arccosh는 다중값 함수입니다. 각 x에 대해 cosh(z) =x와 같은 무한히 많은 숫자 z가 있습니다. 관례는 허수부가 [-pi, pi]에 있고 실수부가 [0, inf]에 있는 z를 반환하는 것입니다. 실수 값 입력 데이터 유형의 경우 arccosh는 항상 실제 출력을 반환합니다. 실수 또는 무한대로 표현할 수 없는 각 값에 대해 nan을 생성하고 잘못된 부동 소수점 오류 플래그를 설정합니다. 복소수 값 입력의 경우 arccosh는 분기 절단 [-inf, 1]이 있고 위에서부터 연속적인 복소 분석 함수입니다. 배열 요소의

arctanh는 다중값 함수입니다. 각 x에 대해 tanh(z) =x와 같은 무한히 많은 숫자 z가 있습니다. 관례는 허수부가 [-pi/2, pi/2]에 있는 z를 반환하는 것입니다. 역쌍곡선 탄젠트는 atanh 또는 tanh^-1이라고도 합니다. 역 쌍곡탄젠트를 계산하려면 numpy.arctanh() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 같은 모양의 배열을 반환합니다. x가 스칼라이면 이것은 스칼라입니다. 첫 번째 매개변수 x는 입력 배열입니다. 두 번째 및 세 번째 매개변수는 선택 사항입니다. 두 번째 매개변수는 결과가 저

복합 사다리꼴 규칙을 사용하여 주어진 축을 따라 통합하려면 numpy.trapz() 메서드를 사용합니다. x가 제공되면 통합은 요소를 따라 순서대로 발생하며 정렬되지 않습니다. 이 메서드는 사다리꼴 규칙에 의해 단일 축을 따라 근사화된 y =n차원 배열의 한정적분을 반환합니다. y가 1차원 배열이면 결과는 부동 소수점입니다. n이 1보다 크면 결과는 n-1 차원 배열입니다. 첫 번째 매개변수인 y는 적분할 입력 배열입니다. 두 번째 매개변수 x는 y 값에 해당하는 샘플 포인트입니다. x가 없음인 경우 샘플 포인트는 dxapart

복합 사다리꼴 규칙을 사용하여 주어진 축을 따라 통합하려면 numpy.trapz() 메서드를 사용합니다. x가 제공되면 통합은 해당 요소를 따라 순서대로 발생하며 정렬되지 않습니다. 이 방법은 사다리꼴 규칙에 의해 단일 축을 따라 근사화된 y =n차원 배열의 한정 적분을 반환합니다. y가 1차원 배열이면 결과는 부동 소수점입니다. n이 1보다 크면 결과는 n-1 차원 배열입니다. 첫 번째 매개변수 y는 적분할 입력 배열입니다. 두 번째 매개변수 x는 y 값에 해당하는 샘플 포인트입니다. x가 None이면 샘플 포인트는 dxapar

첫 번째 배열 요소가 두 번째 배열에서 거듭제곱될 때 기준을 반환하려면 Python Numpy에서 thefloat_power() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x1의 밑수를 x2의 지수로 높인 값을 반환합니다. x1과 x2가 모두 스칼라이면 이것은 스칼라입니다. 매개변수 x1은 베이스입니다. 매개변수 x2는 지수입니다. x1의 각 밑을 x2의 위치에 해당하는 거듭제곱으로 올립니다. x1 및 x2는 동일한 모양으로 브로드캐스트할 수 있어야 합니다. 이것은 정수, float16 및 float32가 float64의 최소 정밀도로 부

첫 번째 배열 요소가 두 번째 배열에서 거듭제곱될 때 기준을 반환하려면 Python Numpy에서 thefloat_power() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x1의 밑수를 x2의 지수로 높인 값을 반환합니다. x1과 x2가 모두 스칼라이면 이것은 스칼라입니다. 매개변수 x1은 베이스입니다. 매개변수 x2는 지수입니다. x1의 각 밑을 x2의 위치에 해당하는 거듭제곱으로 올립니다. x1 및 x2는 동일한 모양으로 브로드캐스트할 수 있어야 합니다. 이것은 정수, float16 및 float32가 float64의 최소 정밀도로 부

복잡한 인수의 각도를 반환하려면 Python에서 numpy.angle() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 범위(-pi,pi]의 복소수 평면에 있는 양의 실수 축에서 반시계 방향 각도를 반환합니다. dtype은 numpy.float64입니다. 첫 번째 매개변수 z, 복소수 또는 복소수의 시퀀스 두 번째 매개변수 deg, True이면 각도를 반환하고 False이면 라디안(기본값)을 반환합니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np array() 메서드를 사용하여 배열 생성 - arr = n

