De functie numpy.sqrt(array[, out]) wordt gebruikt om de positieve vierkantswortel van een array elementsgewijs te bepalen.
Syntaxis: numpy.sqrt() Parameters: reeks: [array_like] Voer waarden in waarvan de vierkantswortels moeten worden bepaald. uit : [ndarray, optioneel] Alternatief array-object waarin het resultaat moet worden geplaatst; indien aanwezig, moet deze dezelfde vorm hebben als arr . Geeft terug : [ndarray] Geeft de vierkantswortel terug van het getal in een array.
Code #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)> |
>
python afdrukken tot 2 decimalen
>
Code #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)> |
>
>
Code #3:
java converteert naar string
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)> |
>
>
Hier is een voorbeeldcode voor numpy.sqrt() in 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)> |
>
>
Uitgang:
[1. 2. 3. 4. 5.]
Voordelen:
De functie numpy.sqrt() is een snelle en efficiënte manier om de vierkantswortel van een array of een enkele waarde in Python te berekenen.
De functie numpy.sqrt() is handig voor veel wiskundige berekeningen en wetenschappelijke toepassingen, zoals het berekenen van afstanden, snelheden en versnellingen in de natuurkunde.
Nadelen:
- De functie numpy.sqrt() is mogelijk niet nauwkeurig genoeg voor bepaalde wetenschappelijke toepassingen die een hoge nauwkeurigheid vereisen.
- De functie numpy.sqrt() is mogelijk niet geschikt voor alle soorten gegevens, zoals negatieve of complexe getallen.
Belangrijke punten:
- De functie numpy.sqrt() retourneert de vierkantswortel van een array of een enkele waarde.
- De functie numpy.sqrt() kan op zowel reële als complexe getallen worden gebruikt.
- De functie numpy.sqrt() kan worden gebruikt in combinatie met andere NumPy-functies om complexere wiskundige bewerkingen uit te voeren.
- De functie numpy.sqrt() kan worden gebruikt om gegevens te normaliseren door deze naar een eenheidsbereik te schalen.
Naslagwerken:
Python for Data Science Handbook door Jake VanderPlas behandelt de NumPy-bibliotheek en de toepassingen ervan in data science diepgaand, inclusief functies voor wiskundige bewerkingen zoals numpy.sqrt().
Numerical Python: A Practical Techniques Approach for Industry door Robert Johansson behandelt de NumPy-bibliotheek en de toepassingen ervan in numeriek computergebruik en wetenschappelijk computergebruik diepgaand, inclusief functies voor wiskundige bewerkingen zoals numpy.sqrt().
Python Data Science Essentials van Alberto Boschetti en Luca Massaron behandelt de NumPy-bibliotheek en de toepassingen ervan in data science diepgaand, inclusief functies voor wiskundige bewerkingen zoals numpy.sqrt().