SciPy 中的特殊功能
原文:https://www.geeksforgeeks.org/special-functions-in-scipy/
在本文中，我们将了解 Scipy 中的特殊函数。scipy 中的特殊函数用于对给定数据执行数学运算。scipy 中的特殊功能是 scipy 包中提供的一个模块。在这个特殊函数中，可用的方法有:
- cbrt–给出给定数字的立方根
- 梳理–给出元素的组合
- exp 10–给出给定数字的 10 次方
- 表达式–给出相对误差指数，(exp(x)–1)/x。
- gamma–通过计算 z*gamma(z) = gamma(z+1)和 gamma(n+1) = n 返回数值！，表示自然数“n”。
- 朗伯图–计算任意复数 z 的 W(z) * exp(W(z))，其中 W 是朗伯图函数
- 对数求和表达式–给出给定数字的指数和的对数
- 烫发–给出元素的排列
我们来详细了解一下这些功能。
1.cbrt()
这用于返回给定数字的立方根。
语法: cbrt(数字)
例:求立方根的程序
Python 3
from scipy.special import cbrt
# cube root of 64
print(cbrt(64))
# cube root of 78
print(cbrt(78))
# cube root of 128
print(cbrt(128))
输出:
4.0
4.272658681697917
5.039684199579493
示例:在给定的数组元素中寻找立方根的程序。
Python 3
from scipy.special import cbrt
# cube root of elements in an array
arr = [64, 164, 564, 4, 640]
arr = list(map(cbrt,arr))
print(arr)
输出:
[4.0, 5.473703674798428, 8.26214922566535, 1.5874010519681994, 8.617738760127535]
2。梳子()
它被称为组合，返回给定值的组合。
语法: scipy.special.comb(N，k)
其中，N 为输入值，k 为重复次数。
例 1:
Python 3
# import combinations
from scipy.special import comb
# combinations of input 4
print(comb(4,1))
输出:
4.0
例 2:
Python 3
# import combinations module
from scipy.special import comb
# combinations of 4
print([comb(4,1),comb(4,2),comb(4,3),
comb(4,4),comb(4,5)])
# combinations of 6
print([comb(6,1),comb(6,2),comb(6,3),
comb(6,4),comb(6,5)])
输出:
[4.0, 6.0, 4.0, 1.0, 0.0]
[6.0, 15.0, 20.0, 15.0, 6.0]
3.exp10()
这个方法给出的数字是给定数字的 10 次方。
语法: exp10(值)
其中值是作为输入给出的数字。
例:求 10 次方的程序
Python 3
from scipy.special import exp10
# 10 to the power of 2
print(exp10(2))
输出:
100.0
示例:为一个范围寻找 10 的幂的程序
Python 3
from scipy.special import exp10
# exponent raise to power 10
# for a range
for i in range(1,10):
print(exp10(i)
输出:
10.0
100.0
1000.0
10000.0
100000.0
1000000.0
10000000.0
100000000.0
1000000000.0
4.exprel()
它被称为相对误差指数函数。它返回给定变量的误差值。如果 x 接近零，则 exp(x)接近 1。
语法:scipy . special . exprel(input _ data)
例 1:
Python 3
# import exprel
from scipy.special import exprel
# calculate exprel of 0
print(exprel(0))
输出:
1.0
例 2:
Python 3
# import exprel
from scipy.special import exprel
# list of elements
arr = [0,1,2,3,4,5]
print(list(map(exprel,arr)))
输出:
[1.0, 1.718281828459045, 3.194528049465325, 6.361845641062556, 13.399537508286059, 29.48263182051532]
5.伽马射线()
它被称为伽马函数。它是广义阶乘，因为 z*gamma(z) = gamma(z+1)和 gamma(n+1) = n！，表示自然数“n”。
语法:scipy . special . gamma(input _ data)
其中，输入数据为输入数字。
例 1:
Python 3
# import gamma function
from scipy.special import gamma
print(gamma(56))
输出:
1.2696403353658278e+73
例 2:
Python 3
# import gamma function
from scipy.special import gamma
print([gamma(56), gamma(156), gamma(0),
gamma(1), gamma(5)])
输出:
[1.2696403353658278e+73, 4.789142901463394e+273, inf, 1.0, 24.0]
6.lambertw()
它也被称为朗伯函数。它计算 W(z)的值，使得 z = W(z) * exp(W(z))对于任何复数 z，其中 W 被称为朗伯函数
语法:scipy . special . lambertw(input _ data)
示例:
Python 3
# import lambert function
from scipy.special import lambertw
# calculate W value
print([lambertw(1),lambertw(0),lambertw(56),
lambertw(68),lambertw(10)])
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