Функция hypot() определена в numpy, и может быть импортирована как import numpy as np. Мы можем создавать многомерные массивы и получать другую математическую статистику с помощью numpy.
Что такое функция np.hypot() в Python?
numpy.hypot() в Python — это библиотечная функция numpy, используемая для вычисления гипотенузы для прямоугольного треугольника. Вычисляется по той же формуле Square_root(var_1^2 + var_2^2), где var_1 — сторона, а var_2 — перпендикуляр. Метод numpy hypot() принимает два параметра и возвращает массив, содержащий значения гипотенузы прямоугольного треугольника.
Синтаксис
|
1 |
numpy.hypot(side, perpendicular) |
Параметры
Два параметра, один из которых является необязательным.
- Первый параметр — input array: это входной массив, в который мы помещаем стороны (которые являются стороной и перпендикуляром) треугольника.
- Второй — output array: это выходной массив, с которым сопоставляется результат.
Возвращаемое значение
Функция hypot() возвращает массив, содержащий значения гипотенузы прямоугольного треугольника. Он возвращает одно значение обеих сторон(стороны и перпендикуляра), которые передаются как скалярные значения.
Примеры программ с методом hypot() в Python
Пример 1
Напишем программу, показывающую работу функции hypot() в Python.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
# app.py import numpy as np side_array = [3, 4, 5, 6] perpendicular_array = [7, 8, 9, 10] hypotenuse_array = np.hypot(side_array, perpendicular_array) print("Side_array = ", side_array) print("\n") print("Perpendicular_array = ", perpendicular_array) print("\n") print("Hypotenuse_array = ", hypotenuse_array) |
Выход
|
1 2 3 4 5 6 |
python3 app.py Side_array = [3, 4, 5, 6] Perpendicular_array = [7, 8, 9, 10] Hypotenuse_array = [ 7.61577311 8.94427191 10.29563014 11.66190379] |
В этом примере мы видели, что мы создали две ветви в виде двух массивов: первый — это side_array, в котором мы передали все длины сторон, второй — перпендикулярный_массив, в котором мы передали перпендикулярные длины. Третий дает нам результирующий массив hypotenuse_array путем сопоставления элементов обоих массивов с типом данных float.
Пример 2
Напишем программу, использующую функции hypot() для двумерных массивов.
См. следующий код.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
# app.py import numpy as np side_array = [[3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6]] perpendicular_array = [[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]] hypotenuse_array = np.hypot(side_array, perpendicular_array) print("Side_array = ", side_array) print("\n") print("Perpendicular_array = ", perpendicular_array) print("\n") print("Hypotenuse_array = ", hypotenuse_array) |
Выход
|
1 2 3 4 5 6 7 |
python3 app.py Side_array = [[3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6]] Perpendicular_array = [[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]] Hypotenuse_array = [[ 5. 6.40312424 7.81024968 9.21954446] [ 7.61577311 8.94427191 10.29563014 11.66190379]] |
В этом примере мы создали две ветви в виде двух 2D-массивов: первый — это side_array, в котором мы передали все длины сторон, второй — перпендикулярный_массив, в котором мы передали перпендикулярные длины.
Третий массив дает нам результирующий hypotenuse_array путем сопоставления элементов обоих массивов в типе данных с плавающей запятой.
