tan的-1次方Python怎么敲计算器上一般用shift键，再按的tan输入，就是tan的负一次方的 。
计算机先选科学型，然后在度与弧度下面有个inv键，按了它后就有tan-1次方，就是arctan的意思，arctan是正切的反函数，计算器上一般用shift键加tan键，就是tan的负一次方的那个 。
科学型计算器一般都可以计算，常见的有夏普计算器、卡西欧计算器、得力计算器 。arctan也可以写作arctg，是反正切函数，你看看计算机上有没有arctan或者arc^-1注意各个键位上的标示以及该键位所对应的功能键标示，有些功能要先按shift键、alpha等功能 。
如何用python表示三角函数Python编码下面的三角函数包括以下种类：acos(x)//返回x的反余弦弧度值 。asin(x)//返回x的反正弦弧度值 。atan(x)//返回x的反正切弧度值 。atan2(y,x)//返回给定的X及Y坐标值的反正切值 。cos(x)//返回x的弧度的余弦值 。hypot(x,y
描述
sin()返回的x弧度的正弦值 。
语法
以下是sin()方法的语法:
importmath
math.sin(x)
注意：sin()是不能直接访问的python反正切函数，需要导入math模块python反正切函数，然后通过math静态对象调用该方法 。
参数
x--一个数值 。
返回值
返回的x弧度的正弦值 ， 数值在-1到1之间 。
实例
以下展示python反正切函数了使用sin()方法的实例：
#!/usr/bin/python
import math
print "sin(3) : ", math.sin(3)
print "sin(-3) : ", math.sin(-3)
print "sin(0) : ", math.sin(0)
print "sin(math.pi) : ", math.sin(math.pi)
print "sin(math.pi/2) : ", math.sin(math.pi/2)
以上实例运行后输出结果为：
sin(3) : 0.14112000806
sin(-3) : -0.14112000806
sin(0) : 0.0
sin(math.pi) : 1.22460635382e-16
sin(math.pi/2) : 1
总结
以上就是本文关于Python入门之三角函数sin()函数实例详解的全部内容，希望对大家有所帮助 。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：python正则表达式re之compile函数解析、Python中enumerate函数代码解析、简单python反正切函数了解Python中的几种函数等，有什么问题可以随时留言，小编会及时回复大家的 。感谢朋友们对本站的支持！
PYTHON实现对CSV文件多维不同单位数据的归一化处理1）线性归一化
这种归一化比较适用在数值比较集中的情况，缺陷就是如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续的效果不稳定 ， 实际使用中可以用经验常量来代替max和min 。
2）标准差标准化
经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1 。
3）非线性归一化
经常用在数据分化较大的场景 ， 有些数值大，有些很小 。通过一些数学函数，将原始值进行映射 。该方法包括log、指数、反正切等 。需要根据数据分布的情况，决定非线性函数的曲线 。
log函数：x = lg(x)/lg(max)
反正切函数：x = atan(x)*2/pi
Python实现
线性归一化
定义数组：x = numpy.array(x)
获取二维数组列方向的最大值：x.max(axis = 0)
获取二维数组列方向的最小值：x.min(axis = 0)
对二维数组进行线性归一化：
def max_min_normalization(data_value, data_col_max_values, data_col_min_values):
""" Data normalization using max value and min value
Args:
data_value: The data to be normalized
data_col_max_values: The maximum value of data's columns
data_col_min_values: The minimum value of data's columns
"""
data_shape = data_value.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]
for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value[i][j] = \
(data_value[i][j] - data_col_min_values[j]) / \
(data_col_max_values[j] - data_col_min_values[j])
标准差归一化
定义数组：x = numpy.array(x)
获取二维数组列方向的均值：x.mean(axis = 0)
获取二维数组列方向的标准差：x.std(axis = 0)
对二维数组进行标准差归一化：
def standard_deviation_normalization(data_value, data_col_means,
data_col_standard_deviation):
""" Data normalization using standard deviation
Args:
data_value: The data to be normalized
data_col_means: The means of data's columns
data_col_standard_deviation: The variance of data's columns
"""
data_shape = data_value.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]
for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value[i][j] = \
(data_value[i][j] - data_col_means[j]) / \
data_col_standard_deviation[j]
非线性归一化（以lg为例）
定义数组：x = numpy.array(x)
获取二维数组列方向的最大值：x.max(axis=0)
获取二维数组每个元素的lg值：numpy.log10(x)
获取二维数组列方向的最大值的lg值：numpy.log10(x.max(axis=0))