복잡한 인수의 각도를 반환하려면 Python에서 numpy.angle() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 범위(-pi,pi]의 복소수 평면에 있는 양의 실수 축에서 반시계 방향 각도를 반환합니다. dtype은 numpy.float64입니다. 첫 번째 매개변수 z, 복소수 또는 복소수의 시퀀스 두 번째 매개변수 deg, True이면 각도를 반환하고 False이면 라디안(기본값)을 반환합니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - numpy를 np로 가져오기 array() 메서드를 사용하여 배열 생성 - arr =np.ar

배열의 최대값을 반환하거나 NaN을 무시하는 최대값을 반환하려면 Python에서 numpy.nanmax() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 지정된 축이 제거된 와 모양이 같은 배열을 반환합니다. a가 0차원 배열이거나 axis가 None이면 ndarray 스칼라가 반환됩니다. isreturned와 동일한 dtype이 반환됩니다. 첫 번째 매개변수인 a는 원하는 최대값의 숫자를 포함하는 배열입니다. 배열이 아닌 경우 변환을 시도합니다. 두 번째 매개변수인 axis는 최대값이 계산되는 축입니다. 기본값은 병합된 배열의 최대값을 계산

배열의 최소값을 반환하거나 NaN을 무시하는 최소값을 반환하려면 Python에서 numpy.nanmin() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 지정된 축이 제거된 와 모양이 같은 배열을 반환합니다. a가 0차원 배열이거나 axis가 None이면 ndarray 스칼라가 반환됩니다. 와 같은 dtype이 반환됩니다. 첫 번째 매개변수인 a는 최소값이 필요한 숫자를 포함하는 배열입니다. 배열이 아니면 변환을 시도합니다. 두 번째 매개변수인 axis는 최소값이 계산되는 축입니다. 기본값은 병합된 배열의 최소값을 계산하는 것입니다. 세 번째

배열의 최소값을 반환하거나 NaN을 무시하는 최소값을 반환하려면 Python에서 numpy.nanmin() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 지정된 축이 제거된 와 모양이 같은 배열을 반환합니다. a가 0차원 배열이거나 axis가 None이면 ndarray 스칼라가 반환됩니다. 동일한 dtype이 반환됩니다. 첫 번째 매개변수인 a는 최소값이 필요한 숫자를 포함하는 배열입니다. 배열이 아니면 변환을 시도합니다. 두 번째 매개변수인 axis는 최소값이 계산되는 축입니다. 기본값은 병합된 배열의 최소값을 계산하는 것입니다. 세 번째

배열의 최소값을 반환하거나 NaN을 무시하는 최소값을 반환하려면 Python에서 numpy.nanmin() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 지정된 축이 제거된 와 모양이 같은 배열을 반환합니다. a가 0차원 배열이거나 axis가 None이면 ndarray 스칼라가 반환됩니다. 동일한 dtype이 반환됩니다. 첫 번째 매개변수인 a는 최소값이 필요한 숫자를 포함하는 배열입니다. 배열이 아니면 변환을 시도합니다. 두 번째 매개변수인 axis는 최소값이 계산되는 축입니다. 기본값은 병합된 배열의 최소값을 계산하는 것입니다. 세 번째

einsum() 메서드는 피연산자에 대한 Einstein 합산 규칙을 ​​평가합니다. 아인슈타인 합산 규칙을 ​​사용하여 많은 일반적인 다차원 선형 대수 배열 연산을 간단한 방식으로 나타낼 수 있습니다. 암시적 모드에서 einsum은 이러한 값을 계산합니다. 명시적 모드에서 einsum은 합산을 과도하게 지정한 첨자 레이블을 비활성화하거나 강제 적용하여 고전적인 Einstein 합산 연산으로 간주되지 않을 수 있는 다른 배열 연산을 계산할 수 있는 유연성을 제공합니다. Einstein 합산 규칙을 ​​사용하여 행렬의 자취를 얻으

