NumPy 提供了大量好用的通用函数， 其中对于数据科学家最有用

的就是三角函数。 首先定义一个角度数组：

In[15]: theta = np.linspace(0, np.pi, 3)

现在可以对这些值进行一些三角函数计算：

In[16]: print("theta = ", theta)
print("sin(theta) = ", np.sin(theta))
print("cos(theta) = ", np.cos(theta))
print("tan(theta) = ", np.tan(theta))
theta = [ 0. 1.57079633 3.14159265]
sin(theta) = [ 0.00000000e+00 1.00000000e+00 1.22464680e-16]
cos(theta) = [ 1.00000000e+00 6.12323400e-17 -1.00000000e+00]
tan(theta) = [ 0.00000000e+00 1.63312394e+16 -1.22464680e-16]

这些值是在机器精度内计算的， 所以有些应该是 0 的值并没有精确

到 0 。 逆三角函数同样可以使用：

In[17]: x = [-1, 0, 1]
print("x = ", x)print("arcsin(x) = ", np.arcsin(x))print("arccos(x) = ", np.arccos(x))print("arctan(x) = ", np.arctan(x))
x = [-1, 0, 1]
arcsin(x) = [-1.57079633 0. 1.57079633]
arccos(x) = [ 3.14159265 1.57079633 0. ]
arctan(x) = [-0.78539816 0. 0.78539816]