import numpy as np a = np.arange(0,60,5) a = a.reshape(3,4) print ('原始数组是:') print (a) print ('\n') print ('以 C 风格顺序排序:') # 以行优先、依次展开 for x in np.nditer(a, order = 'C'): print (x, end=", " ) print ('\n') print ('以 F 风格顺序排序:...
numpy.square 函数对数组中的每个元素计算平方。 使用场景 常用于计算平方值,如在数学运算、信号处理和统计分析中经常用到。 用法及示例 import numpy as np arr = np.array([2, 3, 4]) squared_values = np.square(arr) print(squared_values) # Output: [ 4 9 16] 其他类似概念 numpy.sqrt 计算平方...
np.abs(a) np.fabs(a) : 取各元素的绝对值 np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根 np.square(a): 计算各元素的平方 np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数 np.ceil(a) np.floor(a) : 计算各元素的ceiling 值, floor值(ceiling向上取整,floor向下取整) n...
np.fabs(a) # 对矩阵a取浮点类的绝对值 (2) sqrt () 平方根 square() 平方 b = np.mat(range(1,6)) #创建一个矩阵 np.sqrt(b) #b的平方根 np.square(b) #b的平方 (3)log log10 log2 log1p c = np.mat([1,2,np.e,np.e+1,4,10,100]) #创建一个矩阵 np.log(c) #以e为底 ...
np.square(a): 计算各元素的平方 np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数 np.ceil(a) np.floor(a) : 计算各元素的ceiling 值, floor值(ceiling向上取整,floor向下取整) np.rint(a) : 各元素 四舍五入。对于负数元素,先取其绝对值进行四舍五入,然后再加...
一元ufunc,接受一个数组的通用函数 arr = np.arange(10) np.abs(arr) #计算整数、浮点数或复数的绝对值。对于非复数值,可以使用更快的fabs np.sqrt(arr) #计算各元素的平方根,相当于arr ** 0.5 np.square(arr) #计算各元素的平方,相当于arr ** 2 ...
import numpy as np arr = np.array([-1, 1]) np.abs(arr) 输出结果:array([1, 1]) sqrt计算平方根 sqrt 计算各元素的平方根 示例代码:import numpy as np arr = np.array([4, 9, 16]) np.sqrt(arr) 输出结果:array([2., 3., 4.]) square计算平方 square 计算各元素的平方 示例代码:...
np.square(arr) 用法同np.sqrt(arr) 计算各元素的平方值 np.power(arr,α) 表示arr的α次方 也就是说 其实 np.power 可以包括 aqrt square exp 如: import numpy as np arr1 = np.array([2.31,4.1,5.2]) print(np.power(arr1,0.5)) print(np.sqrt(arr1)) ...
print("均方根值:", mean_square) 这段代码中,`np.square()` 用于计算数据的平方,`np.mean()` 用于计算平方后数据的均值,最后使用 `np.sqrt()` 计算均方根值。 方法二:手动计算均方根值 你也可以手动计算均方根值,不使用库函数: # 数据示例 data = [1, 2, 3, 4, 5] # 计算均方根值 mean...