NumPy cos फ़ंक्शन त्रिकोणमितीय कोसाइन फ़ंक्शन का प्रतिनिधित्व करता है। यह फ़ंक्शन आधार की लंबाई (कोण के निकटतम पक्ष) और कर्ण की लंबाई के बीच के अनुपात की गणना करता है। NumPy cos सरणी के तत्वों के त्रिकोणमितीय कोसाइन पाता है। ये गणना किए गए कोसाइन मान हमेशा रेडियन में दर्शाए जाते हैं। जब हम पायथन लिपि में सरणियों के बारे में बात करते हैं, तो हमें 'NumPy' का उल्लेख करना चाहिए। NumPy Python प्लेटफ़ॉर्म द्वारा दी जाने वाली लाइब्रेरी है, और यह बहु-आयामी सरणियों और मैट्रिसेस के साथ काम करने की अनुमति देती है। इसके अलावा, यह लाइब्रेरी विभिन्न मैट्रिक्स ऑपरेशंस के साथ भी काम करती है।
प्रक्रिया
इस लेख में NumPy cos फ़ंक्शन को लागू करने के तरीकों पर चर्चा की जाएगी और दिखाया जाएगा। यह लेख NumPy cos फ़ंक्शन के इतिहास पर एक संक्षिप्त पृष्ठभूमि प्रदान करेगा और फिर इस फ़ंक्शन के बारे में सिंटैक्स पर विस्तृत रूप से पायथन लिपि में कार्यान्वित विभिन्न उदाहरणों के साथ विस्तृत करेगा।
वाक्य - विन्यास
$ सुन्न। क्योंकि ( एक्स , बाहर ) = कोई भी नहीं )हमने पायथन भाषा में NumPy cos फ़ंक्शन के सिंटैक्स का उल्लेख किया है। फ़ंक्शन के कुल दो पैरामीटर हैं, और वे 'x' और 'आउट' हैं। x वह सरणी है जिसके सभी तत्व रेडियन में हैं, जो वह सरणी है जिसे हम इसके तत्वों के कोसाइन को खोजने के लिए cos () फ़ंक्शन में पास करेंगे। निम्नलिखित पैरामीटर 'आउट' है, और यह वैकल्पिक है। आप इसे दें या न दें, फ़ंक्शन अभी भी पूरी तरह से चलता है, लेकिन यह पैरामीटर बताता है कि आउटपुट कहाँ स्थित या संग्रहीत है। यह NumPy cos फ़ंक्शन के लिए मूल सिंटैक्स था। हम इस लेख में प्रदर्शित करेंगे कि कैसे हम इस मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं और आगामी उदाहरणों में अपनी आवश्यकताओं के लिए इसके पैरामीटर को संशोधित कर सकते हैं।
प्रतिलाभ की मात्रा
फ़ंक्शन का वापसी मान तत्व वाले सरणी होगा, जो मूल सरणी में पहले से मौजूद तत्वों के कोसाइन मान (रेडियन में) होंगे।
उदाहरण 1
अब जब हम सभी सिंटैक्स और NumPy cos () फ़ंक्शन के कार्य से परिचित हैं, तो आइए इस फ़ंक्शन को विभिन्न परिदृश्यों में लागू करने का प्रयास करें। हम पहले पायथन के लिए 'स्पाइडर' स्थापित करेंगे, जो एक ओपन-सोर्स पायथन कंपाइलर है। फिर, हम पायथन शेल में एक नया प्रोजेक्ट करेंगे और इसे वांछित स्थान पर सहेजेंगे। हम अपने उदाहरण के लिए पायथन में सभी कार्यों का उपयोग करने के लिए विशिष्ट आदेशों का उपयोग करके टर्मिनल विंडो के माध्यम से अजगर पैकेज स्थापित करेंगे। ऐसा करने से, हमने पहले ही 'NumPy' स्थापित कर लिया है, और अब हम इस मॉड्यूल को 'np' नाम से आयात करेंगे ताकि सरणी घोषित की जा सके और NumPy cos () फ़ंक्शन को कार्यान्वित किया जा सके।
इस प्रक्रिया का पालन करने के बाद हमारा प्रोजेक्ट उस पर प्रोग्राम लिखने के लिए तैयार हो जाता है। हम ऐरे घोषित करके प्रोग्राम लिखना शुरू करेंगे। यह सरणी 1-आयामी होगी। सरणी में तत्व रेडियन में होंगे, इसलिए हम NumPy मॉड्यूल का उपयोग 'np' के रूप में करेंगे ताकि इस सरणी में तत्वों को 'np. सरणी ([एनपी. पीआई/3, एनपी. पीआई/4, एनपी. पीआई])”। कॉस () फ़ंक्शन की सहायता से, हम इस सरणी के कोसाइन को ढूंढेंगे ताकि हम फ़ंक्शन को 'एनपी' कहें। cos (array_name, out = new_array)।
इस फ़ंक्शन में, array_name को उस सरणी के नाम से बदलें जिसे हमने घोषित किया है और निर्दिष्ट करें कि हम परिणाम को cos () फ़ंक्शन से कहाँ संग्रहीत करना चाहते हैं। इस प्रोग्राम के लिए कोड स्निपेट निम्नलिखित आकृति में दिया गया है, जिसे पायथन कंपाइलर में कॉपी किया जा सकता है और आउटपुट देखने के लिए चलाया जा सकता है:
#numpy मॉड्यूल आयात करें
आयात Numpy जैसा उदा.
