python 怎么調(diào)用余弦相似度函數(shù)

比如你在a.py的文件中定義了一個(gè)test(x,y)函數(shù)，在shell中調(diào)用的時(shí)候from a import testtest(x,y)

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python計(jì)算余弦函數(shù)不是

這些函數(shù)的單位是弧度，不是角度。

30度角度換算成弧度是(pi/6);

用numpy.sin(numpy.PI/6)或numpy.sin(3.1415926/6)

余弦也是cos..

如果僅僅是入門級(jí)或輕量級(jí)的計(jì)算用Math.cos就可以了，numpy顯得很重型

python畫正余弦函數(shù)圖像？

用python怎樣畫出如題所示的正余弦函數(shù)圖像? 如此編寫代碼，使其中兩個(gè)軸、圖例、刻度，大小，LaTex公式等要素與原圖一致，需要用到的代碼如下，沒有縮進(jìn)：

#-*-codeing:utf-8;-*-

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

a=np.linspace(0,360,980)

b=np.sin(a/180*np.pi)

c=np.cos(a/180*np.pi)

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.set_xlim([0, 360])

ax.plot(a,b,label=r"$y=\sin(\theta)$")

ax.plot(a,c,label=r"$y=\cos(\theta)$")

ax.grid(True)

ax.set_ylabel(r"$y$")

ax.set_xlabel(r"$\theta$")

plt.xticks(np.arange(0,360+1,45))

plt.title("Sine Cosine Waves")

plt.legend()

plt.savefig("SinCosWaveDegFont.jpg")

plt.show()

代碼運(yùn)行show的窗口圖

代碼的截圖

代碼輸出的文件的圖

Python中計(jì)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(jì)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(shí),需要的朋友可以參考下

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(gè)函數(shù)。

參數(shù)

x

--

這必須是一個(gè)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(yùn)行上面的程序，它會(huì)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

Python繪制正弦余弦函數(shù)用到哪些函數(shù)？

def func_sin():

# 準(zhǔn)備 X 軸的數(shù)據(jù), 0~10分成90段

x = np.linspace(0, 10, 90)

# 準(zhǔn)備 y 軸的數(shù)據(jù)

y = []

for i in x:

print(i)

y.append(math.sin(i))?

# 繪制線圖

plt.plot(x, y,c='r' )

# 添加標(biāo)題

plt.title("y = sin(x)")

# 添加 x 軸的信息

plt.xlabel("x")

# 添加 y 軸的信息

plt.ylabel("y")

# 顯示線圖

plt.show()

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