numpy.tan
- numpy.tan(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'tan'>
-
Вычисление тангенса по элементам.
Эквивалентно
np.sin(x)/np.cos(x)по элементам.- Параметры
-
- xarray_like
-
Входной массив.
- outndarray, None, или кортеж из ndarray и None, необязательно
-
Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой входные данные транслируются. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходов.
- wherearray_like, необязательно
-
Это условие транслируется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив
outбудет установлен в результат ufunc. В противном случае массивoutсохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массивoutсоздается по умолчанию черезout=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными. - **kwargs
-
Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.
- Возвращает
-
- yndarray
-
Соответствующие значения тангенса. Это скаляр, если
xявляется скаляром.
Примечания
Если
outуказано, функция записывает результат в него и возвращает ссылку наout. (См. примеры)Ссылки
M. Abramowitz и I. A. Stegun, Справочник по математическим функциям. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Dover, 1972.
Примеры
>>> from math import pi >>> np.tan(np.array([-pi,pi/2,pi])) array([ 1.22460635e-16, 1.63317787e+16, -1.22460635e-16]) >>> >>> # Example of providing the optional output parameter illustrating >>> # that what is returned is a reference to said parameter >>> out1 = np.array([0], dtype='d') >>> out2 = np.cos([0.1], out1) >>> out2 is out1 True >>> >>> # Example of ValueError due to provision of shape mis-matched `out` >>> np.cos(np.zeros((3,3)),np.zeros((2,2))) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,3) (2,2)
© 2005–2022 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.21/reference/generated/numpy.tan.html