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Python에서 각도의 삼각 탄젠트 가져오기

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삼각 탄젠트는 np.sin(x)/np.cos(x) 요소와 동일합니다. 각도의 삼각 접선을 찾으려면 Python Numpy에서 numpy.tan() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 첫 번째 매개변수 x의 각 요소의 사인을 반환합니다. 스칼라이면 스칼라입니다. 첫 번째 매개변수 x는 라디안 단위의 각도입니다(2pi는 360도를 의미함). 두 번째 및 세 번째 매개변수는 선택 사항입니다.

두 번째 매개변수는 결과가 저장되는 위치인 ndarray입니다. 제공된 경우 입력이 브로드캐스트하는 모양이 있어야 합니다. 제공되지 않거나 None이면 새로 할당된 배열이 반환됩니다. Atuple의 길이는 출력 수와 동일해야 합니다.

세 번째 매개변수는 조건이 입력을 통해 브로드캐스트된다는 것입니다. 조건이 True인 위치에서 out 배열은 ufunc 결과로 설정됩니다. 다른 곳에서는 out 배열이 원래 값을 유지합니다. 초기화되지 않은 out 배열이 기본 out=None을 통해 생성되는 경우 조건이 False인 위치는 초기화되지 않은 상태로 유지됩니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np

삼각법 탄젠트를 구합니다. 접선 90도 찾기 -

print("\nResult...",np.tan(np.pi/2.))

접선 60도 찾기 -

print("\nResult...",np.tan(np.pi/3.))

접선 45도 찾기 -

print("\nResult...",np.tan(np.pi/4.))

접선 30도 찾기 -

print("\nResult...",np.tan(np.pi/6.))

접선 0도 찾기 -

print("\nResult...",np.tan(0))

180도 접선 찾기 -

print("\nResult...",np.tan(np.pi))

접선 -180도 찾기 -

print("\nResult...",np.tan(-np.pi))

예시

import numpy as np

# Trigonometric tangent is equivalent to np.sin(x)/np.cos(x) elementwise.
# To find the Trigonometric tangent of an angle, use the numpy.tan() method in Python Numpy
print("Get the Trigonometric tangent...")

# finding tangent 90 degrees
print("\nResult...",np.tan(np.pi/2.))

# finding tangent 60 degrees
print("\nResult...",np.tan(np.pi/3.))

# finding tangent 45 degrees
print("\nResult...",np.tan(np.pi/4.))

# finding tangent 30 degrees
print("\nResult...",np.tan(np.pi/6.))

# finding tangent 0 degrees
print("\nResult...",np.tan(0))

# finding tangent 180 degrees
print("\nResult...",np.tan(np.pi))

# finding tangent -180 degrees
print("\nResult...",np.tan(-np.pi))

출력

... 삼각 탄젠트 ... 결과를 얻기 1.633123935319537e + 16Result 1.7320508075688767Result ... ... ... 0.9999999999999999Result 0.5773502691896257Result 0.0Result ... ... ... 16Result -1.2246467991473532e - 1.2246467991473532를
Get the Trigonometric tangent...

Result... 1.633123935319537e+16

Result... 1.7320508075688767

Result... 0.9999999999999999

Result... 0.5773502691896257

Result... 0.0

Result... -1.2246467991473532e-16

Result... 1.2246467991473532e-16