La funzione numpy.sqrt(array[, out]) viene utilizzata per determinare la radice quadrata positiva di un array, in termini di elementi.
Sintassi: numpy.sqrt() parametri: vettore : [array_like] Immettere valori di cui è necessario determinare le radici quadrate. fuori : [ndarray, opzionale] Oggetto array alternativo in cui inserire il risultato; se previsto, deve avere la stessa forma di arr . Ritorna : [ndarray] Restituisce la radice quadrata del numero in un array.
Codice n. 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)> |
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carattere in Java
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Codice n.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)> |
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Codice n. 3:
stringa Java con formato
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)> |
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Ecco un esempio di codice per 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)> |
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Produzione:
[1. 2. 3. 4. 5.]
Vantaggi:
La funzione numpy.sqrt() è un modo veloce ed efficiente per calcolare la radice quadrata di un array o di un singolo valore in Python.
La funzione numpy.sqrt() è utile per molti calcoli matematici e applicazioni scientifiche, come il calcolo di distanze, velocità e accelerazioni in fisica.
Svantaggi:
- La funzione numpy.sqrt() potrebbe non essere sufficientemente precisa per alcune applicazioni scientifiche che richiedono elevati livelli di precisione.
- La funzione numpy.sqrt() potrebbe non essere appropriata per tutti i tipi di dati, come numeri negativi o complessi.
Punti importanti:
- La funzione numpy.sqrt() restituisce la radice quadrata di un array o di un singolo valore.
- La funzione numpy.sqrt() può essere utilizzata sia su numeri reali che complessi.
- La funzione numpy.sqrt() può essere utilizzata in combinazione con altre funzioni NumPy per eseguire operazioni matematiche più complesse.
- La funzione numpy.sqrt() può essere utilizzata per normalizzare i dati ridimensionandoli su un intervallo di unità.
Libri di riferimento:
Il Manuale Python for Data Science di Jake VanderPlas tratta in modo approfondito la libreria NumPy e le sue applicazioni nella scienza dei dati, comprese funzioni per operazioni matematiche come numpy.sqrt().
Numerical Python: A Practical Techniques Approach for Industry di Robert Johansson tratta in modo approfondito la libreria NumPy e le sue applicazioni nel calcolo numerico e nel calcolo scientifico, comprese funzioni per operazioni matematiche come numpy.sqrt().
Python Data Science Essentials di Alberto Boschetti e Luca Massaron copre in modo approfondito la libreria NumPy e le sue applicazioni nella scienza dei dati, comprese funzioni per operazioni matematiche come numpy.sqrt().