np.square()函数np.square()函数 np.square()函数是NumPy中的一个数学函数,用于将输入数组中的每个元素平方。它可以接受一个ndarray对象作为输入参数,返回新生成的ndarray对象,其中每个元素都是原来元素的平方值。语法如下: numpy.square(arr, out = None) 参数说明: arr:要处理的输入数组;out:可选,默认情况下,...
np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根 np.square(a): 计算各元素的平方 np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数 np.ceil(a) np.floor(a) : 计算各元素的ceiling 值, floor值(ceiling向上取整,floor向下取整) np.rint(a) : 各元素 四舍五入 np.modf(a) ...
import numpy as np arr = np.array([-1, 1]) np.abs(arr) 输出结果:array([1, 1]) sqrt计算平方根 sqrt 计算各元素的平方根 示例代码:import numpy as np arr = np.array([4, 9, 16]) np.sqrt(arr) 输出结果:array([2., 3., 4.]) square计算平方 square 计算各元素的平方 示例代码:...
np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根 np.square(a): 计算各元素的平方 np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数 np.ceil(a) np.floor(a) : 计算各元素的ceiling 值, floor值(ceiling向上取整,floor向下取整) np.rint(a) : 各元素 四舍五入 np.modf(a) ...
采用numpy.around()函数,它类似于Python原生的round()函数。 numpy.around参数说明 numpy.around(a, decimals=0, out=None) 例子 >>> np.around([0.37, 1.64]) array([ 0., 2.]) >>> np.around([0.37, 1.64], decimals=1) array([ 0.4, 1.6]) ...
np.square() np.abs() np.random.randn(8) #产生长度为8服从标准正态分布的一维随机数数组 np.random.randint(8) #产生0-8的一个随机整数 ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. (10)利用数组做数据处理 AI检测代码解析 np.meshgrid(x,y) ...
最后,我们使用numpy的apply_along_axis函数对数组应用函数。这个函数可以对数组的指定轴上的每个元素应用一个函数。在本例中,我们使用square函数对数组arr的第一维(即行)的每个元素应用。 AI检测代码解析 result=np.apply_along_axis(square,0,arr) 1.
(x1, x2, *args, **kwargs)乘:numpy.multiply(x1, x2, *args, **kwargs)除:numpy.divide(x1, x2, *args, **kwargs)整除:numpy.floor_divide(x1, x2, *args, **kwargs)幂:numpy.power(x1, x2, *args, **kwargs)开方:numpy.sqrt(x, *args, **kwargs)平方:numpy.square(x, *args, ...
sns.heatmap(matrix, square=True, mask=mask, annot=True, fmt=".2f", center=0); 如你所见,用triu创建的掩码可以用在相关矩阵上,去掉不必要的上三角形和对角线。这使得热图更加紧凑,可读性更强。 np.ravel / np.flatten NumPy是关于高维矩阵和ndarrays的。但是有时候你只是想把这些数组压缩成一维。这就...
numpy.square() 输入一个矩阵,返回一个同样大小的矩阵,里面的每一个元素平方。 numpy.sqrt() 返回一个与输入对象shape相同的多维数组,里面的每一个元素都是输入数组对应元素的开更号的运算。 numpy.dot() 如果A和B都是一维向量,是内积的运算,例如a= [x1,x1,x3],b =[y1,y2,y3].a内积b的结果为x1y1+...