一、实验介绍

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1.1 实验内容

如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。

1.2 实验知识点

• NumPy 安装
• NumPy 数值类型介绍

1.3 实验环境

• Python3
• Jupyter Notebook

1.4 适合人群

本课程难度为一般，属于初级级别课程，适合具有 Python 基础，并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。

二、数学函数

使用 python 自带的运算符，你可以完成数学中的加减乘除，以及取余、取整，幂次计算等。导入自带的 math 模块之后，里面又包含绝对值、阶乘、开平方等一些常用的数学函数。不过，这些函数仍然相对基础。如果要完成更加复杂一些的数学计算，就会显得捉襟见肘了。

numpy 为我们提供了更多的数学函数，以帮助我们更好地完成一些数值计算。下面就依次来看一看。

2.1 三角函数

首先, 看一看 numpy 提供的三角函数功能。这些方法有：

numpy.sin(x)
numpy.cos(x)
numpy.tan(x)
numpy.arcsin(x)
numpy.arccos(x)
numpy.arctan(x)
numpy.hypot(x1,x2)
numpy.degrees(x)
numpy.radians(x)
numpy.deg2rad(x)
numpy.rad2deg(x)

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当前名称：NumPy数学函数及代数运算的实现代码-创新互联
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