NumPy cos فنکشن trigonometric cosine فنکشن کی نمائندگی کرتا ہے۔ یہ فنکشن بنیاد کی لمبائی (زاویہ کے قریب ترین طرف) اور ہائپوٹینس کی لمبائی کے درمیان تناسب کا حساب لگاتا ہے۔ NumPy cos سرنی کے عناصر کے مثلثی کوزائن کو تلاش کرتا ہے۔ یہ کمپیوٹ شدہ کوزائن اقدار ہمیشہ ریڈینز میں ظاہر کی جاتی ہیں۔ جب ہم Python اسکرپٹ میں arrays کے بارے میں بات کرتے ہیں، تو ہمیں 'NumPy' کا ذکر کرنا چاہیے۔ NumPy Python پلیٹ فارم کی طرف سے پیش کردہ لائبریری ہے، اور یہ کثیر جہتی صفوں اور میٹرکس کے ساتھ کام کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ مزید برآں، یہ لائبریری مختلف میٹرکس آپریشنز کے ساتھ بھی کام کرتی ہے۔
طریقہ کار
NumPy cos فنکشن کو لاگو کرنے کے طریقوں پر بحث کی جائے گی اور اس مضمون میں دکھایا جائے گا۔ یہ مضمون NumPy cos فنکشن کی تاریخ پر ایک مختصر پس منظر پیش کرے گا اور پھر Python اسکرپٹ میں لاگو کردہ مختلف مثالوں کے ساتھ اس فنکشن کے حوالے سے نحو کی وضاحت کرے گا۔
نحو
$ numpy. Cos ( ایکس , باہر ) = کوئی نہیں۔ )ہم نے python زبان میں NumPy cos فنکشن کے لیے نحو کا ذکر کیا ہے۔ فنکشن میں کل دو پیرامیٹرز ہیں، اور وہ 'x' اور 'out' ہیں۔ x وہ صف ہے جس کے تمام عناصر ریڈینز میں ہیں، یہ وہ صف ہے جسے ہم cos() فنکشن کو اس کے عناصر کے cosine کو تلاش کرنے کے لیے پاس کریں گے۔ مندرجہ ذیل پیرامیٹر 'آؤٹ' ہے، اور یہ اختیاری ہے۔ چاہے آپ اسے دیں یا نہ دیں، فنکشن اب بھی بالکل ٹھیک چلتا ہے، لیکن یہ پیرامیٹر بتاتا ہے کہ آؤٹ پٹ کہاں ہے یا محفوظ ہے۔ یہ NumPy cos فنکشن کا بنیادی نحو تھا۔ ہم اس مضمون میں یہ ظاہر کریں گے کہ ہم اس بنیادی نحو کو کس طرح استعمال کر سکتے ہیں اور آنے والی مثالوں میں اپنی ضروریات کے لیے اس کے پیرامیٹر میں ترمیم کر سکتے ہیں۔
واپسی کی قیمت
فنکشن کی واپسی کی قدر عناصر والی صف ہوگی، جو اصل صف میں پہلے موجود عناصر کی کوزائن ویلیوز (ریڈینز میں) ہوگی۔
مثال 1
اب جبکہ ہم سب NumPy cos () فنکشن کے نحو اور کام سے واقف ہیں، آئیے اس فنکشن کو مختلف منظرناموں میں نافذ کرنے کی کوشش کریں۔ ہم سب سے پہلے ازگر کے لیے 'اسپائیڈر' انسٹال کریں گے، ایک اوپن سورس ازگر کمپائلر۔ پھر، ہم Python شیل میں ایک نیا پروجیکٹ کریں گے اور اسے مطلوبہ جگہ پر محفوظ کریں گے۔ ہم اپنی مثال کے لیے Python میں تمام فنکشنز استعمال کرنے کے لیے مخصوص کمانڈز کا استعمال کرتے ہوئے ٹرمینل ونڈو کے ذریعے python پیکیج انسٹال کریں گے۔ ایسا کرنے سے، ہم نے پہلے ہی 'NumPy' انسٹال کر لیا ہے، اور اب ہم صف کا اعلان کرنے اور NumPy cos () فنکشن کو نافذ کرنے کے لیے 'np' نام کے ساتھ اس ماڈیول کو درآمد کریں گے۔
اس طریقہ کار پر عمل کرنے کے بعد، ہمارا پروجیکٹ اس پر پروگرام لکھنے کے لیے تیار ہے۔ ہم صف کا اعلان کرکے پروگرام لکھنا شروع کریں گے۔ یہ صف 1 جہتی ہوگی۔ صف میں موجود عناصر ریڈین میں ہوں گے، اس لیے ہم NumPy ماڈیول کو 'np' کے طور پر استعمال کریں گے تاکہ اس صف کو عناصر کو 'np' کے طور پر تفویض کیا جا سکے۔ صف ([np. pi /3، np. pi/4، np. pi ])'۔ cos() فنکشن کی مدد سے ہم اس ارے کا کوزائن تلاش کریں گے تاکہ ہم فنکشن کو 'np' کہیں گے۔ cos (array_name، out= new_array)۔
اس فنکشن میں array_name کو اس ارے کے نام سے تبدیل کریں جس کا ہم نے اعلان کیا ہے اور وضاحت کریں کہ ہم cos () فنکشن کے نتائج کو کہاں محفوظ کرنا چاہتے ہیں۔ اس پروگرام کے لیے کوڈ کا ٹکڑا درج ذیل شکل میں دیا گیا ہے، جسے Python کمپائلر میں کاپی کیا جا سکتا ہے اور آؤٹ پٹ دیکھنے کے لیے چلایا جا سکتا ہے۔
