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...
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(...
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)...
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)...
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。
使用np.exp(2)来计算e的平方 print(np.exp(2))# e**2print(2.718281**2)# e=2.7182817.389051594961001 用Python np exp计算指数函数 10.计算数组各元素的符号值,1(+),0,-1(-) np.sign(x) 5.3 NumPy 二元函数 1. 两个数组各元素进行对应运算 + - * / ** ...
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。arr...
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]...