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# Python 中如何使用 Numpy 计算平方根？
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> 原文：<https://www.askpython.com/python-modules/numpy/calculate-square-root-using-numpy>
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数学中有许多令人感兴趣的度量。其中一个度量就是平方根！当问题是找出这些数字的平方根时，我们可以很容易地大声说出这些数字，而这些数字是它们自身的乘积，当它们不再符合上述条件时，事情就变得很糟糕了。
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***也读作:[RMSE——Python 中的均方根误差](https://www.askpython.com/python/examples/rmse-root-mean-square-error)***
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在本文中，我们将探索使用 *numpy* 库中的内置函数来计算给定实体的平方根的不同方法—*sqrt()*函数！
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重要的事情先来！在使用下面的代码部署 *sqrt( )* 函数之前，导入 [*numpy* 库](https://askpython.com/python-modules/numpy/)。
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```py
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import numpy as np
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```
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我们将在接下来的章节中介绍 *sqrt( )* 函数的各个方面。
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* ***sqrt()*函数**的语法
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* **计算一维数组的平方根**
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* **计算 N 维数组的平方根**
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* **计算复数的平方根**
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* **限制 *sqrt( )* 功能**
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* * *
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## sqrt()函数的语法
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在深入了解如何使用 *sqrt( )* 函数的细节之前，让我们从理解它正常运行所需的基本组件开始。
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```py
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numpy.sqrt(x, out=None, where=True, dtype=None)
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```
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在哪里，
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* ***x—***要计算平方根的输入数组或标量实体
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* ***out—***一个可选的构造，默认情况下设置为 *none* ，但可用于将结果存储在所需的数组中，该数组的长度与输出的长度相同
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* ***其中—***一个可选构造，当设置为*真*(默认设置)时，用于计算给定位置的通用函数(ufunc ),当设置为*假*时，不计算
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* ***dtype—***可选结构，用于指定正在使用的数据类型
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* * *
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## 计算一维数组的平方根
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在导入了 *numpy* 库之后，让我们用要计算平方根的元素构建一个一维数组，如下所示。
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```py
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ar1 = [[12, 36, 71, 99]]
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```
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现在让我们使用 *sqrt( )* 函数来推导上述数组的结果。
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```py
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np.sqrt(ar1)
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```
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Square Root Calculated For One-Dimensional Array
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* * *
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## 计算 N 维数组的平方根:
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与一维数组类似，也可以计算 N 维数组中给定实体的平方根。下面是一个二维数组，使用如下所示的 *sqrt( )* 函数计算平方根。
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```py
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ar2 = np.array([[12.5, 33.3, 25],
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[26, 79, 14.5]], dtype = float)
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np.sqrt(ar2)
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```
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Square Root Calculated For Two-Dimensional Array
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* * *
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## 计算复数的平方根
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虽然简单的平方根推导可以让我们大赚一笔，但当我们冒险进入复数领域时，事情就变得更加棘手了。为了客观地看待问题，下面是用于计算复数平方根的公式！
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Square Root Formula For Complex Numbers
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为了将我们从痛苦中解救出来， *sqrt( )* 函数也能够推导出复数的平方根。它能够从给定的数组中直接推导出一个复数，但是这个特性的另一面是，这个函数继续将数组中的所有其他元素也视为一个复数。
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```py
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ar3 = [[12+5j, 33-3j, 25],
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[26, 7-9j, 14+5j]]
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np.sqrt(ar3)
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```
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Square Root Calculated For Complex Numbers
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* * *
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## sqrt()函数的限制
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虽然它将能力扩展到了复数，但这并不是说 *sqrt( )* 函数是万能的，而是说它也有其局限性。其中之一就是计算负数平方根的能力。
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现在让我们试着找出'-6 '的平方根，并见证它的结果。
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Warning & NaN Error Appears
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* * *
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## 结论
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现在我们已经到了本文的结尾，希望它已经详细说明了如何使用来自 *numpy* 库的 *sqrt( )* 函数来寻找数组元素的平方根。这里有另一篇文章解释了如何使用 Python 中的 *numpy* 在一组数组元素中找到[的最大值。AskPython](https://www.askpython.com/python-modules/numpy/numpy-maximum-on-arrays) 中还有许多其他有趣的&内容丰富的文章，可能对那些希望提高 Python 水平的人有很大帮助。当你享受这些的时候，再见！ |