NumPy Tan – 完整指南

欢迎来到NumPy 三角函数系列的第三篇教程。在本教程中，我们将了解 NumPy Tan 函数。Tan是切线的简称。

与正弦和余弦函数不同，正切函数的输出包含所有实数。

当给定的输入是 pi/2 的奇数倍（即 pi/2、-pi/2、3pi/2、-3pi/2 等）时，Tan 未定义。
有一个有趣的关系：tan(x) = sin(x)/cos(x)。

我们将练习不同类型的示例，并使用Python 的Matplotlib 库绘制 NumPy Tan 的图形。

什么是 NumPy Tan？

NumPy Tan 也是 NumPy 库提供的三角函数之一，它计算单个数字和 NumPy 角度数组的三角正切。
NumPy Tan 相当于 np.sin(x)/np.cos(x) element-wise。
NumPy Tan 函数可以作为numpy.tan.

NumPy Tan 的语法

语法： numpy.tan(input) 其中输入可以是单个角度和 NumPy 角度数组。

使用 Numpy Tan 处理不同类型的值

让我们尝试一些 NumPy Tan 函数的示例来帮助我们更好地理解它。

NumPy Tan 关于 Pi 值

import numpy as np
 
print("Tan of 0 is :",np.tan(0))
 
print("Tan of pi/6 is :",np.tan(np.pi/6))
 
print("Tan of pi/4 is :",np.tan(np.pi/4))
 
print("Tan of pi/3 is :",np.tan(np.pi/3))
 
print("Tan of pi is :",np.tan(np.pi))

输出

Tan of 0 is : 0.0
Tan of pi/6 is : 0.5773502691896257
Tan of pi/4 is : 0.9999999999999999
Tan of pi/3 is : 1.7320508075688767
Tan of pi is : -1.2246467991473532e-16

NumPy pi 的正切提供了不同的输出 – 输出采用科学计数法并且等于 0。

任务：计算np.tan(np.pi/2)并np.tan(3*np.pi/2)观察输出。

现在，让我们看看如何将角度（以度为单位）作为参数传递给 numpy.tan 函数。

具有 Deg2Rad 函数的 NumPy Tan

为了计算角度的正切，使用tan 函数的参数以度为单位的 函数。deg2rad

import numpy as np
 
print("Tangent of 30 degrees is :",np.sin(np.deg2rad(30)))
 
print("Tangent of 45 degrees is :",np.sin(np.deg2rad(45)))
 
print("Tangent of 60 degrees is :",np.sin(np.deg2rad(60)))
 
print("Tangent of 180 degrees is :",np.sin(np.deg2rad(180)))

输出

Tangent of 30 degrees is : 0.49999999999999994
Tangent of 45 degrees is : 0.7071067811865476
Tangent of 60 degrees is : 0.8660254037844386
Tangent of 180 degrees is : 1.2246467991473532e-16

注意：一个类似的函数是以rad2deg弧度为单位的角度并将其转换为度数。此函数可与 NumPy 库的三角函数一起使用。尝试使用具有不同输入值的函数并观察输出 🙂

现在，让我们看看如何计算角度数组的正切。

角度数组上的 NumPy Tan

tan 函数还接受 NumPy 数组作为参数，但我们必须确保角度转换为弧度。

import numpy as np
 
# A NumPy array with all the angles in degrees
a = np.array((0 , 30 , 45 , 60 , 180))
 
print("Tangent Values :\n",np.tan(a*np.pi/180))
 
# A NumPy array with all the angles is radians
b = np.array((0 , np.pi/2 , np.pi/3 , np.pi))
 
print("Tangent Values :\n",np.tan(b))

输出

Tangent Values :
 [ 0.00000000e+00  5.77350269e-01  1.00000000e+00  1.73205081e+00
 -1.22464680e-16]
Tangent Values :
 [ 0.00000000e+00  1.63312394e+16  1.73205081e+00 -1.22464680e-16]

在上面的代码片段中，输出是 NumPy 数组，值采用科学记数法。

均匀分布的 NumPy 数组上的 NumPy Tan

在此示例中，我们将使用 .创建一个包含 30 个均匀间隔值的 NumPy 数组numpy.linspace。

import numpy as np
 
a = np.linspace(-(np.pi/4) , np.pi/4 , 30)
 
print("Tangent Values: ",np.tan(a))

输出

Tangent Values:  [-1.         -0.89714006 -0.80382248 -0.71829915 -0.63918754 -0.5653756
 -0.49595431 -0.43016871 -0.36738181 -0.30704735 -0.24868885 -0.19188316
 -0.13624728 -0.08142734 -0.02708932  0.02708932  0.08142734  0.13624728
  0.19188316  0.24868885  0.30704735  0.36738181  0.43016871  0.49595431
  0.5653756   0.63918754  0.71829915  0.80382248  0.89714006  1.        ]

在这里，我们创建了一个 NumPy 数组numpy.linspace，它具有 30 个均匀间隔的角度（弧度范围从-pi/4到pi/4）。

输出也是一个 NumPy 数组，它是数组元素的正切。

现在，让我们使用Matplotlib Library来可视化 Tan 函数的实际外观。

可视化 Numpy Tan 函数

import numpy as np
 
# Importing the Matplotlib Library
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Creating a NumPy Array of 30 evenly-spaced elements
a = np.linspace((-np.pi/4),(np.pi/4),30)
 
# Storing the tangent values in a NumPy Array
b = np.tan(a)
 
plt.plot(a, b, color = "green", marker = "o")
plt.title("numpy.tan()")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()