np.abs(a) np.fabs(a) : 取各元素的绝对值 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) n...
importnumpyasnp complex_arr=np.array([1+1j,0+0j,2+2j,0+1j,3+0j])non_zero=complex_arr[np.abs(complex_arr)!=0]print("Non-zero complex numbers from numpyarray.com:",non_zero) Python Copy Output: 这个例子使用np.abs()函数来计算复数的模,然后移除模为零的元素。 8. 性能考虑和优化技...
>>> rg = np.random.default_rng(1) # create instance of default random number generator >>> a = np.ones((2, 3), dtype=int) >>> b = rg.random((2, 3)) >>> a *= 3 >>> a array([[3, 3, 3], [3, 3, 3]]) >>> b += a >>> b array([[3.51182162, 3.9504637 , ...
查看下面的代码以创建一个单精度浮点数数组(请参见本书代码包的Chapter02文件夹中的charcodes.py文件): In: arange(7, dtype='f')Out: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.], dtype=float32)Likewise this creates an array of complex numbersIn: arange(7, dtype='D')Out: array([ 0.+...
通常,默认设置不会强加可能在一些旧处理器上不可用的特定 CPU 功能。提高基线功能的上限通常会提高性能,也可能减小二进制文件大小。 下面是可能需要更改默认设置的最常见情况: 我正在为本地使用构建 NumPy 我不打算将构建结果导出给其他用户,也不打算针对与主机不同的 CPU 进行优化。
除了其明显的科学用途外,numpy还可以用作有效的通用数据多维容器。可以定义任意数据类型。这使得numpy能够无缝、快速地与各种数据库集成。Numpy本身并不提供建模函数,理解Numpy的数组以及基于数组的计算将有助于你更高效地使用基于数组的工具,比如Pandas。 Numpy在使用上的优势: ...
The square root of -4 is: 2j 1. 在这个示例中,numpy.sqrt()函数成功计算了 -4 的平方根,并返回了复数形式的结果。 复数的其他特性 NumPy 不仅支持复数的计算,还有专门处理复数相关的函数,比如复数的绝对值和相位角等。可以使用numpy.abs()和numpy.angle()进行相关计算。例如: ...
abs(绝对值), sqrt,开跟号 exp, log, ceil, 向上取整 floor, 向下取整 rint/round,四舍五入变整数: trunc, 向0取整,接近0的整数 modf, 把一个浮点类型数组转换成两个数组:一个是小数数组,一个是整数数组 isnan(判断数据类型是否是nan【not a number】), isinf(判断数据类型那个是否是inf), cos, sin...
使用numpy库而不是 Python 的优势在于numpy支持许多不同的数值数据类型,例如bool_,int_,intc,intp,int8,int16,int32,int64,uint8,uint16,uint32,uint64,float_,float16,float32,float64,complex_,complex64和complex128。 您可以通过检查sctypes查看这些类型: ...
import numpy as np arr1 = np.array([[1,-2],[3,4]]) print(np.abs(arr1)) # 取绝对值 print(np.sqrt(arr1)) # 负数不能开根号 print(np.isnan(arr1)) 运行结果: [[1 2] [3 4]][[1. nan] [1.73205081 2. ]][[False False] [False False]] arr1 = np.array([[1,-2,4],...