# सरणी घोषित करना
सरणी = [ उदा. अनुकरणीय / 3 , उदा. अनुकरणीय / 4 , उदा. अनुकरणीय ]
# मूल सरणी प्रदर्शित करें
प्रिंट ( 'इनपुट सरणी:' , सरणी )
#applying cos function
cosine_out = उदा. क्योंकि ( सरणी )
#प्रदर्शन अद्यतन सरणी
प्रिंट ( 'कोज्या_मान:' , cosine_out )
पहले उदाहरण में सरणी पर विचार करते हुए हमने जो प्रोग्राम आउटपुट लिखा था, उसे सभी सरणी तत्वों के कोसाइन के रूप में प्रदर्शित किया गया था। तत्वों के कोसाइन मान रेडियन में थे। रेडियन को समझने के लिए हम निम्नलिखित सूत्र का उपयोग कर सकते हैं:
दो * पाई रेडियंस = 360 डिग्रीउदाहरण 2
आइए देखें कि हम एक सरणी में समान रूप से वितरित तत्वों की संख्या के लिए कोज्या मान प्राप्त करने के लिए अंतर्निहित फ़ंक्शन cos () का उपयोग कैसे कर सकते हैं। उदाहरण शुरू करने के लिए, सरणियों और मैट्रिसेस के लिए लाइब्रेरी पैकेज को स्थापित करना याद रखें, अर्थात, 'NumPy'। एक नया प्रोजेक्ट बनाने के बाद, हम NumPy मॉड्यूल आयात करेंगे। हम या तो NumPy को वैसे ही आयात कर सकते हैं, या हम इसे एक नाम दे सकते हैं, लेकिन प्रोग्राम में NumPy का उपयोग करने का अधिक सुविधाजनक तरीका इसे किसी नाम या उपसर्ग के साथ आयात करना है ताकि हम इसे 'np' नाम दें। . इस स्टेप के बाद हम दूसरे उदाहरण के लिए प्रोग्राम लिखना शुरू करेंगे। इस उदाहरण में, हम अपने cos () फ़ंक्शन की गणना करने के लिए सरणी को थोड़ा अलग तरीके से घोषित करेंगे। पहले, हमने उल्लेख किया है कि हम समान रूप से वितरित तत्वों का कोसाइन लेते हैं, इसलिए सरणी के तत्वों के समान वितरण के लिए, हम 'लिनस्पेस' विधि को 'एनपी' कहेंगे। लिनस्पेस (शुरू, बंद करो, कदम)'। इस प्रकार के एरे डिक्लेरेशन फंक्शन में तीन पैरामीटर होते हैं: पहला, 'प्रारंभ' मान से हम ऐरे के तत्वों को किस मान से प्रारंभ करना चाहते हैं; 'स्टॉप' उस सीमा को परिभाषित करता है जहां तक हम तत्वों को समाप्त करना चाहते हैं; और अंतिम 'स्टेप' है, जो उन चरणों को परिभाषित करता है जिनके अनुसार तत्व समान रूप से स्टार्ट वैल्यू से स्टॉप वैल्यू तक वितरित होते हैं।
हम इस फ़ंक्शन और इसके पैरामीटर के मान को 'np. linspace (- (np. pi), np. pi, 20)' और वेरिएबल 'सरणी' में इस फ़ंक्शन से परिणाम सहेजेंगे। फिर, इसे कोसाइन फ़ंक्शन के पैरामीटर में 'np. cos (सरणी)' और आउटपुट प्रदर्शित करने के लिए परिणाम प्रिंट करें।
कार्यक्रम के लिए आउटपुट और कोड नीचे दिए गए हैं:
#numpy मॉड्यूल आयात करेंआयात Numpy जैसा उदा.
# सरणी घोषित करना
सरणी = उदा. linspace ( - ( उदा. अनुकरणीय ) , उदा. अनुकरणीय , बीस )
सरणी पर #applying cos () फ़ंक्शन
उत्पादन = उदा. क्योंकि ( सरणी )
#डिस्प्ले आउटपुट
प्रिंट ( 'समान रूप से वितरित सरणी:' , सरणी )
प्रिंट ( 'cos func से out_array:' , उत्पादन )
निष्कर्ष
इस आलेख में NumPy cos () फ़ंक्शन का विवरण और कार्यान्वयन दिखाया गया है। हमने दो मुख्य उदाहरणों को शामिल किया है: तत्वों के साथ सरणियाँ (रेडियन में) जिन्हें उनके कोसाइन मानों की गणना करने के लिए लिनस्पेस फ़ंक्शन का उपयोग करके आरंभिक और समान रूप से वितरित किया गया था।