Numpy Ufunc trigonométrico

Existem vários campos da matemática, física e engenharia que usam funções trigonométricas .

O objetivo deste artigo é discutir o Numpy Ufunc Trigonometric , sua sintaxe e como eles podem ser implementados.



Numpy Ufunc trigonométrico

O NumPy fornece várias funções universais ( ufuncs ) que podem executar operações elementares em arrays.

NumPy ufunc trigonométrico são funções matemáticas que calculam os valores trigonométricos de uma matriz.

Essas funções são projetadas para operar em matrizes de qualquer forma ou tamanho, tornando-as ideais para aplicações científicas e de engenharia.

NumPy fornece as seguintes funções trigonométricas ufunc:

Funções Visão geral
pecado(x) Calcule o seno de x, onde x está em radianos.
cos(x) Calcule o cosseno de x, onde x está em radianos.
bronzeado(x) Calcule a tangente de x, onde x está em radianos.
arco sen(x) Calcule o seno inverso de x, onde x está em radianos.
arcos(x) Calcule o cosseno inverso de x, onde x está em radianos.
arctano(x) Calcule a tangente inversa de x, onde x está em radianos.

Além dessas funções, o NumPy também fornece funções trigonométricas hiperbólicas, como sinh , cosh e tanh .

Para usar as funções trigonométricas NumPy ufunc, você precisa importar a biblioteca NumPy e chamar a função desejada com a matriz de entrada como parâmetro.

Por exemplo, o código a seguir calcula o valor do seno de 60 graus:

Example: 

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import numpy as npy
mrx = npy.sin(npy.pi/3) # pi/3 is equal to 60 degrees
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Confira o valor do seno de pi/6:

Example: 

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import numpy as npy
mrx = npy.sin(npy.pi/6) # pi/6 is equal to 30 degrees
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Insira os valores na matriz angle_arr e calcule o valor do seno de cada valor:

Example: 

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import numpy as npy
angle_arr = npy.array([npy.pi/2, npy.pi/3, npy.pi/4, npy.pi/5, npy.pi/6, npy.pi/7])
mrx = npy.sin(angle_arr)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Forneça ângulos negativos na matriz abaixo e verifique seu valor de seno:

Example: 

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import numpy as npy
neg_angle_arr = npy.array([npy.pi/-2, npy.pi/-3, npy.pi/-4, npy.pi/-5, npy.pi/-6, npy.pi/-7])
mrx = npy.sin(neg_angle_arr)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Por padrão, assume-se que todas as funções trigonométricas aceitam radianos como parâmetros, mas com as funções trigonométricas Numpy Ufunc também é possível alterar radianos para graus, bem como vice-versa.

Lembrete : O valor de radianos é definido como pi/180 * degree_values.

Utilizando o array angle_arr abaixo, transforme todos os valores em radianos implementando a função deg2rad() :

Example: 

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import numpy as npy
angle_arr = npy.array([30, 45, 90, 180, 270, 360])
mrx = npy.deg2rad(angle_arr)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Mude todos os ângulos negativos para radianos:

Example: 

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import numpy as npy
neg_angle_arr = npy.array([-30, -45, -90, -180, -270, -360])
mrx = npy.deg2rad(neg_angle_arr)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Utilizando o seguinte array angle_arr , altere todos os valores para graus implementando a função rad2deg() :

Example: 

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import numpy as npy
angle_arr = npy.array([npy.pi/6, npy.pi/4, npy.pi/2, npy.pi/1, npy.pi*1.5, npy.pi*2])
mrx = npy.rad2deg(angle_arr)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Transforme todos os ângulos negativos em graus:

Example: 

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import numpy as npy
angle_arr = npy.array([npy.pi/-6, npy.pi/-4, npy.pi/-2, npy.pi/-1, npy.pi*(-1.5), npy.pi*(-2)])
mrx = npy.rad2deg(angle_arr)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

É possível encontrar ângulos a partir dos valores de seno, cosseno e tan. Por exemplo, os inversos de sin, cos e tan (arcsin, arccos, arctan).

As funções trigonométricas Numpy Ufunc arcsin() , arccos() e a rctan() produzem valores radianos para os respectivos valores sin, cos e tan.

Implemente a função arcsin() e identifique o ângulo de 0,5 em radianos:

Example: 

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import numpy as npy
mrx = npy.arcsin(0.5)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Aplique a função arccos() no exemplo a seguir:

Example: 

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import numpy as npy
mrx = npy.arccos(0)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Ângulos de cada valor em matrizes

Pegue o range_array , calcule o ângulo para cada valor de cosseno:

Example: 

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import numpy as npy
range_arr = npy.array([-1, 0.2, 0.75, 1])
mrx = npy.arccos(range_arr)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Na seguinte matriz de valores tangentes , calcule o ângulo para cada valor

Example: 

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import numpy as npy
range_arr = npy.array([-1, 0.2, 0.75, 1])
mrx = npy.arctan(range_arr)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

hipotenuas

Através do teorema de Pitágoras do NumPy , podemos identificar as hipotenuas.

No NumPy, existe uma função chamada hypot() que pega a base e os valores perpendiculares e calcula as hipotenuas dependendo do teorema de Pitágoras.

Para 7 bases e 5 perpendiculares, calcule as hipotenusas da seguinte forma:

Example: 

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import numpy as npy
base = 7
perp = 5
mrx = npy.hypot(base, perp)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Utilize a função hypot() para calcular hipotenues de base 44 e perpendicular 33:

Example: 

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import numpy as npy
base = 44
perp = 33
mrx = npy.hypot(base, perp)
print(mrx)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Exemplo de Explicação

Primeiro, duas variáveis ​​base e perp são definidas com valores 44 e 33, respectivamente, que representam os comprimentos da base e os lados perpendiculares do triângulo.

Em seguida, a função hypot() da biblioteca numpy é chamada com os argumentos base e perp, que calcula o comprimento da hipotenusa do triângulo retângulo.

O valor calculado da hipotenusa é então atribuído a uma nova variável mrx .


Numpy Ufunc Importância trigonométrica

As funções trigonométricas NumPy ufunc são de grande importância para as comunidades científica e de engenharia.

Essas funções fornecem uma maneira eficiente de executar cálculos matemáticos envolvendo funções trigonométricas em matrizes. Isso é especialmente importante ao trabalhar com grandes conjuntos de dados que requerem operações matemáticas complexas.

Um dos principais benefícios do uso de funções trigonométricas ufunc é que elas são otimizadas para trabalhar com matrizes de qualquer tamanho ou forma. Isso significa que você pode executar a mesma operação em vários valores de uma só vez, o que pode melhorar muito a velocidade e a eficiência do seu código.

Além disso, as funções trigonométricas ufunc podem ser combinadas com outras funções NumPy para realizar operações ainda mais complexas.

Por exemplo, você pode usar as funções de criação de matriz do NumPy para criar uma grade de valores e, em seguida, aplicar uma função trigonométrica ufunc para calcular o seno ou cosseno de cada valor na grade . Isso pode ser útil para tarefas como criar visualizações ou gerar dados de simulação.

As funções trigonométricas NumPY ufunc são uma ferramenta importante para cientistas e engenheiros que precisam trabalhar com modelos matemáticos complexos. Ao fornecer métodos eficientes e precisos para calcular funções trigonométricas em matrizes, o NumPy permite que os pesquisadores se concentrem no desenvolvimento e teste de seus modelos, em vez de se preocupar com os detalhes computacionais.

 

 

 

 

 

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