Python中計算三角函數(shù)之cos()方法的使用簡介

這篇文章主要介紹了Python中計算三角函數(shù)之cos()方法的使用簡介,是Python入門的基礎(chǔ)知識,需要的朋友可以參考下

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cos()方法返回x弧度的余弦值。

語法

以下是cos()方法的語法：

cos(x)

注意：此函數(shù)是無法直接訪問的，所以我們需要導(dǎo)入math模塊，然后需要用math的靜態(tài)對象來調(diào)用這個函數(shù)。

參數(shù)

x

--

這必須是一個數(shù)值

返回值

此方法返回-1

到

1之間的數(shù)值，它表示角度的余弦值

例子

下面的例子展示cos()方法的使用

?

1

2

3

4

5

6

7

8#!/usr/bin/python

import

math

print

"cos(3)

:

",

math.cos(3)

print

"cos(-3)

:

",

math.cos(-3)

print

"cos(0)

:

",

math.cos(0)

print

"cos(math.pi)

:

",

math.cos(math.pi)

print

"cos(2*math.pi)

:

",

math.cos(2*math.pi)

當(dāng)我們運行上面的程序，它會產(chǎn)生以下結(jié)果：

?

1

2

3

4

5cos(3)

:

-0.9899924966

cos(-3)

:

-0.9899924966

cos(0)

:

1.0

cos(math.pi)

:

-1.0

cos(2*math.pi)

:

1.0

如何用python表示三角函數(shù)

在python中，有一個math module，你可以import math，里面有math.sin(), math.cos(), math.asin()和math.acos()四個函數(shù)。相信你也知道asin和acos的意思，就是arcsin和arccos。有了這四個函數(shù)你就可以求函數(shù)值和角度了。但是要注意括號里面填的數(shù)值，要用弧度制。

sin15°用Python怎么表示？

Python的三角函數(shù)sin()，輸入?yún)?shù)必須是弧度，所以要把角度變換為弧度

import math

# .... 輸入度數(shù)到 degrees 變量....

# 例子里用 30度計算

degrees=30

radians = degrees * math.pi / 180.0

value = round( math.sin(radians), 4)

print(value)

Python氣象數(shù)據(jù)處理與繪圖(2)：常用數(shù)據(jù)計算方法

對于氣象繪圖來講，第一步是對數(shù)據(jù)的處理，通過各類公式，或者統(tǒng)計方法將原始數(shù)據(jù)處理為目標(biāo)數(shù)據(jù)。

按照氣象統(tǒng)計課程的內(nèi)容，我給出了一些常用到的統(tǒng)計方法的對應(yīng)函數(shù)：

在計算氣候態(tài)，區(qū)域平均時均要使用到求均值函數(shù)，對應(yīng)NCL中的dim_average函數(shù)，在python中通常使用np.mean()函數(shù)

numpy.mean(a, axis, dtype)

假設(shè)a為[time,lat,lon]的數(shù)據(jù)，那么

需要特別注意的是，氣象數(shù)據(jù)中常有缺測，在NCL中，使用求均值函數(shù)會自動略過，而在python中，當(dāng)任意一數(shù)與缺測(np.nan)計算的結(jié)果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結(jié)果為np.nan

因此，當(dāng)數(shù)據(jù)存在缺測數(shù)據(jù)時，通常使用np.nanmean()函數(shù)，用法同上，此時[1,2,3,4，np.nan]的平均值為(1+2+3+4)/4 = 2.5

同樣的，求某數(shù)組最大最小值時也有np.nanmax(), np.nanmin()函數(shù)來補充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的計算函數(shù)也可以通過在前邊加‘nan’來使用。

另外，

也可以直接將a中缺失值全部填充為0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)dim_standardize()

其實也就是一行的事，根據(jù)需要指定維度即可。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)：

相關(guān)可以說是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數(shù)中的np.corrcoef(x, y)就可以實現(xiàn)相關(guān)計算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數(shù)來計算相關(guān)系數(shù)：

這個函數(shù)缺點和有點都很明顯，優(yōu)點是可以直接返回相關(guān)系數(shù)R及其P值，這避免了我們進(jìn)一步計算置信度。而缺點則是該函數(shù)只支持兩個一維數(shù)組的計算，也就是說當(dāng)我們需要計算一個場和一個序列的相關(guān)時，我們需要循環(huán)來實現(xiàn)。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中為regcoef()函數(shù))

同樣推薦Scipy庫中的stats.linregress(x,y)函數(shù)：

slop: 回歸斜率

intercept：回歸截距

r_value： 相關(guān)系數(shù)

p_value： P值

std_err： 估計標(biāo)準(zhǔn)誤差

直接可以輸出P值，同樣省去了做置信度檢驗的過程，遺憾的是仍需同相關(guān)系數(shù)一樣循環(huán)計算。