numpy.nansum numpy.cumprod numpy.cumsum numpy.nancumprod numpy.nancumsum numpy.diff numpy.ediff1d numpy.gradient numpy.cross numpy.trapz numpy.exp numpy.expm1 numpy.exp2 numpy.log numpy.log10 numpy.log2 numpy.log1p numpy.logaddexp numpy.logaddexp2 numpy.i0 numpy.sinc numpy.signbit numpy.co...
numpy.cumprod(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元素的累积乘积。numpy.cumsum(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元素的累积总和。numpy.nancumprod(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元素的累积乘积, 将 NaN 视作 1。numpy.nancumsum(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元素的累积总和, 将 NaN 视作 0。numpy....
1. 什么是NumPy? NumPy,即Numerical Python,是Python中最为常用的科学计算库之一。它提供了强大的多维数组对象ndarray,并支持大量的数学函数和操作。与Python内置的列表相比,NumPy数组的计算速度更快,占用内存更少,非常适合处理大量的数据。 NumPy的功能不仅限于数值计算,它还支持复杂的数组操作,如切片、索引、线性代数...
numpy.nanprod(a, axis, dtype, keepdims):返回指定轴上的数组元素的乘积, 将 NaN 视作 1。 numpy.nansum(a, axis, dtype, keepdims):返回指定轴上的数组元素的总和, 将 NaN 视作 0。 numpy.cumprod(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元素的累积乘积。 numpy.cumsum(a, axis, dtype):返回沿给定轴的元...
trapz(y[, x, dx, axis]) Integrate along the given axis using the composite trapezoidal rule. 指数、对数函数(Exponents&Logarithm) FunctionDescribe exp(x[, out])指数 expm1(x[, out])exp(x) - 1 exp2(x[, out])2**x log(x[, out])对数 log10(x[, out])以10为底对数 log2(x[, ou...
numpy.trapz(y, x, dx, axis):使用复合梯形规则沿给定轴积分。示例: a = np.arange(6).reshape(2,3) np.sum(a,0) 结果: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) array([3, 5, 7]) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 //指数与对数求解 numpy.exp...
numpy.trapz(y, x, dx, axis):使用复合梯形规则沿给定轴积分。''' 4. 指数、对数 '''numpy.exp(x):计算输入数组中所有元素的指数。 numpy.log(x):计算自然对数。 numpy.log10(x):计算常用对数。 numpy.log2(x):计算二进制对数。''' 5.算法运算 ...
numpy.trapz(y, x, dx, axis) :使用复合梯形规则沿给定轴积分。 相互计算# numpy.add(x1, x2) :对应元素相加。 numpy.reciprocal(x) :求倒数 1/x。 numpy.negative(x) :求对应负数。 numpy.multiply(x1, x2) :求解乘法。 numpy.divide(x1, x2) :相除 x1/x2。
‘trapz’, ‘tri’, ‘tril’, ‘tril_indices’, ‘tril_indices_from’, ‘trim_zeros’, ‘triu’, ‘triu_indices’, ‘triu_indices_from’, ‘true_divide’, ‘trunc’, ‘typeDict’, ‘typeNA’, ‘typecodes’, ‘typename’, ‘ubyte’, ...
numpy.trapz(y, x, dx, axis):使用复合梯形规则沿给定轴积分。 指数和对数 numpy.exp(x):计算输入数组中所有元素的指数。 numpy.log(x):计算自然对数。 numpy.log10(x):计算常用对数。 numpy.log2(x):计算二进制对数。 算术运算 当然,NumPy 也提供了一些用于算术运算的方法,使用起来会比 Python 提供的运...