einsum() 메서드는 피연산자에 대한 Einstein 합산 규칙을 ​​평가합니다. 아인슈타인 합산 규칙을 ​​사용하여 많은 일반적인 다차원 선형 대수 배열 연산을 간단한 방식으로 나타낼 수 있습니다. 암시적 모드에서 einsum은 이러한 값을 계산합니다. 명시적 모드에서 einsum은 합산을 과도하게 지정한 아래 첨자 레이블을 비활성화하거나 강제 적용하여 고전적인 Einstein 합산 연산으로 간주되지 않을 수 있는 다른 배열 연산을 계산할 수 있는 추가 유연성을 제공합니다. Einstein 합산 규칙으로 행렬의 대각선을 추출

einsum() 메서드는 피연산자에 대한 Einstein 합산 규칙을 ​​평가합니다. 아인슈타인 합산 규칙을 ​​사용하여 많은 일반적인 다차원 선형 대수 배열 연산을 간단한 방식으로 나타낼 수 있습니다. 암시적 모드에서 einsum은 이러한 값을 계산합니다. 명시적 모드에서 einsum은 합산을 과도하게 지정된 첨자 레이블을 비활성화하거나 강제 실행하여 고전적인 Einstein 합산 연산으로 간주되지 않을 수 있는 다른 배열 연산을 계산할 수 있는 유연성을 제공합니다. Einstein 합계 규칙을 사용하는 배열 축 합계(축에 대한

두 개의 1차원 시퀀스의 이산 선형 컨볼루션을 반환하려면 Python Numpy에서 numpy.convolve() 메서드를 사용합니다. 합성곱 연산자는 신호에 대한 선형 시불변 시스템의 효과를 모델링하는 신호 처리에서 자주 볼 수 있습니다. 확률 이론에서 두 개의 독립 확률 변수의 합은 개별 분포의 컨볼루션에 따라 분포됩니다. v가 a보다 길면 계산 전에 배열이 교체됩니다. 이 방법은 a 및 v의 이산 선형 컨볼루션을 반환합니다. 첫 번째 매개변수인 a(N,)는 첫 번째 1차원 입력 배열입니다. 두 번째 매개변수 v(M,)는 두

배열의 최대값을 반환하거나 NaN을 무시하는 최대값을 반환하려면 Python에서 numpy.nanmax() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 지정된 축이 제거된 와 모양이 같은 배열을 반환합니다. a가 0차원 배열이거나 axis가 None이면 ndarray 스칼라가 반환됩니다. isreturned와 동일한 dtype이 반환됩니다. 첫 번째 매개변수인 a는 원하는 최대값의 숫자를 포함하는 배열입니다. 배열이 아닌 경우 변환을 시도합니다. 두 번째 매개변수인 axis는 최대값이 계산되는 축입니다. 기본값은 병합된 배열의 최대값을 계산

복잡한 인수의 허수부를 반환하려면 Python에서 numpy.imag() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 복소수 인수의 허수 성분을 반환합니다. val이 실수이면 val 유형이 출력에 사용됩니다. val에 복잡한 요소가 있는 경우 반환되는 유형은 float입니다. 첫 번째 매개변수인 val은 입력 배열입니다. 또한 array.img를 사용하여 복잡한 인수의 허수부를 업데이트합니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - numpy를 np로 가져오기 array() 메서드를 사용하여 배열 생성 - arr =np.array([

선형 대수에서 행렬의 조건 번호를 계산하려면 Python에서 numpy.linalg.cond() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 p 값에 따라 7가지 다른 규범 중 하나를 사용하여 조건 번호를 반환할 수 있습니다. 행렬의 조건 번호를 반환합니다. 무한할 수 있습니다. x의 조건 번호는 x의 노름 곱하기 x의 역의 노름으로 정의됩니다. 노름은 일반적인 L2-노름이거나 여러 다른 행렬 노름 중 하나일 수 있습니다. 첫 번째 매개변수는 조건 번호를 찾는 행렬인 x입니다. 두 번째 매개변수는 p, 조건 번호 계산에 사용되는 규범의 차수입

하나의 다항식을 다른 다항식으로 나누려면 Python에서 numpy.polynomial.polynomial.polydiv() 메서드를 사용합니다. 두 다항식 c1 / c2의 나머지가 있는 몫을 반환합니다. 인수는 가장 낮은 차수에서 가장 높은 항까지 계수의 시퀀스입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 1 + 2*x + 3*x**2를 나타냅니다. 이 메서드는 몫과 나머지를 나타내는 계수 계열의 배열을 반환합니다. 매개변수 c1과 c2는 다항식을 나타내는 계수의 1차원 배열이며 표준 기준에 상대적이며 가장 낮은 차수에서 가장 높은 항으로