Python에서 도 단위로 주어진 각도 배열의 삼각 사인 가져오기

도 단위로 주어진 각도 배열의 삼각 사인을 얻으려면 Python Numpy에서 numpy.sin() 메소드를 사용하십시오. 이 메서드는 첫 번째 매개변수 x의 각 요소에 대한 사인을 반환합니다. 이것은 스칼라리프입니다. 스칼라입니다. 첫 번째 매개변수 x는 라디안 단위의 각도입니다(2pi는 360도를 의미함). 여기서는 각도의 배열입니다. 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. Atuple(키워드 인수로만 가능)의 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

각도 배열의 삼각 사인입니다. tan 0, tan 30, tan 45, tan 60, tan 90, tan 180 찾기 -

arr = np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180.))

배열 표시하기 -

print("Array...\n",arr)

데이터 유형 가져오기 -

print("\nArray datatype...\n",arr.dtype)

배열의 차원 가져오기 -

print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)

배열의 요소 수 가져오기 -

print("\nNumber of elements in the Array...\n",arr.size)

도 단위로 주어진 각도 배열의 사인을 찾으려면 Python Numpy에서 numpy.sin() 메서드를 사용하십시오 -

print("\nResult...",np.sin(arr * np.pi / 180. ))

예시

import numpy as np

# To get the Trigonometric sines of an array of angles given in degrees, use the numpy.sin() method in Python Numpy
# The method returns the sine of each element of the 1st parameter x. This is a scalar if is a scalar.

print("The Trigonometric sines of an array of angles...")

# Array of angles
# finding tan 0, tan 30, tan 45, tan 60, tan 90, tan 180
arr = np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180.))

# Display the array
print("Array...\n", arr)

# Get the type of the array
print("\nOur Array type...\n", arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("\nOur Array Dimensions...\n",arr.ndim)

# Get the number of elements in the Array
print("\nNumber of elements...\n", arr.size)

# To find sines of an array of angles given in degrees, use the numpy.sin() method in Python Numpy
print("\nResult...",np.sin(arr * np.pi / 180. ))

출력

The Trigonometric sines of an array of angles...
Array...
[ 0. 30. 45. 60. 90. 180.]

Our Array type...
float64

Our Array Dimensions...
1

Number of elements...
6

Result... [0.00000000e+00 5.00000000e-01 7.07106781e-01 8.66025404e-01
1.00000000e+00 1.22464680e-16]