numpy 学习:通用函数-数学函数 通用函数(universal function)通常叫作ufunc,它对数组中的各个元素逐一进行操作。这表明,通用函数分别处理输入数组的每个元素,生成的结果组成一个新的输出数组。输出数组的大小跟输入数组相同。 一元通用函数: abs:计算绝对值 sqrt:计算平方根 square:计算平方 exp:计算元素的值数ex log...
numpy.floor_divide(x1, x2,args, kwargs)Return the largest integer smaller or equal to the division of the inputs. numpy.power numpy.power(x1, x2,args, kwargs)First array elements raised to powers from second array, element-wise. numpy.sqrt numpy.sqrt(x,args, kwargs)Return the non-ne...
numpy.reciprocal() 函数返回参数逐元素的倒数。 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(...
fromfile(file,dtype,count,sep) :从文本或二进制文件中构建多维数组。 fromfunction(function,shape) :通过函数返回值来创建多维数组。 fromiter(iterable,dtype,count) :从可迭代对象创建 1 维数组。 fromstring(string,dtype,count,sep) :从字符串中创建 1 维数组 对数组的操作 数组的格式改变 b=a.astype(int...
auto a78 = nc::linalg::matrix_power(a73, 3); auto a79 = nc::linalg::multi_dot({ a, b.transpose(), c }); nc::NdArrayu; nc::NdArrays; nc::NdArrayvt; nc::linalg::svd(a.astype(), u, s, vt); return 0; } 四、如果有问题 ...
value np.argmax np.nanargmax Find index of maximum value np.median np.nanmedian Compute median of elements np.percentile np.nanpercentile Compute rank-based statistics of elements np.any N/A Evaluate whether any elements are true np.all N/A Evaluate whether all elements are true np.power ...
numpy.divide(x1, x2):相除 x1/x2。numpy.power(x1, x2):类似于 x1^x2。numpy.subtract(x1, x2):减法。numpy.fmod(x1, x2):返回除法的元素余项。numpy.mod(x1, x2):返回余项。numpy.modf(x1):返回数组的小数和整数部分。numpy.remainder(x1, x2):返回除法余数。
print("3^x =", np.power(3, x)) x = [1, 2, 3] e^x = [ 2.71828183 7.3890561 20.08553692] 2^x = [ 2. 4. 8.] 3^x = [ 3 9 27] 指数的倒数,对数,也是可用的。基本的 np.log 给出了自然对数;如果您更喜欢计算以 2 为底的对数或以 10 为底的对数,这些也可用: ...
ufunc 是 universal function 的缩写,是不是听起来就感觉功能非常强大?确如其名,它能对数组中每个元素进行函数操作。NumPy 中很多 ufunc 函数计算速度非常快,因为都是采用 C 语言实现的。 连续数组的创建 NumPy 可以很方便地创建连续数组,比如我使用 arange 或 linspace 函数进行创建: ...
FunctionDescribe add(x1, x2[, out])加法 reciprocal(x[, out]) 倒数 negative(x[, out]) 负数 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...