NumPy(Numerical Python)是一个开源的 Python 库,几乎在每个科学和工程领域中都被使用。它是 Python 中处理数值数据的通用标准,在科学 Python 和 PyData 生态系统的核心地位不可撼动。NumPy 的用户包括从初学者程序员到经验丰富的从事最前沿的科学和工业研究与开发的研究人员。NumPy API 在
numpy.max:返回数组中的最大值。 numpy.min:返回数组中的最小值。 numpy.abs:计算元素的绝对值。 numpy.exp:计算所有元素的指数。 numpy.subtract: 对两个数组的对应元素进行减法运算。 numpy.multiply: 对两个数组的对应元素进行乘法运算。 numpy.divide: 对两个数组的对应元素进行除法运算。 numpy.sin: 计算数...
2.71828183, 7.3890561 ])>>> sqrt(B)array([ 0. , 1. , 1.41421356])>>> C = array([2., -1., 4.])>>> add(B, C)array([ 2., 0., 6.])更多函数all, alltrue, any, apply along axis, argmax, argmin, argsort, average, bincount, ceil, clip, conj, conjugate...
def maxx(x, y): """Get the maximum of two items""" if x >= y: return x else: return y pair_max = np.vectorize(maxx, otypes=[float]) a = np.array([5, 7, 9, 8, 6, 4, 5]) b = np.array([6, 3, 4, 8, 9, 7, 1]) pair_max(a, b) # > array([ 6., 7.,...
numpy.max:返回数组中的最大值。 numpy.min:返回数组中的最小值。 numpy.abs:计算元素的绝对值。 numpy.exp:计算所有元素的指数。 numpy.subtract: 对两个数组的对应元素进行减法运算。 numpy.multiply: 对两个数组的对应元素进行乘法运算。 numpy.divide: 对两...
>>> data.max()6>>> data.min()1>>> data.sum()21 你可以聚合矩阵中的所有值,并可以使用axis参数跨列或行对它们进行聚合。 为了说明这一点,让我们看一个稍作修改的数据集: >>> data = np.array([[1 , 2], [5, 3], [4, 6]])>>> dataarray([[1, 2],[5 ...
[-0.28790332, -0.96139749, -0.75098725, 0.14987721]]) >>> # index of the maxima for each series >>> ind = data.argmax(axis=0) >>> ind array([2, 0, 3, 1]) >>> # times corresponding to the maxima >>> time_max = time[ind] >>> >>> data_max = data[ind, range(data....
numpy.max:返回数组中的最大值。 numpy.min:返回数组中的最小值。 numpy.abs:计算元素的绝对值。 numpy.exp:计算所有元素的指数。 numpy.subtract: 对两个数组的对应元素进行减法运算。 numpy.multiply: 对两个数组的对应元素进行乘法运算。 numpy.divide: 对两个数组的对应元素进行除法运算。
>>>a.max()0.9479215542670073 这些运算默认应用到数组好像它就是一个数字组成的列表,无关数组的形状。然而,指定 axis 参数你可以吧运算应用到数组指定的轴上: >>> b = arange(12).reshape(3,4)>>>b array([[ 0,1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], ...
numpy.max:返回数组中的最大值。 numpy.min:返回数组中的最小值。 numpy.abs:计算元素的绝对值。 numpy.exp:计算所有元素的指数。 numpy.subtract: 对两个数组的对应元素进行减法运算。 numpy.multiply: 对两个数组的对应元素进行乘法运算。 numpy.divide: 对两个数组的对应元素进行除法运算。