np.square([-1j, 1]) # 返回 array([-1.-0. j, 1.+0. j]) 蓝色标记实部,红色标记虚部 1. 2. 3. 4. 5. 6. 各元素的平方根和 exp 对数函数使用 np.log([1, np.e, np.e**2, 0]) # 返回array([ 0., 1., 2., -Inf]),默认的log是自然底数e,即 ln # 同样是计算 ln(1+x)...
上述代码首先导入了 NumPy 库,并使用np.array函数创建了一个名为arr的数组。然后,我们使用np.square函数来计算arr中每个元素的平方,并将结果赋值给变量result。最后,我们打印出result的值。 类图 下面是使用 Mermaid 语法绘制的类图,展示了上述代码中的类和它们之间的关系。 SquareArray- arr: list+square_array() ...
np.square(x) : 计算数组各元素的平方 np.log(x) 、np.log10(x)、np.log2(x) : 计算数组各元素的自然对数、10底对数和2底对数 np.ceil(x) 、np.floor(x) : 计算数组各元素的ceiling值或floor值 In [48]: a[1,1] = -1 In [49]: a ...
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 ...
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...
np.array 是用于创建和操作多维数组的主要数据结构。遍历 np.array 可以通过多种方式实现,以下是一些常用的方法: 1. 使用 for 循环遍历 对于一维数组,可以直接使用 for 循环遍历每个元素。 python import numpy as np # 创建一个一维数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 for 循环遍历数组 ...
Numpy np.array()构造函数的行为“不一致” 、、、 我有两个Pandas数据帧,比如df1和df2 (shape (10,15)),我想把它们转换成Numpy数组,然后构造一个包含它们的Numpy数组(shape (2,10,15))。我目前正在做如下操作:data2 = df2.to_numpy()现在,我正在尝试对许多数据帧对执行此操作当我看到这种情况发生...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 importnumpyasnp x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9])np.clip(x,3,8)Out[88]:array([6,7,88 多维数组 x=np.array([[1,2,3,5,6,7,8,9],[1,2,3,5,6,7,8,9]]) np.clip(x,3,8) Out[90]: array([[3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8], [3...
目录 收起 冥函数 np.square() 平方 个人学习总结,持续更新中……. 斜体代表个人的观点或想法。 冥函数 np.square() 平方 np.square()函数返回一个新数组,该数组的元素值为源数组元素的平方。源阵列保持不变。 import numpy as np # x = [4, 9] x = np.array([4, 9]) a = np.square(...
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:import numpy as np arr = np.array([4, 9, 16]) np.square(arr) 输出...