Here, the np.subtract() function is used to subtract a scalar value of 5 from each element of the arr array. Example 2: Use of out and where in subtract() import numpy as np # create two input arrays array1 = np.array([10, 20, 30, 50]) array2 = np.array([1, 2, 3, 5...
fromtxt', 'mask_indices', 'mat', 'math', 'matmul', 'matrix', 'matrixlib', 'max', 'maximum', 'maximum_sctype', 'may_share_memory', 'mean', 'median', 'memmap', 'meshgrid', 'mgrid', 'min', 'min_scalar_type', 'minimum', 'mintypecode', 'mirr', 'mod', 'modf', 'moveaxis...
3. 算术操作函数 3.1 numpy.add()和 numpy.subtract()执行逐元素的加法和减法操作。 3.2 numpy.multiply()和 numpy.divide()分别执行逐元素的乘法和除法操作。 4. 统计计算函数 4.1 numpy.mean()和 numpy.median()分别计算数组元素的平均值和中位数。 4.2 numpy...
array([[3.14]]) c = numpy.random.rand(10) c[0] = b # better: c[0] = b[0, 0] (gh-10615) np.find_common_type已被弃用。numpy.find_common_type现已被弃用,应该用numpy.result_type或numpy.promote_types替换。大多数用户将find_common_type的第二个scalar_types参数保留为[],在这种情况下...
一些在 C 扩展模块中定义的函数/对象,如 numpy.ndarray.transpose, numpy.array 等,在_add_newdocs.py中有其单独定义的文档字符串。 贡献新页面 你在使用我们文档时的挫败感是我们修复问题的最佳指南。 如果您撰写了一个缺失的文档,您就加入了开源的最前线,但仅仅告诉我们缺少了什么就是一项有意义的贡献。如果您...
linalg = linear(线性)+ algebra(代数),norm则表示范数。范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(scalar)。 importnumpyasnp x = np.array([1,1]) y = np.array([4,4])# x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)print(np.linalg.norm(x))print(np.linalg.norm(x,ord...
NumPy的数组类被称作ndarray。通常被称作数组。注意numpy.array和标准Python库类array.array并不相同,后者只处理一维数组和提供少量功能。更多重要ndarray对象属性有: ndarray.ndim数组轴的个数,在python的世界中,轴的个数被称作秩 ndarray.shape数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n排m...
import numpy as np # 创建一个标量 scalar = 2 # 创建一个形状为 (3, 4) 的二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) # 标量与数组相乘时,标量会被广播到与数组相同的形状 result = scalar * arr print(result) # 输出: # [[ 2 4 6 8] ...
array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64) # Elementwise sum; both produce the array # [[ 6.0 8.0] # [10.0 12.0]] print(x + y) print(np.add(x, y)) # Elementwise difference; both produce the array # [[-4.0 -4.0] # [-4.0 -4.0]] print(x - y) print(np.subtract(x, ...
both produce the array # [[-4.0 -4.0] # [-4.0 -4.0]] print x - y print np.subtract(x, y) # Elementwise product; both produce the array # [[ 5.0 12.0] # [21.0 32.0]] print x * y print np.multiply(x, y) # Elementwise division; both produce the array # [[ 0.2 0.33333333...