numpy.subtract()La función se usa cuando queremos calcular la diferencia de dos arrays. Devuelve la diferencia de arr1 y arr2, por elementos. Sintaxis: numpy.subtract(arr1, arr2, /, out=None, *, where=True, casting=’same_kind’, order=’K’, dtype=None, subok=True[, signature, extobj], ufunc ‘ sustraer’) Parámetros: arr1: [array_like o scalar]1st Input array. arr2 : [array_like o scalar]2nd Input array. dtype: el tipo de … Continue reading «numpy.subtract() en Python»
np.legfromroots()El método se utiliza para generar una serie legendre con raíces dadas. Sintaxis: np.legfromroots(roots)Parámetros: raíces: [array_like] Secuencia de entrada que contiene las raíces. Retorno: [ndarray] array 1-D de coeficientes de la serie legendre. Código #1: # Python program explaining # numpy.legfromroots() method # importing numpy as np # and numpy.polynomial.legendre module as geek import … Continue reading «Python | Método Numpy np.legfromroots()»
np.legline()El método se utiliza para encontrar una serie de Legendre cuya gráfica es una línea recta. Sintaxis: np.legline(off, scl)Parámetros: off, scl: [escalar] La línea especificada viene dada por off + scl*x. Devuelve: [ndarray] array de coeficientes de serie de Legendre para la línea resultante. Código #1: # Python program explaining # numpy.legline() method # … Continue reading «Python | Método legline polinomial numpy()»
Con la ayuda del np.hermgauss()método, podemos obtener el valor de cuadratura de la hermita gaussiana usando el np.hermgauss()método. Sintaxis: np.hermgauss(degree)Retorno: Retorna la cuadratura de la hermita gaussiana. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar el np.hermgauss()método, podemos obtener la cuadratura de la hermita gaussiana al usar este método. # import numpy … Continue reading «Python | Método numpy np.hermgauss()»
El numpy.fix() es una función matemática que redondea los elementos de la array al entero más cercano a cero. Los valores redondeados se devuelven como flotantes. Sintaxis: numpy.fix(a, b = Ninguno) Parámetros: a : [array_like] Array de entrada que se flotará. b : [ndarray, opcional] Array de salida. Retorno: la array de números redondeados Código … Continue reading «numpy.fix() en Python»
np.leggrid2d()El método se utiliza para evaluar una serie legendre 2-D sobre el producto cartesiano de x e y. Sintaxis: np.leggrid2d(x, y, c)Parámetros: x, y: [array_like] La serie bidimensional se evalúa en los puntos del producto cartesiano de xey. Si x o y es una lista o una tupla, primero se convierte en un ndarray; de … Continue reading «Python | Método Numpy np.leggrid2d()»
np.legmul()El método se utiliza para multiplicar una serie de Legendre por otra . Devuelve el producto de dos series de Legendre . c1 * c2. Sintaxis: np.legmul(c1, c2)Parámetros: c1, c2: [array_like] Arreglos 1-D de coeficientes de series de Legendre ordenados de menor a mayor. Retorno: [ndarray] Coeficientes de la serie de Legendre que representan su … Continue reading «Python | Método numpy np.legmul()»
Con la ayuda del np.hermegauss()método, podemos obtener la cuadratura de la serie gaussiana hermiteE usando el np.hermegauss()método. Sintaxis: np.hermegauss(deg)Retorno: Retorna la cuadratura de la serie gaussiana hermiteE. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar np.hermegauss()el método, podemos obtener la cuadratura de la serie gaussiana hermiteE al usar este método. # import numpy … Continue reading «Python | Método numpy np.hermegauss()»
En este artículo, cubriremos cómo normalizar una array NumPy para que los valores oscilen exactamente entre 0 y 1. La normalización se realiza en los datos para transformar los datos para que aparezcan en la misma escala en todos los registros. Después de la normalización, el valor mínimo en los datos se normalizará a 0 … Continue reading «¿Cómo normalizar una array NumPy para que los valores oscilen exactamente entre 0 y 1?»
numpy.angle()La función se usa cuando queremos calcular el ángulo del argumento complejo. Un número complejo está representado por “x + yi” , donde x e y son números reales y i= (-1)^1/2. El ángulo se calcula con la fórmulatan-1(x/y). Sintaxis: numpy.angle(z, grados=0) Parámetros: z: [array_like] Un número complejo o secuencia de números complejos. deg : … Continue reading «numpy.angle() en Python»