numpy的power()函数 np.power(A,B)用于求A的B次方,A和B既可以是数字,也可以是数组。 1.A和B均为数字 import numpy as np A = 4 B = 3 result = np.power(A,B) print(result) 输出:64 2.A为数组,B为数字 import numpy as np A, B = [1,2,3],3 result = np.power(A,B) # 列表A的...
numpy的power()函数用于计算A的B次方，A和B可以是数字或数组。当A和B均为数字时，如4的3次方，通过np.power(4,3)得到结果64。若A为数组，B为数字，比如数组A为[1,2,3]，B为3，函数输出为列表[1^3, 2^3, 3^3]，即[1, 8, 27]。当A为数字，B为数组时，如数字3，数组B为[1,2,3...
Numpy Power在科学研究领域有着广泛的应用,特别是在物理学、数学和工程学等领域。通过使用Numpy Power,我们可以更高效地进行各种数学计算和数据分析,从而加速研究进程。 2.数据分析 在数据分析领域,Numpy Power同样具有很大的价值。通过Numpy Power提供的各种数学函数和算术运算,我们可以更方便地对数据进行处理和分析,从而...
numpy.power(n, x) 对数组n的元素分别求x次方。x可以是数字,也可以是数组,但是n和x的列数要相同。
numpy.power() 函数将第一个输入数组中的元素作为底数,计算它与第二个输入数组中相应元素的幂。 numpy.mod() 函数返回输入数组中相应元素的除法余数 import numpy as np a = np.array([0.25, 2, 1, 0.2, 100]) print(np.reciprocal(a)) print(np.power(a,2)) ...
numpy.power(x1, x2) 数组的元素分别求n次方。x2可以是数字,也可以是数组,但是x1和x2的列数要相同。 1>>> x1 = range(6)2>>>x13[0, 1, 2, 3, 4, 5]4>>> np.power(x1, 3)5array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125]) 1>>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0]2>>>np.power(...
调用power 函数: [ 10 10000 1000000000] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 4. numpy.mod() 返回两个数组相对应位置上元素相除后的余数,它与 numpy.remainder() 的作用相同 。 import numpy as np a = np.array([11,22,33]) ...
numpy.power():将第一个输入数组中的元素作为底数,计算它与第二个输入数组相应元素的幂 numpy.mod():返回输入数组中相应元素的除法余数,与numpy.remainder()功能相同 import numpy as np A = np.array([1,2,3,4,5]) B = np.array([1,2,3,4,5]) ...
浮点数是计算机上最常用的数据类型之一，有些语言甚至数值只有浮点型（Perl，Lua同学别跑，说的就是你）...
x1=np.arange(1,11,2)x2=np.linspace(1,9,5)print np.add(x1,x2)print np.subtract(x1,x2)print np.multiply(x1,x2)print np.divide(x1,x2)print np.power(x1,x2)print np.remainder(x1,x2) 运行结果: 代码语言:javascript 复制 [2.6.10.14.18.][0.0.0.0.0.][1.9.25.49.81.][1.1.1.1...