atand

Arkustangens in Grad

Syntax

Y = atand(X)

Beschreibung

Y = atand(X) gibt den Arkustangens (tan^-1) der Elemente von X in Grad zurück. Die Funktion akzeptiert sowohl reelle als auch komplexe Eingaben.

• Für reelle Werte von X gibt atand(X) Werte im Intervall [-90, 90] zurück.

• Für komplexe Werte von X gibt atand(X) komplexe Werte zurück.

Beispiele

Arkustangens eines Vektors

x = [-50 -20 0 20 50];
y = atand(x)

y = 1×5

  -88.8542  -87.1376         0   87.1376   88.8542

Die Operation atand wird elementweise angewendet, wenn Sie einen Vektor, eine Matrix oder ein N-D-Array übergeben.

Arkustangens eines komplexen Werts

atand(10+i)

ans = 
84.3450 + 0.5618i

Eingabeargumente

X — Tangens des Winkels

Skalarwert | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

Tangens des Winkels, angegeben als reellwertiger oder komplexwertiger Skalar, Vektor, Matrix, mehrdimensionales Array, Tabelle oder Timetable. Die Operation atand wird elementweise angewendet, wenn X nichtskalar ist.

Datentypen: single | double | table | timetable
Unterstützung komplexer Zahlen: Ja

Ausgabeargumente

Y — Winkel in Grad

Skalarwert | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

Winkel in Grad, zurückgegeben als reellwertiger oder komplexwertiger Skalar, Vektor, Matrix, mehrdimensionales Array, Tabelle oder Timetable mit derselben Größe wie X.

Erweiterte Fähigkeiten

Tall Arrays

Rechnen mit Arrays, die mehr Zeilen haben, als in den Speicher passen.

Die Funktion atand bietet vollständige Unterstützung für Tall-Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Tall-Arrays.

C/C++ Codegenerierung
Generieren Sie C und C++ Code mit MATLAB® Coder™.

GPU-Codegenerierung
Generieren von CUDA® Code für NVIDIA® Grafikprozessoren mit dem GPU Coder™.

Thread-Based Environment

Führen Sie mithilfe von MATLAB® backgroundPool den Code im Hintergrund aus oder machen Sie den Code mit der Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool schneller.

Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für thread-basierte Umgebungen. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.

GPU-Arrays

Schnellere Codeausführung durch Ausführen auf einer Grafikkarte (GPU) mit der Parallel Computing Toolbox™.

Die Funktion atand bietet vollständige Unterstützung für Grafikkarten-Arrays. Zum Ausführen der Funktion auf einer Grafikkarte geben Sie die Eingabedaten als gpuArray (Parallel Computing Toolbox) an. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Verteilte Arrays

Partitionieren von großen Arrays über den kombinierten Speicher Ihres Clusters mit Parallel Computing Toolbox™.

Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für verteilte Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).

Versionsverlauf

Eingeführt vor R2006a

R2023a: Direkte Durchführung von Berechnungen für Tabellen und Timetables

Die Funktion atand kann die Berechnung mit allen Variablen in einer Tabelle oder einem Timetable ausführen, ohne für den Zugriff auf diese Variablen eine Indizierung zu benötigen. Alle Variablen müssen Datentypen aufweisen, die die Berechnung unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Direct Calculations on Tables and Timetables.

Siehe auch

tand | atan | tan | atan2d