#numpy ماڈیول درآمد کریں۔
درآمد بے حس کے طور پر جیسے
# صف کا اعلان کرنا
صف = [ جیسے pi / 3 , جیسے pi / 4 , جیسے pi ]
# اصل صف کو ڈسپلے کریں۔
پرنٹ کریں ( 'ان پٹ سرنی :' , صف )
# cos فنکشن کا اطلاق کرنا
cosine_out = جیسے cos ( صف )
# ڈسپلے اپ ڈیٹ کردہ سرنی
پرنٹ کریں ( 'Cosine_values : ' , cosine_out )
پروگرام آؤٹ پٹ جو ہم نے پہلی مثال میں ارے پر غور کرتے ہوئے لکھا تھا وہ تمام ارے عناصر کے کوزائن کے طور پر ظاہر ہوا تھا۔ عناصر کی کوزائن اقدار ریڈینز میں تھیں۔ ریڈین کو سمجھنے کے لیے، ہم درج ذیل فارمولے کا استعمال کر سکتے ہیں:
دو *پی ریڈینز = 360 ڈگریاںمثال 2
آئیے ہم جائزہ لیتے ہیں کہ ہم کس طرح بلٹ ان فنکشن cos () کا استعمال کر سکتے ہیں تاکہ ایک صف میں یکساں طور پر تقسیم شدہ عناصر کی تعداد کے لیے cosine ویلیوز حاصل کر سکیں۔ مثال کو شروع کرنے کے لیے، ارے اور میٹرکس کے لیے لائبریری پیکج کو انسٹال کرنا یاد رکھیں، یعنی 'NumPy'۔ ایک نیا پروجیکٹ بنانے کے بعد، ہم NumPy ماڈیول درآمد کریں گے۔ ہم یا تو NumPy جیسا ہے درآمد کر سکتے ہیں، یا ہم اسے ایک نام دے سکتے ہیں، لیکن پروگرام میں NumPy کو استعمال کرنے کا زیادہ آسان طریقہ یہ ہے کہ اسے کسی نام یا سابقہ کے ساتھ درآمد کیا جائے تاکہ ہم اسے 'np' کا نام دیں۔ . اس قدم کے بعد، ہم دوسری مثال کے لیے پروگرام لکھنا شروع کریں گے۔ اس مثال میں، ہم قدرے مختلف طریقے سے اس کے cos() فنکشن کی گنتی کرنے کے لیے array کا اعلان کریں گے۔ اس سے پہلے، ہم نے ذکر کیا تھا کہ ہم یکساں طور پر تقسیم شدہ عناصر کا کوزائن لیتے ہیں، لہٰذا صف کے عناصر کی یکساں تقسیم کے لیے، ہم طریقہ 'linspace' کو 'np' کہیں گے۔ linspace (شروع، روک، اقدامات)'۔ اس قسم کے ارے ڈیکلریشن فنکشن میں تین پیرامیٹرز ہوتے ہیں: سب سے پہلے، 'اسٹارٹ' ویلیو جس قدروں سے ہم ارے کے عناصر کو شروع کرنا چاہتے ہیں۔ 'اسٹاپ' اس حد تک کی وضاحت کرتا ہے جہاں تک ہم عناصر کو ختم کرنا چاہتے ہیں۔ اور آخری 'مرحلہ' ہے، جو ان مراحل کی وضاحت کرتا ہے جن کے مطابق عناصر ابتدائی قدر سے سٹاپ ویلیو تک یکساں طور پر تقسیم ہوتے ہیں۔
ہم اس فنکشن اور اس کے پیرامیٹرز کی قدروں کو 'np' کے طور پر پاس کریں گے۔ linspace (- (np. pi), np. pi, 20)' اور اس فنکشن کے نتائج کو متغیر 'ارے' میں محفوظ کرے گا۔ پھر، اسے کوزائن فنکشن کے پیرامیٹر پر 'np' کے طور پر منتقل کریں۔ cos(array)' اور آؤٹ پٹ ظاہر کرنے کے لیے نتائج پرنٹ کریں۔
پروگرام کے لیے آؤٹ پٹ اور کوڈ ذیل میں فراہم کیے گئے ہیں:
#numpy ماڈیول درآمد کریں۔درآمد بے حس کے طور پر جیسے
# صف کا اعلان کرنا
صف = جیسے linspace ( - ( جیسے pi ) , جیسے pi , بیس )
# ارے پر cos () فنکشن کا اطلاق کرنا
آؤٹ پٹ = جیسے cos ( صف )
# ڈسپلے آؤٹ پٹ
پرنٹ کریں ( 'یکساں طور پر تقسیم شدہ صف:' , صف )
پرنٹ کریں ( cos func سے out_array : ' , آؤٹ پٹ )
نتیجہ
NumPy cos () فنکشن کی تفصیل اور نفاذ کو اس مضمون میں دکھایا گیا ہے۔ ہم نے دو اہم مثالوں کا احاطہ کیا ہے: عناصر کے ساتھ صفیں (ریڈینز میں) جو شروع کی گئی تھیں اور لین اسپیس فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے یکساں طور پر تقسیم کی گئی تھیں تاکہ ان کی کوزائن ویلیو کا حساب لگ سکے۔