numpy数学函数
    NumPy是一个支持Python的开源数学库，它提供了高性能的多维数组 (ndarray) 对象和基于此数组的各种数学函数。在数据科学领域，NumPy有着广泛的应用，可以处理数值运算、数据分析、数据建模等等。在本文中，我们将介绍NumPy库中的一些数学函数及其用法。
    1）numPy.sin()
    该函数用于计算输入数组中各元素的正弦值。返回结果数组的维度与输入数组相同。
    numpy.sin(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])
    参数说明：
    x：输入数组。
    out：输出结果的位置，默认情况下结果将被存储在一个新的数组中。
    where：指定计算条件，只对满足条件的元素进行计算。
    dtype：输出数组的数据类型。
    示例代码：
    import numpy as np
    x = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
    print("数组 x 中的元素：")
    print(x)
    y = np.sin(x)
    print("数组 y 中的元素：")
    print(y)
    输出结果：
    数组 x 中的元素：
    [0.        1.57079633 3.14159265]
    数组 y 中的元素：
    [0.0000000e+00 1.0000000e+00 1.2246468e-16]
    x：输入数组，取值范围为[-1,1]。
    x：输入数组，要求所有元素均为正数。
    x2：幂的指数，可以为标量、数组等。
    数组 x 中的元素：
    [1 2 3]
    数组 y 中的元素：
    [1 4 9]
    总结：
    以上就是NumPy库中一些重要的数学函数及其用法，包括sin、cos、tan、arcsin、arccos、arctan、exp、log、power等。在实际的数据分析和建模任务中，这些函数可以帮助我们完成很多重要的数学计算，提高数据分析效率和准确性。
numpy库不具有的功能有

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