numpy.sqrt(array[, out]) 関数は、配列の正の平方根を要素ごとに決定するために使用されます。
構文： numpy.sqrt() パラメーター： 配列 ： [array_like] 平方根を求める必要がある入力値。 外 ： [ndarray、オプション] 結果を入れる代替配列オブジェクト。指定する場合は、次と同じ形状にする必要があります。 到着しました 。 戻り値 ： [ndarray] 配列内の数値の平方根を返します。
コード #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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Javaクラス図
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コード #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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コード #3 :
Javaのリスト
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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Python の numpy.sqrt() のコード例を次に示します。
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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出力：
[1. 2.3.4.5.]
利点:
numpy.sqrt() 関数は、Python で配列または単一の値の平方根を計算するための高速かつ効率的な方法です。
numpy.sqrt() 関数は、物理学における距離、速度、加速度の計算など、多くの数学的計算や科学的アプリケーションに役立ちます。
短所:
- numpy.sqrt() 関数は、高レベルの精度を必要とする特定の科学アプリケーションにとっては十分な精度ではない可能性があります。
- numpy.sqrt() 関数は、負の数や複素数など、すべての種類のデータに適しているわけではありません。
重要な点:
- numpy.sqrt() 関数は、配列または単一の値の平方根を返します。
- numpy.sqrt() 関数は、実数と複素数の両方に使用できます。
- numpy.sqrt() 関数を他の NumPy 関数と組み合わせて使用すると、より複雑な数学演算を実行できます。
- numpy.sqrt() 関数を使用すると、データを単位範囲にスケーリングすることでデータを正規化できます。
参考書：
Jake VanderPlas によるデータ サイエンスのための Python ハンドブックでは、numpy.sqrt() のような数学的演算の関数を含む、データ サイエンスにおける NumPy ライブラリとそのアプリケーションについて詳しく説明しています。
Robert Johansson 著の『Numerical Python: A Practical Techniques Approach for Industry』では、numpy.sqrt() などの数学演算の関数を含む、数値計算および科学技術計算における NumPy ライブラリとそのアプリケーションについて詳しく説明しています。
Alberto Boschetti と Luca Massaron による Python Data Science Essentials では、numpy.sqrt() のような数学的演算の関数を含む、データ サイエンスにおける NumPy ライブラリとそのアプリケーションについて詳しく説明しています。