NumPy Arccos – 完整指南

读者大家好！在本教程中，我们将通过大量示例了解NumPy arccos函数。我们还将绘制函数的曲线arccos。那么，让我们开始吧。

另请阅读：NumPy Arctan – 完整指南

Arccos 函数 – 快速概述

arccos是余弦函数的反函数的表示。
arccos 函数接受[-1,1]范围内的输入并生成[0, pi]范围内的输出。

什么是 NumPy Arccos？

NumPy Arccos 是 NumPy 库提供的三角函数之一。NumPy Arccos 可以将实数和复数作为输入。

我们可以将 NumPy Arccos 函数作为numpy.arccos.

NumPy arccos 的语法

语法：其中输入可以是单个数字或 NumPy 数字数组。 numpy.arccos(input)

让我们写一些代码。

单个数字的 NumPy arccos

import numpy as np
 
import math
 
print("Printing the Cosine inverse values in radians\n")
 
print("Cos inverse of 0 is :",np.arccos(0))
 
print("Cos inverse of 0.5 is :",np.arccos(0.5))
 
print("Cos inverse of 1/sqrt(2) is :",np.arccos(1/math.sqrt(2)))
 
print("Cos inverse of 1 is :",np.arccos(1))
 
print("Cos inverse of -1 is :",np.arccos(-1))
 
print("\n")
 
print("Cosine inverse values in degrees\n")
 
print("Cos inverse of 1/sqrt(2) is :",np.degrees(np.arccos(1/math.sqrt(2))))
 
print("Cos inverse of -1 is :",np.degrees(np.arccos(-1)))

输出

Printing the Cosine inverse values in radians
 
Cos inverse of 0 is : 1.5707963267948966
Cos inverse of 0.5 is : 1.0471975511965979
Cos inverse of 1/sqrt(2) is : 0.7853981633974484
Cos inverse of 1 is : 0.0
Cos inverse of -1 is : 3.141592653589793
 
 
Cosine inverse values in degrees
 
Cos inverse of 1/sqrt(2) is : 45.00000000000001
Cos inverse of -1 is : 180.0

让我们以 0 的 cos 倒数为例，它等于 90 度。由于 90 度的余弦为 0，因此 0 的余弦倒数为 90 度。这是理解反三角函数如何计算结果的有趣方法。

任务：尝试将 NumPy Arccos 函数与其他输入一起使用并观察输出。

复数的 NumPy arccos

import numpy as np
 
print("Cosine inverse of 1+5j is: ",np.arccos(1+5j))
 
print("Cosine inverse of 2+3j is: ",np.arccos(2+3j))
 
print("Cosine inverse of 0.5+0.5j is: ",np.arccos(0.5+0.5j))

输出

Cosine inverse of 1+5j is:  (1.3770031902399644-2.3309746530493123j)
Cosine inverse of 2+3j is:  (1.0001435424737972-1.9833870299165355j)
Cosine inverse of 0.5+0.5j is:  (1.118517879643706-0.5306375309525179j)

无效数的 NumPy arccos

如果将无效输入作为参数传递给 arccos 函数，则输出将为nan.

import numpy as np
 
print("Cosine inverse of -3 is :",np.arccos(5))

输出

Cosine inverse of -3 is : nan

注意： [-1,1] 范围之外的每个数字都被视为函数的无效输入arccos。

多个数字上的 NumPy Arccos

arccos 函数还采用 NumPy 数字数组作为参数。

将 NumPy 数组与 Arccos 相结合

import numpy as np
 
a = np.array((-1 , 0 , 0.5 , 0.3 , 1))
 
print("Cosine Inverse Values in radians :\n",np.arccos(a))
 
print("Cosine Inverse Values in degrees :\n",np.degrees(np.arccos(a)))

输出

Cosine Inverse Values in radians :
 [3.14159265 1.57079633 1.04719755 1.26610367 0.        ]
Cosine Inverse Values in degrees :
 [180.          90.          60.          72.54239688   0.        ]

均匀分布的 NumPy 数组

在此示例中，我们将使用 . 创建一个包含 20 个均匀间隔值的 NumPy 数组numpy.linspace。

import numpy as np
 
a = np.linspace(-1 , 1 , 20)
 
print("Cosine Inverse Values in radians: ",np.arccos(a))
 
print("Cosine Inverse Values in degrees: ",np.degrees(np.arccos(a)))

输出

Cosine Inverse Values in radians:  [3.14159265 2.67863793 2.48074736 2.32431694 2.18823343 2.06426572
 1.94810636 1.83709034 1.72935461 1.62345224 1.51814042 1.41223805
 1.30450231 1.19348629 1.07732693 0.95335922 0.81727571 0.6608453
 0.46295473 0.        ]
Cosine Inverse Values in degrees:  [180.         153.47464798 142.13635364 133.17355111 125.37654015
 118.27371363 111.61827242 105.25752329  99.08472029  93.01696131
  86.98303869  80.91527971  74.74247671  68.38172758  61.72628637
  54.62345985  46.82644889  37.86364636  26.52535202   0.        ]

可视化 Arccos 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(-1,1,30)
 
# Storing the computed arccos values in a NumPy Array
b = np.arccos(a)
plt.plot(a, b, color = "green", marker = "o")
plt.title("numpy.arccos()")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

输出

阿科斯图

注意：在图中，Y 轴（垂直轴）上的值是arccos函数的输出（以弧度为单位）。

plt.plot() 该函数用于绘制带有三个参数的arccos函数。

第一个参数是 NumPy 数字数组 （在第 3 行中创建），绘制在 X 轴（水平轴）上。
第二个参数是函数的输出arccos，绘制在 Y 轴（垂直轴）上。
第三个参数是绘图的颜色。
第四个参数是标记值，它用指定的标记强调每个点。有不同类型的标记可用于表示曲线上的点。

好了，您已经arccos使用 Matplotlib 库绘制了曲线。

概括

至此，我们了解了arccosNumPy库的功能。在下一个教程中，我们将介绍该arctan函数。在那之前继续学习并继续编码:)。

参考

NumPy 文档 – NumPy Arccos

Matplotlib – 入门