square() Return Value The square() function returns the array containing the element-wise squares of the input array. Example 1: Use of dtype Argument in square() import numpy as np # create an array array1 = np.array([1, 2, 3, 4]) # compute the square of array1 with different...
Return the non-negative square-root of an array, element-wise. 8)numpy.square numpy.square(x, *args, **kwargs) Return the element-wise square of the input. 3.三角函数 1 )numpy.sin numpy.sin(x, *args, **kwargs) Trigonometric sine, element-wise. 2 )numpy.cos numpy.cos(x, *args,...
hypot(x1, x2[, out]) 求直角三角形斜边 arctan2(x1, x2[, out]) Element-wise arc tangent of x1/x2 choosing the quadrant correctly. degrees(x[, out]) 弧度求角度 radians(x[, out]) 角度求弧度 unwrap(p[, discont, axis]) Unwrap by changing deltas between values to 2*pi complement....
numpy.sqrt(x, args, kwargs) Return the non-negative square-root of an array, element-wise. numpy.square numpy.square(x, args, kwargs) Return the element-wise square of the input. 2.2.2三角函数 numpy.sin numpy.sin(x, args, kwargs) Trigonometric sine, element-wise. ...
array( [[1,1],... [0,1]] )>>> B = array( [[2,0],... [3,4]] )>>> A*B # elementwise productarray([[2, 0], [0, 4]])>>> dot(A,B) # matrix productarray([[5, 4], [3, 4]])有些操作符像 += 和 *= 被用来更改已存在数组而不创建一个新的数...
numpy.square():获取矩阵元素的平方 np.exp(x):表示自然数e(2.718281828459045)的多少次方,括号里给2表示e的2次方,括号里的数可以是负数或分数。 2.三角函数 numpy.sin(x, *args, **kwargs) Trigonometric sine, element-wise. numpy.cos(x, *args, **kwargs) Cosine element-wise. ...
但是matrix的优势就是相对简单的运算符号,比如两个矩阵相乘,就是用符号*,但是array相乘不能这么用,得用方法.dot() array的优势就是不仅仅表示二维,还能表示3、4、5...维,而且在大部分Python程序里,array也是更常用的。 现在我们讨论numpy的多维数组
它也被别名array所知。注意,numpy.array并不等同于标准 Python 库的array.array类,后者只处理一维数组并提供较少的功能。ndarray对象的更重要的属性有: ndarray.ndim 数组的轴(维度)数量。 ndarray.shape 数组的维度。这是一个整数元组,指示每个维度上数组的大小。对于一个有n行和m列的矩阵,shape将是(n,m)。
式中, ∘ 表示按元素积 (element-wise product), 又称为 Hadamard 积; 1→k 表示维的全1向量 (all-ones vector), 余者类推. 上式中 1→k 的作用是计算 X∘X 每行元素的和, 返回一个列向量; 1→nT 的作用类似于 NumPy 中的广播机制, 在这里是将一个列向量扩展为一个矩阵, 矩阵的每一列都是...
2.ndarray 多维数组(N Dimension Array) NumPy数组是一个多维的数组对象(矩阵),称为ndarray,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点。 注意:ndarray的下标从0开始,且数组里的所有元素必须是相同类型 ndarray拥有的属性 ndim属性:维度个数 ...