对二维数组使用lg进行非线性归一化：
def nonlinearity_normalization_lg(data_value_after_lg,
data_col_max_values_after_lg):
""" Data normalization using lg
Args:
data_value_after_lg: The data to be normalized
data_col_max_values_after_lg: The maximum value of data's columns
"""
data_shape = data_value_after_lg.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]
for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value_after_lg[i][j] = \
data_value_after_lg[i][j] / data_col_max_values_after_lg[j]
Python--math库Python math 库提供许多对浮点数的数学运算函数 ， math模块不支持复数运算，若需计算复数 ， 可使用cmath模块（本文不赘述） 。
使用dir函数，查看math库中包含的所有内容：
1） math.pi# 圆周率π
2） math.e#自然对数底数
3） math.inf#正无穷大∞，-math.inf#负无穷大-∞
4） math.nan#非浮点数标记 ， NaN（not a number）
1） math.fabs(x)#表示X值的绝对值
2） math.fmod(x,y)#表示x/y的余数，结果为浮点数
3） math.fsum([x,y,z])#对括号内每个元素求和，其值为浮点数
4） math.ceil(x)#向上取整，返回不小于x的最小整数
5）math.floor(x)#向下取整，返回不大于x的最大整数
6） math.factorial(x)#表示X的阶乘，其中X值必须为整型，否则报错
7） math.gcd(a,b)#表示a,b的最大公约数
8）math.frexp(x)#x = i *2^j ， 返回（i，j）
9） math.ldexp(x,i)#返回x*2^i的运算值，为math.frexp(x)函数的反运算
10） math.modf(x)#表示x的小数和整数部分
11） math.trunc(x)#表示x值的整数部分
12） math.copysign(x,y)#表示用数值y的正负号，替换x值的正负号
13） math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y)#表示a ， b的相似性，真值返回True，否则False；rel_tol是相对公差：表示a，b之间允许的最大差值，abs_tol是最小绝对公差，对比较接近于0有用，abs_tol必须至少为0 。
14） math.isfinite(x)#表示当x不为无穷大时，返回True，否则返回False
15） math.isinf(x)#当x为±∞时，返回True，否则返回False
16） math.isnan(x)#当x是NaN，返回True，否则返回False
1） math.pow(x,y)#表示x的y次幂
2） math.exp(x)#表示e的x次幂
3） math.expm1(x)#表示e的x次幂减1
4） math.sqrt(x)#表示x的平方根
5） math.log（x,base）#表示x的对数值，仅输入x值时，表示ln(x)函数
6） math.log1p(x)#表示1 x的自然对数值
7） math.log2(x)#表示以2为底的x对数值
8） math.log10(x)#表示以10为底的x的对数值
1） math.degrees(x)#表示弧度值转角度值
2） math.radians(x)#表示角度值转弧度值
3） math.hypot(x,y)#表示(x,y)坐标到原点(0,0)的距离
4） math.sin(x)#表示x的正弦函数值
5） math.cos(x)#表示x的余弦函数值
6） math.tan(x)#表示x的正切函数值
7）math.asin(x)#表示x的反正弦函数值
8） math.acos(x)#表示x的反余弦函数值
9） math.atan(x)#表示x的反正切函数值
10） math.atan2(y,x)#表示y/x的反正切函数值
11） math.sinh(x)#表示x的双曲正弦函数值
12） math.cosh(x)#表示x的双曲余弦函数值
13） math.tanh(x)#表示x的双曲正切函数值
14） math.asinh(x)#表示x的反双曲正弦函数值
15） math.acosh(x)#表示x的反双曲余弦函数值
16） math.atanh(x)#表示x的反双曲正切函数值
1）math.erf(x)#高斯误差函数
2） math.erfc(x)#余补高斯误差函数
3） math.gamma(x)#伽马函数（欧拉第二积分函数）
4） math.lgamma(x)#伽马函数的自然对数
python什么函数能求正切的反三角函数atan()方法返回xpython反正切函数的反正切值，以弧度表示 。
Syntax
以下是atan()方法python反正切函数的语法python反正切函数：
atan(x)
注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数 。
参数
x -- 这必须是一个数值 。
返回值
此方法返回 x 的反正切值 ， 以弧度表示 。
例子
下面的例子显示atan()方法的使用 。
#!/usr/bin/python
import math
print "atan(0.64) : ", math.atan(0.64)
print "atan(0) : ", math.atan(0)
print "atan(10) : ", math.atan(10)
print "atan(-1) : ", math.atan(-1)
print "atan(1) : ", math.atan(1)
当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：
atan(0.64) : 0.569313191101
atan(0) : 0.0
atan(10) : 1.4711276743
atan(-1) : -0.785398163397
atan(1) : 0.785398163397
【python反正切函数 python怎么求反三角函数】关于python反正切函数和python怎么求反三角函数的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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