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,...
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(...
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) 输出结果:array([ 16, 81, 256], dtype=int32) exp计算指数 exp 计算各元素的指数ex 示例代码:import numpy as np arr = np.array([4, 9, 16]) np.exp(arr) 输出结果:array...
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.exp(arr21)) arr...
numpy库提供非常便捷的数组运算,方便数据的处理。 1、数组与标量之间可直接进行运算 2、NumPy一元函数对ndarray中的数据执行元素级运算的函数 np.abs(x)、np.fabs(x) : 计算数组各元素的绝对值 np.sqrt(x) : 计算数组各元素的平方根 np.square(x) : 计算数组各元素的平方 ...
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 ...
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。
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...
在这个例子中,我们定义了一个平方函数square(),然后使用np.apply_along_axis()函数将其应用于数组arr的第一个轴(即行)。输出结果是一个新的数组,其中包含原始数组中每个元素的平方。除了简单的元素级别的操作,np.apply_along_axis()函数还可以用于更复杂的操作。例如,你可以使用它来计算矩阵的行列式、计算矩阵的...
squared_data = np.square(data) # 打印结果 print(f"平均值:{mean}") print(f"平方运算后的数组:{squared_data}") ``` 结论:数据分析必备工具 NumPy 是数据分析和机器学习领域必不可少的工具,其高效的数组操作、丰富的数学函数以及多维数组支持,为用户提供了强大的数据处理能力。无论是数据...