python函数的平方根 python平方根函数运算符

python 如何对ndarray 每个变量求平方根?

你可以使用numpy模块中的sqrt函数来对ndarray中的每个元素求平方根。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个ndarray数组

arr = np.array([1, 4, 9, 16, 25])

# 对每个元素求平方根

result = np.sqrt(arr)

# 输出结果

print(result)

这个程序使用numpy模块创建了一个包含5个元素的ndarray数组，并使用sqrt函数对每个元素求平方根。最后，将结果输出到控制台。

如果你想对一个多维的ndarray数组中的每个元素求平方根，可以使用同样的方法。只需确保在调用sqrt函数时，指定要对哪个维度进行操作即可。例如：

import numpy as np

# 创建一个2维ndarray数组

arr = np.array([[1, 4], [9, 16], [25, 36]])

# 对每个元素求平方根

result = np.sqrt(arr)

# 输出结果

print(result)

这个程序创建了一个2维ndarray数组，并使用sqrt函数对每个元素求平方根。注意，当sqrt函数应用于多维数组时，默认沿着最后一个维度进行操作。因此，上述示例程序将在每个子数组中的每个元素上应用sqrt函数。如果你想对其他维度进行操作，可以使用axis参数来指定。

相关问答

Q1: python如何求平方根

1：二分法

求根号5

a:折半：       5/2=2.5

b:平方校验:  2.5*2.5=6.255，并且得到当前上限2.5

c:再次向下折半:2.5/2=1.25

d:平方校验：1.25*1.25=1.56255,得到当前下限1.25

e:再次折半:2.5-(2.5-1.25)/2=1.875

f:平方校验：1.875*1.875=3.5156255,得到当前下限1.875

每次得到当前值和5进行比较，并且记下下下限和上限，依次迭代，逐渐逼近平方根：

代码如下：

import math

from math import sqrt

def sqrt_binary(num):

x=sqrt(num)

y=num/2.0

low=0.0

up=num*1.0

count=1

while abs(y-x)0.00000001:

print count,y

count+=1

if (y*ynum):

up=y

y=low+(y-low)/2

else:

low=y

y=up-(up-y)/2

return y

print(sqrt_binary(5))

print(sqrt(5))

2：牛顿迭代

仔细思考一下就能发现，我们需要解决的问题可以简单化理解。

从函数意义上理解：我们是要求函数f(x) = x²，使f(x) = num的近似解，即x² - num = 0的近似解。

从几何意义上理解：我们是要求抛物线g(x) = x² - num与x轴交点（g(x) = 0）最接近的点。

我们假设g(x0)=0，即x0是正解，那么我们要做的就是让近似解x不断逼近x0，这是函数导数的定义：

从几何图形上看，因为导数是切线，通过不断迭代，导数与x轴的交点会不断逼近x0。

Q2: 如何用python语言表示根号？

在Python中，可以使用 sqrt() 函数来计算平方根。

要使用 sqrt() 函数，需要先导入 math 模块（因为这个函数位于该模块中）。示例如下python函数的平方根：

pythonCopy Codeimport math# 计算 16 python函数的平方根的平方根x = math.sqrt(16)print(x)

这将输出 4.0。

如果要计算非整数的平方根，则需要使用浮点数作为参数，例如：

pythonCopy Codeimport math# 计算 2 的平方根x = math.sqrt(2)print(x)

这将输出 1.4142135623730951。

Q3: 用Python求一个数的平方根。

# -*- coding: utf-8 -*-

import math

def main(x):

x = 5

y = math.sqrt(x)

print(y)

if __name__ == "__main__":

main()

Q4: python循环语句算平方根

Python求平方根至少有三种方式

1.最简单的方式是求0.5次方

4 ** 0.5

2.使用math包的sqrt函数

math.sqrt(4)

3.使用numpy包的sqrt函数

numpy.sqrt(4)

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