numpy.multiply(array1, array2, out=None) multiply() Arguments Themultiply()function takes following arguments: array1andarray2- two input arrays to be multiplied element-wise out(optional) - the output array wh
multiply(arr1, arr2)) print('\nDividing the two arrays:') print(np.divide(arr1, arr2)) Python Copy输出:First array: [[ 0. 1.] [ 2. 3.]] Second array: [12 12] Adding the two arrays: [[ 12. 13.] [ 14. 15.]] Subtracting the two arrays: [[-12. -11.] [-10. -9...
numpy.concatate:沿现有轴连接数组。 # Create two 1-dimensionalarrays arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # Concatenate the arrays along axis 0 (default) concatenated_arr = np.concatenate((arr1, arr2)) [1 2 3 4 5 6] numpy.split:分割数据,numpy.resize:改...
concatenated_arr = np.concatenate((arr1, arr2)) [1 2 3 4 5 6] numpy.split:分割数据,numpy.resize:改变数组的形状和大小。 numpy.vstack:将多个数组垂直堆叠以创建一个新数组。 # Create two 1-dimensional arrays arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # Vertically ...
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: 计算数组中每个元素的正弦值。 numpy.cos: 计算数组中每个元素的余弦值。 numpy.log: 计算数组中每个元素的自然对数(以e为底的对数)。 5、统计函数 numpy.std:计算数组的标准差。 代码语言:ja...
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: 计算数组中每个元素的正弦值。 numpy.cos: 计算数组中每个元素的余弦值。 numpy.log: 计算数组中每个元素的自然对数(以e为底的对数)。
multiply(x1, x2[, out]) 乘法 divide(x1, x2[, out]) 除法 power(x1, x2[, out]) 幂运算 subtract(x1, x2[, out]) 减法 true_divide(x1, x2[, out]) 真除法 / floor_divide(x1, x2[, out]) 向下取整除法 // fmod(x1, x2[, out]) 求余 mod(x1, x2[, out]) 求余,余数为正...
Themultiply()function multiplies the values from one array with the values from another array, and return the results in a new array. Example Multiply the values in arr1 with the values in arr2: importnumpyasnp arr1 = np.array([10,20,30,40,50,60]) ...
np.multiply(a,b) Pandas数据结构Series 构造和初始化Series In [ ]: import pandas as pd In [ ]: pd.__version__ #查看版本,不同版本的pandas功能有一些差异 Series是一个一维的数据结构,下面是一些初始化Series的方法。 In [ ]: s = pd.Series([7, 'Beijing', 2.17, -12344, 'Happy Birthday!'...
numpy.multiply(x1, x2, *args, **kwargs) Multiply arguments element-wise. 4)numpy.divide numpy.divide(x1, x2, *args, **kwargs) Returns a true division of the inputs, element-wise. 5)numpy.floor_divide numpy.floor_divide(x1, x2, *args, **kwargs) ...