本教程将告诉你如何在Python中使用Numpy sin函数来计算三角正弦。
我将解释np.sin的语法，该函数如何工作，以及如何使用它。
目录。
在我们进入语法之前，让我们先快速浏览一下。
Numpy sin的快速介绍
Numpy sin函数是相当直接的。 它在Python中计算三角正弦。
你可以用Numpy sin函数来计算单个数值的三角正弦，但你也可以用它来计算数组的正弦值。
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.sin的语法
Numpy sin函数的语法很简单。
请记住，这个语法是假设你已经用别名np 来导入Numpy。
可接受的输入格式
让我们快速讨论一下np.sin函数的输入。
在上面的语法解释中，你会注意到函数的参数，我把它称为"input"。
这可以有几种不同的形式。
- 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
所以有几种可能的输入类型给这个函数。
np.sin 的输出
作为输出，np.sin 函数计算了输入的三角正弦。
但是输出的确切结构取决于输入。
如果输入是一个单数，那么输出将是一个单数（输入的正弦值）。 如果输入是一个Numpy数组，那么输出将是一个Numpy数组，其中包含了输入值的逐元正弦。
附加参数
除了输入参数外，np.sine还有几个可选参数。
- out
- 在哪里？
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 sin的例子
现在我们已经看了Numpy正弦函数的语法，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，你将需要运行一些设置代码。
具体来说，你需要导入Numpy，并且需要导入Plotly（我们将用它来绘制正弦函数）。
导入软件包
首先，让我们导入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，在我们运行例子4（在那里我们将绘制正弦函数）之前，我们需要设置一些东西，以使绘图能够在IDE中呈现。
默认情况下，Plotly会在浏览器窗口中渲染输出可视化。
因此，如果你使用的是集成开发环境（如Spyder、PyCharm等），你需要将你的集成开发环境设置为可以从Plotly渲染绘图。
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中把你的绘图渲染成svg图片，请运行以下代码。
import plotly.io as pio
pio.renderers.default = 'svg'
一旦你完成了这些，你就可以运行这些例子了。
例子1:计算0的正弦
我们将从一个简单的例子开始。
在这里，我们将计算0的正弦值。
np.sin(0)
输出
0.0
解释
很明显，这是个非常简单的例子。
这里，我们用Numpy计算0的正弦，也就是0。（输出实际上是一个浮点数，所以技术上来说，输出是0.0）。
实例2：计算π/2的正弦值
接下来，我们将计算π/2的正弦值。
np.sin(np.pi/2)
输出
1.0
解释
同样，这也是非常简单的。
我们要计算π/2的正弦。 要做到这一点，我们实际上是用np.pi/2 作为函数的参数。
输出结果是1.0。
实例3：在Numpy数组上使用Numpy正弦函数
现在，我们将计算一个数组的正弦值。
请记住。Numpy正弦函数可以对单个数字、Numpy数组、Python列表或类似列表的对象进行操作。
创建Numpy数组
在这里，我们将使用Numpy linspace创建一个由300个均匀间隔的数值组成的Numpy数组。
x_values = np.linspace(start = -np.pi, stop = np.pi, num = 300)
一旦你运行这个，x_values 将包含300个从-π到π的均匀间隔的值。
使用Numpy计算正弦
现在我们有一个x值的数组，我们将使用np.sine计算这些值的正弦。
sine_values = np.sin(x_values)
为了看一看，我们将打印前10个值。
sine_values[1:10]
输出
array([-0.02101245, -0.04201562, -0.06300024, -0.08395704, -0.10487677,
-0.12575019, -0.14656808, -0.16732125, -0.18800053])
解释
这是很直接的。
np.sin的输入是一个Numpy数组。
输出是该输入数组中每个值的正弦元素。
实例4:使用Plotly绘制正弦值图
最后，让我们绘制我们在例子3中计算的数据正弦值。
在这里，我们将使用Plotly的直线函数来创建正弦值的折线图。
px.line(x = x_values, y = sine_values)
输出
解释
这里，我们要绘制例3中由Numpy正弦计算出来的正弦值。
px.line的X轴输入是包含在x_values。
而在Y轴上，我们正在绘制名为sine_values 的数组中的正弦值，这是我们用Numpy正弦计算的。
在本教程中，我已经解释了如何在Python中使用Numpy正弦计算三角正弦。
