- NumPy - 수학/과학 연산을 위한 파이썬 패키지
- NumPy 기초
- NumPy 어레이 만들기
- NumPy 어레이 출력하기
- NumPy 기본 연산
- NumPy 범용 함수 (ufunc)
- NumPy 인덱싱/슬라이싱/이터레이팅
- NumPy 어레이 형태 다루기
- NumPy 난수 생성 (Random 모듈)
- NumPy 다양한 함수들
- numpy.absolute
- numpy.add
- numpy.allclose
- numpy.amax
- numpy.amin
- numpy.append
- numpy.arange
- numpy.arccos
- numpy.arccosh
- numpy.arcsin
- numpy.arcsinh
- numpy.arctan
- numpy.arctanh
- numpy.argmax
- numpy.argsort
- numpy.around
- numpy.array_equal
- numpy.array_split
- numpy.array
- numpy.cbrt
- numpy.ceil
- numpy.clip
- numpy.concatenate
- numpy.copy
- numpy.cos
- numpy.cosh
- numpy.cumsum
- numpy.deg2rad
- numpy.delete
- numpy.digitize
- numpy.divide
- numpy.dot
- numpy.dsplit
- numpy.empty_like
- numpy.empty
- numpy.equal
- numpy.exp
- numpy.exp2
- numpy.expm1
- numpy.fabs
- numpy.fix
- numpy.floor_divide
- numpy.floor
- numpy.full_like
- numpy.full
- numpy.greater_equal
- numpy.greater
- numpy.hsplit
- numpy.identity
- numpy.insert
- numpy.isclose
- numpy.less_equal
- numpy.less
- numpy.linspace
- numpy.loadtxt
- numpy.log
- numpy.log1p
- numpy.log2
- numpy.log10
- numpy.matmul
- numpy.mean
- numpy.mod
- numpy.multiply
- numpy.ndarray.astype
- numpy.ndarray.flatten
- numpy.ndarray.shape
- numpy.negative
- numpy.nonzero
- numpy.not_equal
- numpy.ones_like
- numpy.ones
- numpy.polyfit
- numpy.positive
- numpy.power
- numpy.prod
- numpy.rad2deg
- numpy.random.rand
- numpy.random.randint
- numpy.random.randn
- numpy.random.seed
- numpy.random.standard_normal
- numpy.reciprocal
- numpy.remainder
- numpy.repeat
- numpy.reshape
- numpy.rint
- numpy.round_
- numpy.savetxt
- numpy.set_printoptions
- numpy.sign
- numpy.sin
- numpy.sinh
- numpy.split
- numpy.sqrt
- numpy.square
- numpy.std
- numpy.subtract
- numpy.sum
- numpy.take
- numpy.tan
- numpy.tanh
- numpy.tile
- numpy.transpose
- numpy.tril
- numpy.triu
- numpy.true_divide
- numpy.trunc
- numpy.var
- numpy.vsplit
- numpy.where
- numpy.zeros_like
- numpy.zeros
- NumPy 상수
- Python Tutorial
- NumPy Tutorial
- Matplotlib Tutorial
- PyQt5 Tutorial
- BeautifulSoup Tutorial
- xlrd/xlwt Tutorial
- Pillow Tutorial
- Googletrans Tutorial
- PyWin32 Tutorial
- PyAutoGUI Tutorial
- Pyperclip Tutorial
- TensorFlow Tutorial
- Tips and Examples
numpy.tan¶
numpy.tan 함수는 삼각함수 탄젠트 값 (trigonometric tangent)을 반환합니다.
예제1¶
import numpy as np
a = np.tan(np.array([-np.pi, np.pi/2, np.pi]))
print(a)
[ 1.22464680e-16 1.63312394e+16 -1.22464680e-16]
NumPy 상수인 np.pi를 사용한 값과 어레이를 입력합니다.
입력값에 대한 tangent 함수값을 반환합니다.
예제2¶
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)
plt.plot(x, np.cos(x))
plt.xlabel('Angle [rad]')
plt.ylabel('tan(x)')
plt.axis('tight')
plt.ylim(-10, 10)
plt.show()
위의 코드는 NumPy와 Matplotlib을 이용해서 -np.pi에서 np.pi의 범위에서 tangent 함수를 그래프로 나타냅니다.
y 값의 범위를 -10에서 10으로 제한합니다.
결과는 아래와 같습니다.
이전글/다음글
이전글 : numpy.take
다음글 : numpy.tanh