PYTHON NUMPY (10) – NumPy GCD En Büyük Ortak Payda Bulma – NumPy Trigonometrik İşlevler – NumPy Hiperbolik İşlevleri – NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK

Ödevcim'le ödevleriniz bir adım önde ... 7/24 Hizmet Vermekteyiz... Tüm işleriniz Ankara'da Billgatesweb şirketi güvencesiyle yapılmaktadır. 0 (312) 276 75 93 --- @ İletişim İçin Whatsapp Mesajı + 90 542 371 29 52 @ Ödev Hazırlama, Proje Hazırlama, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Essay Hazırlama, Çeviri Hazırlama, Analiz Hazırlama, Sunum Hazırlama, Rapor Hazırlama, Çizim Hazırlama, Video Hazırlama, Reaction Paper Hazırlama, Review Paper Hazırlama, Proposal Hazırlama, Öneri Formu Hazırlama, Kod Hazırlama, Akademik Danışmanlık, Akademik Danışmanlık Merkezi, Ödev Danışmanlık, Proje Danışmanlık, Makale Danışmanlık, Tez Danışmanlık, Essay Danışmanlık, Çeviri Danışmanlık, Analiz Danışmanlık, Sunum Danışmanlık, Rapor Danışmanlık, Çizim Danışmanlık, Video Danışmanlık, Reaction Paper Danışmanlık, Review Paper Danışmanlık, Proposal Danışmanlık, Öneri Formu Danışmanlık, Kod Danışmanlık, Formasyon Danışmanlık, Tez Danışmanlık Ücreti, Ödev Yapımı, Proje Yapımı, Makale Yapımı, Tez Yapımı, Essay Yapımı, Essay Yazdırma, Essay Hazırlatma, Essay Hazırlama, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Tez Merkezleri, İzmir Tez Merkezi, Ücretli Tez Danışmanlığı, Akademik Danışmanlık Muğla, Educase Danışmanlık, Proje Tez Danışmanlık, Tez Projesi Hazırlama, Tez Destek, İktisat ödev YAPTIRMA, Üniversite ödev yaptırma, Matlab ödev yaptırma, Parayla matlab ödevi yaptırma, Mühendislik ödev yaptırma

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (1 Kişi oy verdi, 5 üzerinden ortalama puan: 5,00. Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

PYTHON NUMPY (10) – NumPy GCD En Büyük Ortak Payda Bulma – NumPy Trigonometrik İşlevler – NumPy Hiperbolik İşlevleri – NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK

6 Ağustos 2020 Açıları Bulma Birlik Bulma Dereceleri Radyan'a Dönüştür Dizilerde Her Değer Açısı Dizilerdeki Her Değerin Açıları Farkı Bulma Hiperbolik İşlevler Hypotenues Kavşak Bulma NumPy Hiperbolik İşlevleri NumPy Set İşlemleri Set Nedir? NumPy'de Kümeler Oluşturma Ödevcim Online Radyandan Dereceye Döndürme Simetrik Farkı Bulma 0
PYTHON NUMPY (10) – NumPy GCD En Büyük Ortak Payda Bulma - NumPy Trigonometrik İşlevler - NumPy Hiperbolik İşlevleri - NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK

 

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.


 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir