NumPy 差分
離散差分意味著相鄰元素之間的減法。
例如，對於 [1, 2, 3, 4]，離散差分將是 [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1]
要找到離散差分，使用 diff() 函式。
示例：
import numpy as np
arr = np.array([10, 15, 25, 5])
newarr = np.diff(arr)
print(newarr)
返回：[5 10 -20]，因為 15-10=5，25-15=10，5-25=-20
我們可以透過給出引數 n 來重複執行此操作。
例如，對於 [1, 2, 3, 4]，n = 2 時，離散差分將是 [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1]，然後，由於 n=2，我們將再次執行一次，得到新結果：[1-1, 1-1] = [0, 0]
示例
對以下陣列進行兩次離散差分：
import numpy as np
arr = np.array([10, 15, 25, 5])
newarr = np.diff(arr, n=2)
print(newarr)
返回：[5 -30]，因為：15-10=5，25-15=10，5-25=-20，而 10-5=5 和 -20-10=-30
NumPy 最小公倍數（LCM）
最小公倍數是兩個數的最小公倍數。
示例：
import numpy as np
num1 = 4
num2 = 6
x = np.lcm(num1, num2)
print(x)
返回：12，因為這是這兩個數的最小公倍數（4*3=12 和 6*2=12）。
在陣列中找到最小公倍數
要找到陣列中所有值的最小公倍數，可以使用 reduce() 方法。
reduce() 方法將對每個元素使用 ufunc，在本例中是 lcm() 函式，並將陣列減少一個維度。
示例
找到以下陣列值的最小公倍數：
import numpy as np
arr = np.array([3, 6, 9])
x = np.lcm.reduce(arr)
print(x)
返回：18，因為這是所有三個數的最小公倍數（3*6=18，6*3=18 和 9*2=18）。
示例
找到包含從 1 到 10 的所有整數的陣列中所有值的最小公倍數：
import numpy as np
arr = np.arange(1, 11)
x = np.lcm.reduce(arr)
print(x)
NumPy 最大公約數（GCD）
最大公約數（GCD，也稱為 HCF，即最高公因數）是兩個數的最大公共因數。
示例：
import numpy as np
num1 = 6
num2 = 9
x = np.gcd(num1, num2)
print(x)
返回：3，因為這是兩個數都可以被整除的最大數（6/3=2 和 9/3=3）。
在陣列中找到最大公約數
要找到陣列中所有值的最大公約數，可以使用 reduce() 方法。
reduce() 方法將對每個元素使用 ufunc，在本例中是 gcd() 函式，並將陣列減少一個維度。
示例
找到以下陣列中所有數字的最大公約數：
import numpy as np
arr = np.array([20, 8, 32, 36, 16])
x = np.gcd.reduce(arr)
print(x)
返回：4，因為這是所有值都可以被整除的最大數。
NumPy 三角函式
NumPy 提供了 sin()、cos() 和 tan() 等 ufunc，它們接受弧度值並生成相應的正弦、餘弦和正切值。
示例：
import numpy as np
x = np.sin(np.pi/2)
print(x)
示例
找到陣列 arr 中所有值的正弦值：
import numpy as np
arr = np.array([np.pi/2, np.pi/3, np.pi/4, np.pi/5])
x = np.sin(arr)
print(x)
將角度轉換為弧度
預設情況下，所有的三角函式都接受弧度作為引數，但是在 NumPy 中我們也可以將弧度和角度相互轉換。
注意：弧度值是 pi/180 乘以角度值。
示例
將以下陣列 arr 中的所有值轉換為弧度：
import numpy as np
arr = np.array([90, 180, 270, 360])
x = np.deg2rad(arr)
print(x)
將弧度轉換為角度
示例
將以下陣列 arr 中的所有值轉換為角度：
import numpy as np
arr = np.array([np.pi/2, np.pi, 1.5*np.pi, 2*np.pi])
x = np.rad2deg(arr)
print(x)
查詢角度
從正弦、餘弦、正切值查詢角度。例如，sin、cos 和 tan 的反函式（arcsin、arccos、arctan）。
NumPy 提供了 arcsin()、arccos() 和 arctan() 等 ufunc，它們給出相應 sin、cos 和 tan 值的弧度值。
示例
找到 1.0 的角度：
import numpy as np
x = np.arcsin(1.0)
print(x)
陣列中每個值的角度
示例
找到陣列中所有正弦值的角度：
import numpy as np
arr = np.array([1, -1, 0.1])
x = np.arcsin(arr)
print(x)
斜邊
在 NumPy 中使用勾股定理找到斜邊。
NumPy 提供了 hypot() 函式，它接受底邊和垂直邊的值，並根據勾股定理生成斜邊。
示例
找到底邊為 4，垂直邊為 3 的斜邊：
import numpy as np
base = 3
perp = 4
x = np.hypot(base, perp)
print(x)
最後
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