इनपुट के समान प्रकार का उच्चतम परिशुद्धता वाला स्केलर प्रकार लौटाने के लिए, पायथन NumPy में maximum_sctype() विधि का उपयोग करें। पैरामीटर इनपुट डेटा प्रकार है। यह एक dtype ऑब्जेक्ट या ऐसा ऑब्जेक्ट हो सकता है जिसे dtype में परिवर्तित किया जा सकता है। चरण सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import

कोण का त्रिकोणमितीय साइन खोजने के लिए, पायथन NumPy में numpy.sin() विधि का उपयोग करें। यह विधि पहले पैरामीटर x के प्रत्येक तत्व का साइन लौटाती है। पहला पैरामीटर x रेडियन में कोण है (2pi का अर्थ 360 डिग्री)। दूसरा और तीसरा पैरामीटर वैकल्पिक हैं। दूसरा पैरामीटर एक ndarray है, वह स्थान जहां परिणाम संग

डिग्री में दिए गए कोणों की सरणी का त्रिकोणमितीय साइन प्राप्त करने के लिए, पायथन NumPy में numpy.sin() विधि का उपयोग करें। यह विधि पहले पैरामीटर x के प्रत्येक तत्व का साइन लौटाती है। यदि x एक स्केलर है तो यह एक स्केलर होता है। पहला पैरामीटर x रेडियन में कोण है (2pi का अर्थ 360 डिग्री)। यहां, यह कोणों

यह निर्धारित करने के लिए कि कोई क्लास दूसरी क्लास की सबक्लास है या नहीं, पायथन numpy में numpy.issubclass_() विधि का उपयोग करें। पहला तर्क इनपुट क्लास है। यदि arg1, arg2 की सबक्लास है तो True लौटाया जाता है। दूसरा तर्क इनपुट क्लास है। यदि क्लास का टपल है, तो True लौटाया जाता है यदि arg1 टपल तत्वों म

दिए गए अक्ष पर संयुक्त ट्रेपेजॉइडल नियम का उपयोग करके समाकलन करने के लिए, numpy.trapz() विधि का उपयोग करें। यदि x प्रदान किया जाता है, तो समाकलन इसके तत्वों के क्रम में होता है - वे क्रमबद्ध नहीं होते। यह विधि y = n-आयामी सरणी के निश्चित समाकल को लौटाती है जिसे ट्रेपेजॉइडल नियम द्वारा एकल अक्ष के सा

त्रिकोणमितीय कोसाइन खोजने के लिए, पायथन NumPy में numpy.cos() विधि का उपयोग करें। यह विधि पहले पैरामीटर x के प्रत्येक तत्व का साइन लौटाती है। पहला पैरामीटर x रेडियन में कोण है (2pi का अर्थ 360 डिग्री)। दूसरा और तीसरा पैरामीटर वैकल्पिक हैं। दूसरा पैरामीटर एक ndarray है, वह स्थान जहां परिणाम संग्रहीत

डिग्री में दिए गए कोणों की सरणी का त्रिकोणमितीय कोसाइन खोजने के लिए, पायथन NumPy में numpy.cos() विधि का उपयोग करें। यह विधि पहले पैरामीटर x के प्रत्येक तत्व का कोसाइन लौटाती है। पहला पैरामीटर x रेडियन में कोण है (2pi का अर्थ 360 डिग्री)। यहां, यह कोणों की एक सरणी है। दूसरा और तीसरा पैरामीटर वैकल्पि

यह जांचने के लिए कि विभिन्न आकारों के समान फ्लोट प्रकार फ्लोटिंग क्लास के सबडेटा प्रकार हैं या नहीं, पायथन NumPy में numpy.issubdtype() विधि का उपयोग करें। पैरामीटर dtype या उस ऑब्जेक्ट हैं जिन्हें एक में परिवर्तित किया जा सकता है। चरण सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import numpy as np NumP

ग्रेडिएंट की गणना आंतरिक बिंदुओं में दूसरी क्रम की सटीक केंद्रीय अंतरों का उपयोग करके की जाती है और सीमाओं पर पहली या दूसरी क्रम की सटीक एक-पक्षीय (आगे या पीछे) अंतरों का उपयोग किया जाता है। लौटाया गया ग्रेडिएंट इसलिए इनपुट सरणी के समान आकार का होता है। पहला पैरामीटर f एक N-आयामी सरणी है जिसमें एक अ

त्रिकोणमितीय टैंजेंट np.sin(x)/np.cos(x) के तत्व-वार समतुल्य है। डिग्री में दिए गए कोणों की सरणी का त्रिकोणमितीय टैंजेंट प्राप्त करने के लिए, पायथन NumPy में numpy.tan() विधि का उपयोग करें। यह विधि पहले पैरामीटर x के प्रत्येक तत्व का टैंजेंट लौटाती है। पहला पैरामीटर x रेडियन में कोण है (2pi का अर्थ

