideki benzersiz öğeleri bulmak için NumPy'nin unique () yöntemini kullanabiliriz. Örneğin. bir dizi oluşturur ancak set dizilerinin yalnızca 1-D diziler olması gerektiğini unutmayın. Misal Aşağıdaki diziyi tekrar eden elemanlarla bir kümeye dönüştürün: numpy'yi np olarak içe aktar dizi = np.array ([1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7]) x = np.unique (arr) Baskı (x) Birlik Bulma İki dizinin benzersiz değerlerini bulmak için union1d () yöntemini kullanın. Misal Aşağıdaki iki dizinin birleşimini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) arr2 = np. dizisi ([3, 4, 5, 6]) newarr = np.union1d (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Kavşak Bulma Yalnızca her iki dizide bulunan değerleri bulmak için intersect1d () yöntemini kullanın. Misal Aşağıdaki iki dizi dizisinin kesişimini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) arr2 = np. dizisi ([3, 4, 5, 6]) newarr = np.intersect1d (arr1, arr2, assume_unique = True) yazdırmak (newarr) Not: intersect1d () yöntemi, true olarak ayarlanırsa hesaplamayı hızlandırabilecek isteğe bağlı bir assume_unique bağımsız değişkenini alır. Setlerle uğraşırken her zaman True olarak ayarlanmalıdır. Farkı Bulma Yalnızca ayarlanan saniye içinde bulunmayan ilk kümedeki değerleri bulmak için setdiff1d () yöntemini kullanın. Misal Set1'in set2'den farkını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar set1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) set2 = np. dizisi ([3, 4, 5, 6]) newarr = np.setdiff1d (set1, set2, assume_unique = Doğru) yazdırmak (newarr) Not: setdiff1d () yöntemi, true olarak ayarlanırsa hesaplamayı hızlandırabilecek isteğe bağlı bir assume_unique bağımsız değişkenini alır. Setlerle uğraşırken her zaman True olarak ayarlanmalıdır. Simetrik Farkı Bulma Yalnızca BOTH kümelerinde OLMAYAN değerleri bulmak için setxor1d () yöntemini kullanın. Misal Set1 ve set2'nin simetrik farkını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar set1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) set2 = np. dizisi ([3, 4, 5, 6]) newarr = np.setxor1d (set1, set2, assume_unique = Doğru) yazdırmak (newarr) Not: setxor1d () yöntemi, true olarak ayarlanırsa hesaplamayı hızlandırabilecek isteğe bağlı bir assume_unique bağımsız değişkenini alır. Setlerle uğraşırken her zaman True olarak ayarlanmalıdır. Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.