在本教程中，我将向你展示如何使用Numpy arctan函数来计算Python中的三角正切。
我将解释np.arctan的语法，该函数如何工作，以及如何使用它。
如果你需要具体的东西，只需点击以下任何一个链接。
目录:
好的。 让我们开始吧。
Numpy Arctan的快速介绍
Numpy arctan函数在Python中计算三角正切。
像Numpy中的许多其他三角函数一样--像Numpy cosine和Numpy sine--你可以使用Numpy arctan来操作单个数字和Numpy数组。
我将向你展示如何做到这两点，但首先，我们要看一下语法。
np.arctan的语法
Numpy arctan函数的语法相当简单。
当然，这是假设你已经用别名np ，导入了Numpy，这是常见的惯例。
可接受的输入格式
让我们简单地讨论一下np.arctan函数的可接受的输入类型。
在上面显示的语法图片中，你可以看到函数的输入被标记为 "input"。
值得一提的是，这个输入可以采取几种不同的形式。
- 一个数字(整数或浮点数)
- 一个 Numpy 数组 (整数或浮点数)
- 一个Python的数字列表，或者类似列表的对象
np.arctan 将对所有这些输入进行操作。 尽管如此，这些不同的输入将产生略有不同的输出
np.arctan 的输出
输出的格式略微取决于输入
- 如果输入是一个单一的数字，那么输出将是一个单一的数字(输入的正切值)
- 如果输入是一个Numpy数组，一个Python列表，或者一个类似列表的对象，那么输出将是一个Numpy数组的正切值。
附加参数
除了输入参数外，np.arctan 函数还有一些可选参数。
- out
- 其中
这些参数很少使用，所以我在这里不做解释。
关于如何使用Numpy arctangent函数的例子
现在我们已经看了Numpy arctangent函数的语法，让我们看看一些例子。
例子
初步代码:导入Numpy并设置Plotly
在你运行这些例子之前，你需要运行一些初步代码。
具体来说，你需要导入我们将要使用的包。
你还可能需要为Plotly设置图像渲染（如果你使用的是IDE）。
导入软件包
首先，你可以用这段代码导入Numpy和Plotly。
import numpy as np
import plotly.express as px
很明显，我们将使用Numpy来运行np.arctan函数。
但是我们也将使用Plotly来绘制例4中的arctan函数。
设置图像渲染
接下来，如果你使用的是Spyder或PyCharm这样的IDE，你可能需要对你的IDE进行设置，以便它能够渲染Plotly的输出图像。
默认情况下，Plotly被设置为将输出的可视化图像发送到你的浏览器。 如果你在笔记本上工作，这很好，但如果你使用的是IDE，这只会导致错误。
所以，如果你使用的是IDE，你需要告诉Plotly把输出的可视化内容渲染成svg图片。
你可以用下面的代码来做到这一点。
(注意：如果你使用Jupyter，你可以跳过这段代码！)
import plotly.io as pio
pio.renderers.default = 'svg'
一旦你运行了设置代码，你就应该准备好运行这些例子了。
例子1:计算0的正切
让我们从一个简单的例子开始。
在这里，我们将计算0的正切值。
np.arctan(0)
输出
0.0
解释
很明显，这是很简单的。
我们用np.arctan来计算0的正切，也就是0.0。
(注意，np.arctan输出的是浮点数）。
实例2：计算1,000,000的正切值
现在我们要计算1,000,000的正切。
np.arctan(1000000)
输出
1.5707953267948966
解释
在这里，我们已经计算了1,000,000的正切值。
但实际上，我所做的是计算一个相对较大的数字的正切。
输出结果是1.5707953267948966。
你可能不认识这个数字，但它大约是
。
这很重要，因为正如
，
。
实例3：在Numpy数组上使用Numpy arctan函数
接下来，我们将在一个Numpy数组上使用Numpy arctan函数。
记住，np.arctan可以对单个数字进行操作(如例1和例2)，但它也可以对一个数组进行操作。
创建Numpy数组
首先，让我们直接创建一个Numpy数组。
我们将使用Numpy linspace来创建一个包含300个从-10到10的均匀数字的数组。
x_values = np.linspace(start = -10, stop = 10, num = 300)
使用Numpy计算正切线
接下来，我们要计算我们数组中每个数字的正切，x_values 。
要做到这一点，我们提供x_values 作为函数的输入。
arctan_values = np.arctan(x_values)
让我们看一下arctan_values 的前几个值，这样我们就可以看到里面的内容。
arctan_values[1:10]
输出
array([-1.47046099, -1.46978535, -1.46910058, -1.4684065 , -1.46770291,
-1.46698962, -1.46626643, -1.46553313, -1.46478951])
解释
这是很直接的。
在这里，np.arctan计算了x_values 中每个元素的正切值。
实例4:使用Plotly绘制正切函数图
最后，让我们来绘制正切函数。
为此，我们将使用Plotly来绘制arctan_values 中的数值，这些数值是我们在例子3中计算出来的。
具体来说，我们将使用Plotly的直线函数，px.line，来绘制这些数据。
px.line(x = x_values, y = arctan_values)
OUT:
解释
这里，我们用Plotly的直线函数绘制了正切函数。
我们在X轴上绘制了x_values 的数值。
我们将arctan_values 中的值绘制在y轴上，这些值是我们用np.arctan计算出来的。
在本教程中，我已经解释了如何在Python中使用Numpy arctan计算三角正切。
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