आर्कसाइन (arcsin) एक बहुमूल्य फ़ंक्शन है: प्रत्येक x के लिए अनंत संख्या में z होते हैं जैसे कि sin(z) = x। परंपरा यह है कि उस कोण z को लौटाया जाए जिसका वास्तविक भाग [-pi/2, pi/2] में हो। वास्तविक-मूल्य इनपुट डेटा प्रकार के लिए, arcsin हमेशा वास्तविक आउटपुट लौटाता है। प्रत्येक मान के लिए जिसे वास्तवि

दिए गए अक्ष पर सरणी तत्वों का संचयी योग लौटाने के लिए, NaN को शून्य मानकर nancumsum() विधि का उपयोग करें। जब NaN का सामना होता है तो संचयी योग नहीं बदलता और अग्रणी NaN को शून्य से बदल दिया जाता है। उन स्लाइस के लिए शून्य लौटाए जाते हैं जो सभी NaN हैं या खाली हैं। यह विधि परिणाम रखने वाली एक नई सरणी

जटिल तर्क का काल्पनिक भाग लौटाने के लिए, numpy.imag() विधि का उपयोग करें। यह विधि जटिल तर्क का काल्पनिक घटक लौटाती है। यदि val वास्तविक है, तो आउटपुट के लिए val के प्रकार का उपयोग किया जाता है। यदि val में जटिल तत्व हैं, तो लौटाया गया प्रकार float होता है। पहला पैरामीटर val इनपुट सरणी है। चरण सबसे

numpy.can_cast() विधि कास्टिंग नियम के अनुसार डेटा प्रकारों के बीच कास्ट होने पर True लौटाती है। पहला पैरामीटर वह डेटा प्रकार या सरणी है जिससे कास्ट किया जाता है। दूसरा पैरामीटर वह डेटा प्रकार है जिसमें कास्ट किया जाता है। तीसरा पैरामीटर नियंत्रित करता है कि किस प्रकार की डेटा कास्टिंग हो सकती है, ज

numpy.promote_types() विधि उस डेटा प्रकार को लौटाती है जिसमें सबसे छोटा आकार और सबसे छोटा स्केलर प्रकार होता है जिससे type1 और type2 दोनों को सुरक्षित रूप से कास्ट किया जा सके। यह प्रोमोटेड डेटा प्रकार लौटाता है। लौटाया गया डेटा प्रकार हमेशा नेटिव बाइट ऑर्डर में होता है। पहला पैरामीटर पहला डेटा प्रक

आर्कसाइन (arcsin) एक बहुमूल्य फ़ंक्शन है: प्रत्येक x के लिए अनंत संख्या में z होते हैं जैसे कि sin(z) = x। परंपरा यह है कि उस कोण z को लौटाया जाए जिसका वास्तविक भाग [-pi/2, pi/2] में हो। व्युत्क्रम साइन को asin या sin⁻¹ के नाम से भी जाना जाता है। वास्तविक-मूल्य इनपुट डेटा प्रकार के लिए, arcsin हमेश

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या निकालने के लिए, पायथन में numpy.linalg.cond() विधि का उपयोग करें। यह विधि p के मान के आधार पर सात अलग-अलग नॉर्म में से एक का उपयोग करके कंडीशन संख्या लौटाने में सक्षम है। यह मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या लौटाता है। यह अनंत हो सकता है। x की कंडीशन संख्या को

त्रिकोणमितीय टैंजेंट np.sin(x)/np.cos(x) के तत्व-वार समतुल्य है। कोण का त्रिकोणमितीय टैंजेंट खोजने के लिए, पायथन NumPy में numpy.tan() विधि का उपयोग करें। यह विधि पहले पैरामीटर x के प्रत्येक तत्व का साइन लौटाती है। यदि x एक स्केलर है तो यह एक स्केलर होता है। पहला पैरामीटर x रेडियन में कोण है (2pi का

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या निकालने के लिए, पायथन में numpy.linalg.cond() विधि का उपयोग करें। यह विधि p के मान के आधार पर सात अलग-अलग नॉर्म में से एक का उपयोग करके कंडीशन संख्या लौटाने में सक्षम है। यह मैट्रिक्स की कंडीशन संख्या लौटाता है। यह अनंत हो सकता है। x की कंडीशन संख्या को

यह जांचने के लिए कि पहला तर्क टाइपकोड टाइप पदानुक्रम में निम्न या समान है या नहीं, पायथन NumPy में numpy.issubdtype() विधि का उपयोग करें। पैरामीटर dtype या उस ऑब्जेक्ट हैं जिन्हें एक में परिवर्तित किया जा सकता है। चरण सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import numpy as np NumPy में issubdtype()