import numpy as np A = np.array([1,2,3,4,5]) B = np.array([1,2,3,4,5]) print('A+B = ',np.add(A,B)) print('A-B = ',np.subtract(A,B)) print('A*B = ',np.multiply(A,B)) print('A/B = ',np.divide(A,B)) print('幂:',np.power(A,B)) B = np.array(...
numpy.add(x1, x2):对应元素相加。numpy.reciprocal(x):求倒数 1/x。numpy.negative(x):求对应负数。numpy.multiply(x1, x2):求解乘法。numpy.divide(x1, x2):相除 x1/x2。numpy.power(x1, x2):类似于 x1^x2。numpy.subtract(x1, x2):减法。numpy.fmod(x1, x2):返回除法的元素余项。numpy.mod...
add(x1,x2 ) 按元素添加参数,等效于 x1 + x2 subtract(x1,x2) 按元素方式减去参数,等效于x1 - x2 multiply(x1,x2) 逐元素乘法参数,等效于x1 * x2 divide(x1,x2) 逐元素除以参数,等效于x1 / x2 exp(x) 计算e的x次方。 exp2(x) 计算2的x次方。 power(x1,x2) 计算x1的x2次幂。 mod(x)...
x^{2}-y^{2}=1 numpy.sinh(x):双曲正弦。 numpy.cosh(x):双曲余弦(悬链线)。 numpy.tanh(x):双曲正切。 numpy.arcsinh(x):反双曲正弦。 numpy.arccosh(x):反双曲余弦。 numpy.arctanh(x):反双曲正切。 9.计算数组各元素的指数值 np.exp(x) 指数函数是一种高等数学中的函数类型,它最基本...
规则2:如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配,那么数组的形状会沿着维度 为 1 的维度扩展以匹配另外一个数组的形状。 规则3:如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任何一个维度等于 1, 那么会引发异常。 1.1、形状相同的广播
NumPy中曾有一个专用的matrix类来代表矩阵,后来被弃用,现在NumPy中的矩阵和2维数组表示同一含义。 (1)矩阵初始化 矩阵初始化的语法与向量是类似的: 如上要使用双括号,这里的(3,2)是第1个参数表示矩阵维度,第2个位置参数(可选)是为dtype(也接受整数)保留的。
易知大学任务(2)成绩表雷达分析图 (4)自定义手绘风 概述 Numpy 最基本的库,是用于处理含有同种元素的多维数组运算的第三方库 —科学计算包,python数据分析及科学计算的基础库,几乎支撑所有其他库 —支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 —可与C++...
2. 数组元素修改 nditer 对象有另一个可选参数 op_flags。 默认情况下,nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象(read-only),为了在遍历数组的同时,实现对数组元素值得修改,必须指定 read-write 或者 write-only 的模式。案例 在遍历的时候,对数组进行平方计算,生成一个特殊的平方方阵。
import numpy as np data1 = [1,3,5,7] #列表 w1 = np.array(data1) print('w1:',w1) data2 = (2,4,6,8) #元组 w2 = np.array(data2) print('w2:',w2) data3 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] #多维数组 w3 = np.array(data3) print('w3:',w3) 专门创建数组的函数 利用arange...
输出为: [2 8] ## 4.3 使用布尔索引访问元素 布尔索引指以布尔值组成的数组或列表为索引。当使用布尔索引访问数组时,会将布尔索引对应的数组或列表的元素作为索引,以获取索引为True时对应位置的元素。 array_2d = np.arange(1, 10).reshape((3, 3)) print(array_2d) 输出为: [[1 2 3] [4 5 6]...