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) ...
1. 完整代码示例 下面是完整的代码示例,包括导入库、准备数据和求方差的所有步骤: AI检测代码解析 importnumpyasnp data=np.array([1,2,3,4,5])mean=np.mean(data)deviations=data-mean squared_deviations=np.square(deviations)sum_squared_deviations=np.sum(squared_deviations)variance=sum_squared_deviations/...
AI检测代码解析 arr1 = np.array([[1,-3,4,-4],[2,4,-1,2]]) arr11 = np.abs(arr1) print (arr11) print (arr11.mean()) print (arr11.mean(axis=1)) print (arr11.mean(axis=0)) arr2 = np.square(arr1) print (arr2) arr21 = np.sqrt(arr2) print (arr21) print (np.ex...
1. np.sqrt(input) # 求数的开方 importnumpy as npprint(np.sqrt(2)) 2. np.square(3) # 求数的平方 importnumpy as npprint(np.square(3)) 3.np.sum(input) # 进行数据加和 importnumpy as npprint(np.sum([1, 2, 3])) 4.np.multiply(input) # 进行数据与数据的点乘操作 importnumpy as...
这可以通过np.sum(np.square(matrix), axis=1)来实现,其中axis=1指定沿着行的方向求和。 4. 对上一步的结果进行开方 得到每一行的平方和之后,我们需要对每个和进行开方,这可以通过np.sqrt()函数实现。 5. 将matrix除以第四步的结果并返回 最后,我们将matrix的每一行除以其对应行的平方和的开方值,以实现归一...
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...
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...
(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, ...
m2 = -np.sum(np.square(a[:, np.newaxis, :] - b[np.newaxis, :, :]), axis=-1) / 2 这两个输出看起来很相似(至少根据print()): array([[-116.5, -346. , -73.5]]) But >>> np.array_equal(m1, m2) False 有趣的是,定义一个文字来检查相等性会导致: ...
下面这段示例代码使用了 Python 的NumPy 库来实现一个简单的功能:将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。具体来说,它首先创建了一个包含 0 到 9(包括 0 和 9)的整数数组,然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。如果数组中的元素小于 1,则该元素被设置为 1;如果大于...