Python随机生成20个与cos()函数有关的中文标题

1. "使用cos()函数计算角度的余弦值" - 示例代码：angle = 45; result = math.cos(math.radians(angle))

2. "用cos()函数生成正弦波形" - 示例代码：import numpy as np; t = np.arange(0.0, 2.0*np.pi, 0.1); wave = np.cos(t)

3. "通过cos()函数调整图像的色调" - 示例代码：image = cv2.imread('image.jpg'); image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV); image_hsv[:,:,0] = np.cos(image_hsv[:,:,0]); modified_image = cv2.cvtColor(image_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

4. "使用cos()函数在3D空间中生成球体" - 示例代码：from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D; import matplotlib.pyplot as plt; theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100); phi = np.linspace(0, np.pi, 100); r = 1; x = r * np.outer(np.cos(theta), np.sin(phi)); y = r * np.outer(np.sin(theta), np.sin(phi)); z = r * np.outer(np.ones(np.size(theta)), np.cos(phi)); fig = plt.figure(); ax = fig.add_subplot(111, projection='3d'); ax.plot_surface(x, y, z)

5. "利用cos()函数进行数据降维" - 示例代码：from sklearn.decomposition import PCA; data = np.random.randn(100, 5); pca = PCA(n_components=2); reduced_data = pca.fit_transform(data)

6. "使用cos()函数进行图像滤波" - 示例代码：image = cv2.imread('image.jpg'); kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]]); filtered_image = cv2.filter2D(image, -1, kernel)

7. "通过cos()函数调整音频的音调" - 示例代码：import librosa; audio, sr = librosa.load('audio.wav'); audio_pitch_adjusted = librosa.effects.pitch_shift(audio, sr, n_steps=3)

8. "使用cos()函数生成随机观测数据" - 示例代码：import numpy as np; num_samples = 1000; time = np.linspace(0, 1, num_samples); observations = np.cos(2*np.pi*5*time) + np.random.normal(0, 0.1, num_samples)

9. "通过cos()函数实现信号的频域滤波" - 示例代码：import numpy as np; from scipy.fft import fft, ifft; signal = np.cos(2*np.pi*10*np.linspace(0, 1, 1000)) + np.cos(2*np.pi*20*np.linspace(0, 1, 1000)) + np.cos(2*np.pi*50*np.linspace(0, 1, 1000)); spectrum = fft(signal); spectrum[50:950] = 0; filtered_signal = ifft(spectrum)

10. "利用cos()函数进行时间序列预测" - 示例代码：import numpy as np; from sklearn.linear_model import LinearRegression; X = np.arange(0, 10, 0.1).reshape(-1, 1); y = np.cos(X); model = LinearRegression().fit(X, y); X_new = np.arange(0, 10.1, 0.1).reshape(-1, 1); y_pred = model.predict(X_new)