数学中有许多措施引起人们的兴趣。其中一种度量就是平方根！虽然当问题是找到数字本身乘积的平方根时，我们可以很容易地大声喊出这个数字，但当它们不再符合上述条件时，事情就会发生丑陋的转变。
在本文中，我们将探索使用numpy 库中的内置函数来计算给 定实体的平方根的不同方法 – sqrt( ) 函数！
先说第一件事！在使用以下代码部署 sqrt( ) 函数之前导入 numpy 库。
import numpy as np |
我们将在以下部分中介绍sqrt( ) 函数的各个方面 。
- sqrt( ) 函数的语法
- 计算一维数组的平方根
- 计算 N 维数组的平方根
- 计算复数的平方根
- sqrt( ) 函数的限制
sqrt( ) 函数的语法
在深入了解如何使用 sqrt( ) 函数的详细信息之前，让我们首先了解它正常运行所需的基本组件。
numpy.sqrt(x, out=None, where=True, dtype=None) |
在哪里，
- x – 要计算平方根的输入数组或标量实体
- out –默认情况下设置为none 的可选构造 ，但可用于将结果存储在与输出长度相同的所需数组中
- 其中 – 一个可选构造，用于在设置为 True （默认设置）时计算给定位置的通用函数 (ufunc)，或在设置为False时不计算
- dtype – 一个可选结构，用于指定正在使用的数据类型
计算一维数组的平方根
导入 numpy 库后，让我们构建一个一维数组，其中包含要计算平方根的元素，如下所示。
ar1 = [[12, 36, 71, 99]] |
现在让我们使用sqrt( )函数来推导上述数组的结果。
np.sqrt(ar1) |
计算 N 维数组的平方根：
与一维数组类似，也可以计算 N 维数组中分组在一起的给定实体的平方根。这是一个二维数组，使用sqrt( )函数计算其平方根，如下所示。
ar2 = np.array([[12.5, 33.3, 25], [26, 79, 14.5]], dtype = float)np.sqrt(ar2) |
计算复数的平方根
虽然直接扣除平方根可以让我们赚钱，但当我们冒险进入复数领域时，事情会变得更加棘手。从长远来看，以下是用于计算复数平方根的公式！
为了让我们免于痛苦，sqrt()函数还能够推导出复数的平方根。它能够直接从给定数组中推导出复数，但此特性的另一面是该函数继续将该数组中的所有其他元素也视为复数。
ar3 = [[12+5j, 33-3j, 25], [26, 7-9j, 14+5j]]np.sqrt(ar3) |
sqrt( ) 函数的限制
虽然 sqrt() 函数将其能力扩展到复数，但这并不是说sqrt()函数很强大，而是它也有其局限性。其中之一就是无法计算负数的平方根。
现在让我们尝试找出“-6”的平方根并见证其结果。
结论
现在我们已经到了本文的结尾，希望它详细说明了如何使用numpy 库中的sqrt( ) 函数 查找数组元素的平方根 。这是另一篇文章，解释如何在 Python 中使用numpy 查找一组数组元素中的最大值 。AskPython中还有许多其他有趣且内容丰富的文章，可能对那些希望提高 Python 水平的人有很大帮助。当你享受这些的时候， 再见！