在本教程中，我将向你展示如何使用Numpy cos函数来计算Python中的三角余弦。
我将解释np.cos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:
但是如果你从头到尾阅读整个教程，一切可能会更有意义。 让我们从余弦函数的快速概述开始。
Numpy Cos的快速介绍
Numpy的cos函数非常简单。 它在Python中使用Numpy包计算三角余弦。
你可以使用 Numpy cos 函数来计算单个数字的三角余弦，但你也可以用它来计算数字数组的余弦。
我将告诉你如何做到这两点，但首先，我们要看一下语法。
np.cos的语法
Numpy余弦函数的语法很简单。
请记住，这个语法假设你已经用别名np （这是常见的惯例）导入Numpy。
可接受的输入格式
让我们看看np.cos函数的可接受的输入类型。
在上面看到的语法解释中，我已经将输入值标记为"input"。
重要的是，这个输入值可以有几种可能的形式。
- 一个数字（整数或浮点数）
- 一个 Numpy 数组 (充满了数字)
- 一个Python的数字列表，或者类似列表的对象
所以 np.cos 函数将对几种不同类型的输入进行操作。
np.cos的输出
很明显，Numpy cos函数计算的是输入的余弦。
虽然如此，输出的确切结构取决于输入的结构。
- 如果输入是一个单一的数字，输出将是一个单一的数字(输入的余弦)
- 如果输入是一个Numpy数组，输出将是一个余弦的Numpy数组
- 如果输入的是一个Python的数字列表或类似列表的对象，输出将是一个余弦的Numpy数组。
附加参数
除了输入参数外，np.cos还有一些可选参数。
- out
- 其中
这些参数有点少用，但因此我不会在这里解释它们。
如何使用Numpy cos函数的例子
现在我们已经看了np.cos的语法，让我们看看在Python中使用Numpy计算余弦的一些例子。
例子
初步代码:导入Numpy并设置Plotly
在你运行这些例子之前，你需要运行一些设置代码。
具体来说，你需要导入Numpy，以便你能运行np.cos函数。
你还需要导入Plotly（因为我们要绘制余弦函数）。
你可能还需要对你的IDE进行设置，以便从Plotly中绘制可视化图。
导入软件包
首先，我们要导入Numpy和Plotly。
你可以用下面的代码来做。
import numpy as np
import plotly.express as px
设置图像渲染
接下来，你可能需要设置你的IDE来显示Plotly的可视化效果（我们将在例子4中使用Plotly）。
你可能需要这样做的原因是，在默认情况下，Plotly试图在浏览器窗口中显示其数据可视化输出。
如果你使用的是集成开发环境（如Spyder、PyCharm等），这可能是一个问题。 如果你使用的是集成开发环境，你可能需要对它进行设置，使Plotly的可视化数据在集成开发环境中显示。
注意：如果你使用的是Jupyter，你可以跳过这段代码!
要设置Plotly在你的IDE中以svg图片的形式直接呈现绘图，请运行以下代码。
import plotly.io as pio
pio.renderers.default = 'svg'
完成这些后，你就可以开始工作了。
例子1:计算0的余弦
让我们从一个简单的例子开始。
这里，我们将计算0的余弦。
np.cos(0)
输出
1.0
解释
这是非常简单的。
在这个例子中，我们使用 np.cos 来计算 0 的余弦，也就是 1。
(注意，输出是一个浮点数，所以从技术上讲，输出是1.0)
实例2：计算π/2的余弦
现在，我们将计算π/2的余弦。
np.cos(np.pi/2)
输出
6.123233995736766e-17
解释
好的。 这个输出看起来很奇怪。
但如果你仔细观察，你会发现这个数字是用科学符号表示的，指数为
。
这是一个极小的数字。 实际上，是零。 这很合理，因为π/2的余弦是0。
实例3：在Numpy数组中使用Numpy余弦函数
接下来，我们将计算一个数值数组的余弦。
记住我在语法部分提到的内容。Numpy余弦可以对单个数值进行操作，但它也可以对列表、列表类对象和Numpy数组进行操作。
创建Numpy数组
在这里，我们将使用Numpy linspace来创建一个由300个均匀的数字组成的数组。
x_values = np.linspace(start = -np.pi*(3/2), stop = np.pi*(3/2), num = 300)
在你运行代码后，x_values 将包含300个均匀间隔的数字，从
到
。
使用Numpy计算余弦
接下来，我们将使用这个x值数组作为Numpy余弦的输入；我们将使用np.cos来计算输入的余弦。
cosine_values = np.cos(x_values)
而我们可以看一下前10个值。
cosine_values[1:10]
输出
array([-0.99977921, -0.99911695, -0.99801351, -0.99646937, -0.99448523,
-0.99206194, -0.98920059, -0.98590243, -0.98216893])
解释
这是很简单的。
这里，np.cos 的输入是一个数字数组。
输出是该输入数组中每个值的元素明智的余弦。
实例 4:使用Plotly绘制余弦值图
最后，让我们来绘制我们刚刚在例子3中计算的余弦值。
在这里，我们将使用Plotly的直线函数px.line来创建一个余弦值的线形图。
px.line(x = x_values, y = cosine_values)
输出
解释
这里，我们绘制了例3中用np.cos计算的余弦值。
我们用x_values 中的数值作为px.line的x轴输入。
在Y轴上，我们绘制了名为 cosine_values 的数组中的余弦值，这些余弦值是我们用np.cos计算的。
在本教程中，我已经解释了如何在Python中使用Numpy cos计算三角余弦。
